Etiqueta una tabla de BigQuery con Data Catalog

Con esta guía de inicio rápido, podrás completar las siguientes tareas:

Crear un conjunto de datos y una tabla de BigQuery
Crea una plantilla de etiqueta con un esquema que defina cinco campos de etiqueta de distintos tipos. Son string, double, boolean, enumerated y richtext.
Busque la entrada del Data Catalog para su tabla.
En la consola de Google Cloud, crea metadatos empresariales para tu entrada que incluyan una descripción general, administrador de datos y una etiqueta.

Data Catalog te permite buscar y etiquetar entradas, como tablas de BigQuery con metadatos. Algunos ejemplos de metadatos que puedes usar para el etiquetado incluyen etiquetas públicas y privadas, administradores de datos y descripción general de texto enriquecido.

Antes de comenzar

Configurar tu proyecto

Agregar una entrada de datos públicos a tu proyecto

Las entradas de Data Catalog incluyen recursos de datos, como un conjunto de datos de BigQuery o un tema de Pub/Sub.

Agrega un conjunto de datos públicos a tu proyecto.
1. En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.
  
  Ir a BigQuery
2. En la sección Explorador, haz clic en + AGREGAR DATOS y selecciona Conjuntos de datos públicos en la lista.
3. En el panel Marketplace, busca New York taxi trips y haz clic en el resultado de la búsqueda relevante.
4. Haz clic en Ver conjunto de datos.

Crea un conjunto de datos y una tabla

Crear un conjunto de datos
1. En la consola de Google Cloud, abre la página de BigQuery.
  
  Ir a BigQuery
2. En el panel Explorador, selecciona el proyecto en el que deseas crear el conjunto de datos.
3. Haz clic en el ícono Acciones y, luego, en Crear conjunto de datos.
4. En la página Crear conjunto de datos, completa los siguientes detalles:
  - En ID del conjunto de datos, ingresa demo_dataset.
  - En Ubicación de los datos, selecciona us (multiple regions in United States).
  - Habilita el vencimiento de la tabla y especifica la cantidad de días.
  - En Encriptación, deja seleccionada la opción Clave de encriptación administrada por Google.
  - Haz clic en Crear conjunto de datos.
    
    Nota: No puedes agregar descripciones ni etiquetas cuando creas un conjunto de datos con la consola de Google Cloud. Después de crear el conjunto de datos, puedes agregar una descripción y agregar una etiqueta.
Copia una tabla de acceso público en demo_dataset.
1. En la consola de Google Cloud, abre la página de BigQuery.
  
  Ir a BigQuery
2. En el panel Explorador, busca tablas tlc_yellow_trips (haz clic en Ampliar la búsqueda a todos los proyectos si es necesario) y selecciona una de ellas, como tlc_yellow_trips_2017. Luego, haz clic en Copiar.
3. En el panel Copiar tabla, completa la siguiente información:
  1. En la lista desplegable Nombre del proyecto, selecciona tu proyecto.
  2. En la lista desplegable Nombre del conjunto de datos, selecciona demo_dataset.
  3. Para el Nombre de la tabla, ingresa trips y, luego, haz clic en Copiar.
4. En el panel Explorador, confirma que la tabla trips aparezca en demo_dataset.

Agregarás etiquetas de Data Catalog a la tabla en la siguiente sección.

Crea una plantilla de etiqueta pública y adjunta una etiqueta para tu entrada

Debes ser el propietario del conjunto de datos para adjuntar una etiqueta a una tabla del conjunto de datos. Para obtener más información sobre las etiquetas públicas y privadas, consulta Etiquetas públicas y privadas.

En una plantilla de etiqueta, los campos de etiqueta son opcionales. No es necesario que proporciones un valor para un campo cuando adjuntas una etiqueta a una entrada de Data Catalog. Sin embargo, si una plantilla define un campo como obligatorio, debes proporcionarle un valor. Si no se proporciona el valor, se genera un error.

Puedes usar letras minúsculas y guiones bajos para definir nombres de campo. Los campos de plantillas de etiqueta creados en este ejemplo son solo campos de demostración y no se actualizan automáticamente ni se sincronizan con BigQuery.

Console

Ve a la página Dataplex > Plantillas de etiquetas.

Ir a las plantillas de etiquetas de Dataplex

Haz clic en Crear plantilla de etiqueta y, luego, ingresa los siguientes detalles:

Ingresa el Nombre de la plantilla como Demo Tag Template.
Mantén la ubicación predeterminada.
Mantén la visibilidad de la plantilla de etiqueta como Público.

Haz clic en Agregar campo para agregar 5 campos. Usa la siguiente tabla y mantén el campo Descripción del campo vacío.

