Python Hello World

이 예시는 Python으로 작성된 'Hello World' 애플리케이션이며 다음을 수행하는 방법을 보여줍니다.

• 인증 설정
• Bigtable 인스턴스에 연결
• 새 테이블 만들기
• 테이블에 데이터 쓰기
• 데이터 다시 읽기
• 테이블 삭제

Bigtable용 Python 클라이언트 라이브러리는 두 가지 API인 asyncio 및 동기 API를 제공합니다. 애플리케이션이 비동기인 경우 asyncio를 사용합니다.

인증 설정

이 페이지의 Python 샘플을 로컬 개발 환경에서 사용하려면 gcloud CLI를 설치 및 초기화한 다음 사용자 인증 정보로 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정하세요.

1. Install the Google Cloud CLI.

2. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

3. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

자세한 내용은 다음을 참조하세요: Set up authentication for a local development environment.

샘플 실행

이 예시에서는 Python용 Cloud 클라이언트 라이브러리의 Bigtable 패키지를 사용하여 Bigtable과 통신합니다. Bigtable 패키지는 새 애플리케이션을 위한 최상의 선택입니다. 기존 HBase 워크로드를 Bigtable로 이동해야 하는 경우 HappyBase 패키지를 사용하는 'hello world' 예시를 참조하세요.

이 샘플 프로그램을 실행하려면 GitHub에서 샘플 안내를 따르세요.

Bigtable과 Cloud 클라이언트 라이브러리 함께 사용

샘플 애플리케이션은 Bigtable과 연결되어 몇 가지 작업을 보여줍니다.

클라이언트 라이브러리 설치 및 가져오기

PIP를 사용하여 virtualenv 환경에 필요한 Python 패키지를 설치합니다. 필요한 패키지를 정의하는 요구사항 파일이 샘플에 포함되어 있습니다.

google-cloud-bigtable==2.25.0
google-cloud-core==2.4.1

모듈을 가져옵니다.

Asyncio

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable.data import row_filters
from google.cloud.bigtable.data import RowMutationEntry
from google.cloud.bigtable.data import SetCell
from google.cloud.bigtable.data import ReadRowsQuery

동기화

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import datetime

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable import column_family
from google.cloud.bigtable import row_filters

Bigtable에 연결

bigtable.Client를 사용하여 Bigtable에 연결합니다.

Asyncio

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

client = bigtable.data.BigtableDataClientAsync(project=project_id)
table = client.get_table(instance_id, table_id)

동기화

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

# The client must be created with admin=True because it will create a
# table.
client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
instance = client.instance(instance_id)

테이블 만들기

Instance.table()을 사용하여 테이블 객체를 인스턴스화합니다. column family를 만들고 가비지 컬렉션 정책을 설정한 후 column family를 Table.create()에 전달하여 테이블을 만듭니다.

참고: 서로 관련된 열은 일반적으로 column family로 그룹화됩니다. column family에 대한 자세한 내용은 Bigtable 스토리지 모델을 참조하세요. 비동기 클라이언트는 데이터 API만 지원합니다. 테이블 만들기는 관리자 작업이며 일반 관리 클라이언트를 사용합니다.

print("Creating the {} table.".format(table_id))
table = instance.table(table_id)

print("Creating column family cf1 with Max Version GC rule...")
# Create a column family with GC policy : most recent N versions
# Define the GC policy to retain only the most recent 2 versions
max_versions_rule = column_family.MaxVersionsGCRule(2)
column_family_id = "cf1"
column_families = {column_family_id: max_versions_rule}
if not table.exists():
    table.create(column_families=column_families)
else:
    print("Table {} already exists.".format(table_id))

테이블에 행 쓰기

인사말 문자열 목록을 반복하여 테이블의 새로운 행을 만듭니다. 각 반복에서 Table.row()를 사용하여 행을 정의하고 row key를 할당합니다. Row.set_cell()을 호출하여 현재 셀 값을 설정하고 새 행을 행 배열에 추가합니다. 마지막으로 Table.mutate_rows()를 호출하여 행을 테이블에 추가합니다.

Asyncio

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

print("Writing some greetings to the table.")
greetings = ["Hello World!", "Hello Cloud Bigtable!", "Hello Python!"]
mutations = []
column = "greeting"
for i, value in enumerate(greetings):
    # Note: This example uses sequential numeric IDs for simplicity,
    # but this can result in poor performance in a production
    # application.  Since rows are stored in sorted order by key,
    # sequential keys can result in poor distribution of operations
    # across nodes.
    #
    # For more information about how to design a Bigtable schema for
    # the best performance, see the documentation:
    #
    #     https://cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design
    row_key = "greeting{}".format(i).encode()
    row_mutation = RowMutationEntry(
        row_key, SetCell(column_family_id, column, value)
    )
    mutations.append(row_mutation)
await table.bulk_mutate_rows(mutations)

동기화

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

print("Writing some greetings to the table.")
greetings = ["Hello World!", "Hello Cloud Bigtable!", "Hello Python!"]
rows = []
column = "greeting".encode()
for i, value in enumerate(greetings):
    # Note: This example uses sequential numeric IDs for simplicity,
    # but this can result in poor performance in a production
    # application.  Since rows are stored in sorted order by key,
    # sequential keys can result in poor distribution of operations
    # across nodes.
    #
    # For more information about how to design a Bigtable schema for
    # the best performance, see the documentation:
    #
    #     https://cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design
    row_key = "greeting{}".format(i).encode()
    row = table.direct_row(row_key)
    row.set_cell(
        column_family_id, column, value, timestamp=datetime.datetime.utcnow()
    )
    rows.append(row)
table.mutate_rows(rows)

필터 만들기

작성한 데이터를 읽기 전에 Bigtable이 반환하는 데이터를 제한하려면 row_filters.CellsColumnLimitFilter()를 사용하여 필터를 생성합니다. 테이블에 가비지 컬렉션 중 아직 삭제되지 않은 이전 셀이 있더라도 이 필터는 각 열의 최근 셀만 반환하도록 Bigtable에 지시합니다.

Asyncio

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

# Create a filter to only retrieve the most recent version of the cell
# for each column across entire row.
row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

동기화

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

row key를 통해 행 읽기

테이블의 Table.read_row() 메서드를 호출하여 특정 row key로 행에 대한 참조를 가져오고 키와 필터를 전달하여 행에서 각 값의 버전 하나를 가져옵니다.

Asyncio

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

print("Getting a single greeting by row key.")
key = "greeting0".encode()

row = await table.read_row(key, row_filter=row_filter)
cell = row.cells[0]
print(cell.value.decode("utf-8"))

동기화

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

print("Getting a single greeting by row key.")
key = "greeting0".encode()

row = table.read_row(key, row_filter)
cell = row.cells[column_family_id][column][0]
print(cell.value.decode("utf-8"))

모든 테이블 행 스캔

Table.read_rows()를 사용하여 테이블에서 행 범위를 읽습니다.

Asyncio

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

print("Scanning for all greetings:")
query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filter)
async for row in await table.read_rows_stream(query):
    cell = row.cells[0]
    print(cell.value.decode("utf-8"))

동기화

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

print("Scanning for all greetings:")
partial_rows = table.read_rows(filter_=row_filter)

for row in partial_rows:
    cell = row.cells[column_family_id][column][0]
    print(cell.value.decode("utf-8"))

테이블 삭제

Table.delete()를 사용하여 테이블을 삭제합니다.

참고: 비동기 클라이언트는 데이터 API만 지원합니다. 테이블 만들기는 관리자 작업이며 일반 관리 클라이언트를 사용합니다.

print("Deleting the {} table.".format(table_id))
table.delete()

종합해보기

다음은 주석이 없는 전체 예시입니다.

Asyncio

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

"""Demonstrates how to connect to Cloud Bigtable and run some basic operations with the async APIs

Prerequisites:

- Create a Cloud Bigtable instance.
  https://cloud.google.com/bigtable/docs/creating-instance
- Set your Google Application Default Credentials.
  https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
"""

import argparse
import asyncio

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable.data import row_filters
from google.cloud.bigtable.data import RowMutationEntry
from google.cloud.bigtable.data import SetCell
from google.cloud.bigtable.data import ReadRowsQuery



async def main(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.data.BigtableDataClientAsync(project=project_id)
    table = client.get_table(instance_id, table_id)

    from google.cloud.bigtable import column_family

    print("Creating the {} table.".format(table_id))
    admin_client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    admin_instance = admin_client.instance(instance_id)
    admin_table = admin_instance.table(table_id)

    print("Creating column family cf1 with Max Version GC rule...")
    max_versions_rule = column_family.MaxVersionsGCRule(2)
    column_family_id = "cf1"
    column_families = {column_family_id: max_versions_rule}
    if not admin_table.exists():
        admin_table.create(column_families=column_families)
    else:
        print("Table {} already exists.".format(table_id))

    print("Writing some greetings to the table.")
    greetings = ["Hello World!", "Hello Cloud Bigtable!", "Hello Python!"]
    mutations = []
    column = "greeting"
    for i, value in enumerate(greetings):
        row_key = "greeting{}".format(i).encode()
        row_mutation = RowMutationEntry(
            row_key, SetCell(column_family_id, column, value)
        )
        mutations.append(row_mutation)
    await table.bulk_mutate_rows(mutations)

    row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

    print("Getting a single greeting by row key.")
    key = "greeting0".encode()

    row = await table.read_row(key, row_filter=row_filter)
    cell = row.cells[0]
    print(cell.value.decode("utf-8"))

    print("Scanning for all greetings:")
    query = ReadRowsQuery(row_filter=row_filter)
    async for row in await table.read_rows_stream(query):
        cell = row.cells[0]
        print(cell.value.decode("utf-8"))

    print("Deleting the {} table.".format(table_id))
    admin_table.delete()


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description=__doc__, formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter
    )
    parser.add_argument("project_id", help="Your Cloud Platform project ID.")
    parser.add_argument(
        "instance_id", help="ID of the Cloud Bigtable instance to connect to."
    )
    parser.add_argument(
        "--table", help="Table to create and destroy.", default="Hello-Bigtable"
    )

    args = parser.parse_args()
    asyncio.run(main(args.project_id, args.instance_id, args.table))

동기화

Bigtable용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Bigtable 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Bigtable에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

"""Demonstrates how to connect to Cloud Bigtable and run some basic operations.

Prerequisites:

- Create a Cloud Bigtable instance.
  https://cloud.google.com/bigtable/docs/creating-instance
- Set your Google Application Default Credentials.
  https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
"""

import argparse

import datetime

from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable import column_family
from google.cloud.bigtable import row_filters



def main(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)

    print("Creating the {} table.".format(table_id))
    table = instance.table(table_id)

    print("Creating column family cf1 with Max Version GC rule...")
    max_versions_rule = column_family.MaxVersionsGCRule(2)
    column_family_id = "cf1"
    column_families = {column_family_id: max_versions_rule}
    if not table.exists():
        table.create(column_families=column_families)
    else:
        print("Table {} already exists.".format(table_id))

    print("Writing some greetings to the table.")
    greetings = ["Hello World!", "Hello Cloud Bigtable!", "Hello Python!"]
    rows = []
    column = "greeting".encode()
    for i, value in enumerate(greetings):
        row_key = "greeting{}".format(i).encode()
        row = table.direct_row(row_key)
        row.set_cell(
            column_family_id, column, value, timestamp=datetime.datetime.utcnow()
        )
        rows.append(row)
    table.mutate_rows(rows)

    row_filter = row_filters.CellsColumnLimitFilter(1)

    print("Getting a single greeting by row key.")
    key = "greeting0".encode()

    row = table.read_row(key, row_filter)
    cell = row.cells[column_family_id][column][0]
    print(cell.value.decode("utf-8"))

    print("Scanning for all greetings:")
    partial_rows = table.read_rows(filter_=row_filter)

    for row in partial_rows:
        cell = row.cells[column_family_id][column][0]
        print(cell.value.decode("utf-8"))

    print("Deleting the {} table.".format(table_id))
    table.delete()


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description=__doc__, formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter
    )
    parser.add_argument("project_id", help="Your Cloud Platform project ID.")
    parser.add_argument(
        "instance_id", help="ID of the Cloud Bigtable instance to connect to."
    )
    parser.add_argument(
        "--table", help="Table to create and destroy.", default="Hello-Bigtable"
    )

    args = parser.parse_args()
    main(args.project_id, args.instance_id, args.table)