Nombre visible de campo	ID del campo	Campo obligatorio	Tipo
Fuente del recurso de datos	source	Sí	String
Filas del recurso	num_rows	No	Double
Contiene PII	has_pii	No	Booleano
Tipo de PII	pii_type	No	Enumerado Agrega los valores `EMAIL_ADDRESS`, `US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER` y `NONE`.
Contexto	contexto	No	Texto enriquecido

Haz clic en Crear.

En la página Detalles de la plantilla, se incluye toda la información sobre la plantilla de etiqueta.
Para adjuntar una etiqueta a demo_dataset, ve a la página de búsqueda de Dataplex.

Ir a Dataplex
En el cuadro de búsqueda, ingresa demo_dataset. En el resultado de la búsqueda, verás el conjunto de datos demo_dataset y la tabla trips.
Haz clic en la tabla trips. Se abrirá la página Detalles de la tabla de BigQuery.
Haz clic en Adjuntar etiquetas.
En el panel Adjuntar etiquetas, ingresa los detalles siguientes:
1. Selecciona el destino como trips.
2. Selecciona la plantilla de etiqueta como Demo Tag Template.
3. Para los valores de etiqueta, ingresa los siguientes detalles:
  - Fuente del recurso de datos: Copied from tlc_yellow_trips_2017
  - Cantidad de filas en el recurso de datos: 113496874
  - Has PII: FALSE
  - Tipo de PII: NONE
4. Haz clic en Guardar.
  
  Los campos de etiquetas ahora aparecen en la sección Etiquetas de los detalles de la tabla de BigQuery.

gcloud

Ejecuta el comando gcloud data-catalog tag-templates create que se muestra a continuación para crear una plantilla de etiqueta con los siguientes cinco campos de etiqueta:

display_name: Fuente del recurso de datos
id: fuente
required: TRUE
type: String
display_name: Cantidad de filas en el recurso de datos
id: num_rows
required: FALSE
type: Doble
display_name: Tiene PII
id: has_pii
required: FALSO
type: Booleano
display_name: Tipo de PII
id: pii_type
required: FALSO
type: Enumerado
values:
1. EMAIL_ADDRESS
2. US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER
3. NINGUNO

# -------------------------------
# Create a Tag Template.
# -------------------------------
gcloud data-catalog tag-templates create demo_template \
    --location=us-central1 \
    --display-name="Demo Tag Template" \
    --field=id=source,display-name="Source of data asset",type=string,required=TRUE \
    --field=id=num_rows,display-name="Number of rows in the data asset",type=double \
    --field=id=has_pii,display-name="Has PII",type=bool \
    --field=id=pii_type,display-name="PII type",type='enum(EMAIL_ADDRESS|US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER|NONE)'

# -------------------------------
# Lookup the Data Catalog entry for the table.
# -------------------------------
ENTRY_NAME=$(gcloud data-catalog entries lookup '//bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET/tables/TABLE' --format="value(name)")

# -------------------------------
# Attach a Tag to the table.
# -------------------------------

# Create the Tag file.
cat > tag_file.json << EOF
  {
    "source": "BigQuery",
    "num_rows": 1000,
    "has_pii": true,
    "pii_type": "EMAIL_ADDRESS"
  }
EOF

gcloud data-catalog tags create --entry=${ENTRY_NAME} \
    --tag-template=demo_template --tag-template-location=us-central1 --tag-file=tag_file.json

El parámetro de ubicación especifica el recurso Compute Engine región. Por el momento, Data Catalog solo admite us-central1 region.

Go

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Go que se encuentran en la guía de inicio rápido de Data Catalog con bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de Data Catalog.

Para autenticarte en Data Catalog, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.


// The datacatalog_quickstart application demonstrates how to define a tag
// template, populate values in the template, and attach a tag based on the
// template to a BigQuery table.
package main

import (
	"context"
	"flag"
	"fmt"
	"log"
	"strings"
	"time"

	datacatalog "cloud.google.com/go/datacatalog/apiv1"
	"cloud.google.com/go/datacatalog/apiv1/datacatalogpb"
)

func main() {
	projectID := flag.String("project_id", "", "Cloud Project ID, used for session creation.")
	location := flag.String("location", "us-central1", "data catalog region to use for the quickstart")
	table := flag.String("table", "myproject.mydataset.mytable", "bigquery table to tag in project.dataset.table format")

	flag.Parse()

	ctx := context.Background()
	client, err := datacatalog.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("datacatalog.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Create the tag template.
	tmpl, err := createQuickstartTagTemplate(ctx, client, *projectID, *location)
	if err != nil {
		log.Fatalf("createQuickstartTagTemplate: %v", err)
	}
	fmt.Printf("Created tag template: %s\n", tmpl.GetName())

	// Convert a BigQuery resource identifier into the equivalent datacatalog
	// format.
	resource, err := convertBigQueryResourceRepresentation(*table)
	if err != nil {
		log.Fatalf("couldn't parse --table flag (%s): %v", *table, err)
	}

	// Lookup the entry metadata for the BQ table resource.
	entry, err := client.LookupEntry(ctx, &datacatalogpb.LookupEntryRequest{
		TargetName: &datacatalogpb.LookupEntryRequest_LinkedResource{
			LinkedResource: resource,
		},
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("client.LookupEntry: %v", err)
	}
	fmt.Printf("Successfully looked up table entry: %s\n", entry.GetName())

	// Create a tag based on the template, and apply it to the entry.
	tag, err := createQuickstartTag(ctx, client, "my-quickstart-tag", tmpl.GetName(), entry.GetName())
	if err != nil {
		log.Fatalf("couldn't create tag: %v", err)
	}
	fmt.Printf("Created tag: %s", tag.GetName())
}

// createQuickstartTagTemplate registers a tag template in datacatalog.
func createQuickstartTagTemplate(ctx context.Context, client *datacatalog.Client, projectID, location string) (*datacatalogpb.TagTemplate, error) {
	loc := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location)

	// Define the tag template.
	template := &datacatalogpb.TagTemplate{
		DisplayName: "Quickstart Tag Template",
		Fields: map[string]*datacatalogpb.TagTemplateField{
			"source": {
				DisplayName: "Source of data asset",
				Type: &datacatalogpb.FieldType{
					TypeDecl: &datacatalogpb.FieldType_PrimitiveType_{
						PrimitiveType: datacatalogpb.FieldType_STRING,
					},
				},
			},
			"num_rows": {
				DisplayName: "Number of rows in data asset",
				Type: &datacatalogpb.FieldType{
					TypeDecl: &datacatalogpb.FieldType_PrimitiveType_{
						PrimitiveType: datacatalogpb.FieldType_DOUBLE,
					},
				},
			},
			"has_pii": {
				DisplayName: "Has PII",
				Type: &datacatalogpb.FieldType{
					TypeDecl: &datacatalogpb.FieldType_PrimitiveType_{
						PrimitiveType: datacatalogpb.FieldType_BOOL,
					},
				},
			},
			"pii_type": {
				DisplayName: "PII Type",
				Type: &datacatalogpb.FieldType{
					TypeDecl: &datacatalogpb.FieldType_EnumType_{
						EnumType: &datacatalogpb.FieldType_EnumType{
							AllowedValues: []*datacatalogpb.FieldType_EnumType_EnumValue{
								{DisplayName: "EMAIL"},
								{DisplayName: "SOCIAL SECURITY NUMBER"},
								{DisplayName: "NONE"},
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}

	//Construct the creation request using the template definition.
	req := &datacatalogpb.CreateTagTemplateRequest{
		Parent:        loc,
		TagTemplateId: "quickstart_tag_template",
		TagTemplate:   template,
	}

	return client.CreateTagTemplate(ctx, req)

}

// createQuickstartTag populates tag values according to the template, and attaches
// the tag to the designeated entry.
func createQuickstartTag(ctx context.Context, client *datacatalog.Client, tagID, templateName, entryName string) (*datacatalogpb.Tag, error) {
	tag := &datacatalogpb.Tag{
		Name:     fmt.Sprintf("%s/tags/%s", entryName, tagID),
		Template: templateName,
		Fields: map[string]*datacatalogpb.TagField{
			"source": {
				Kind: &datacatalogpb.TagField_StringValue{StringValue: "Copied from tlc_yellow_trips_2018"},
			},
			"num_rows": {
				Kind: &datacatalogpb.TagField_DoubleValue{DoubleValue: 113496874},
			},
			"has_pii": {
				Kind: &datacatalogpb.TagField_BoolValue{BoolValue: false},
			},
			"pii_type": {
				Kind: &datacatalogpb.TagField_EnumValue_{
					EnumValue: &datacatalogpb.TagField_EnumValue{
						DisplayName: "NONE",
					},
				},
			},
		},
	}

	req := &datacatalogpb.CreateTagRequest{
		Parent: entryName,
		Tag:    tag,
	}
	return client.CreateTag(ctx, req)
}

// convertBigQueryResourceRepresentation converts a table identifier in standard sql form
// (project.datadata.table) into the representation used within data catalog.
func convertBigQueryResourceRepresentation(table string) (string, error) {
	parts := strings.Split(table, ".")
	if len(parts) != 3 {
		return "", fmt.Errorf("specified table string is not in expected project.dataset.table format: %s", table)
	}
	return fmt.Sprintf("//bigquery.googleapis.com/projects/%s/datasets/%s/tables/%s", parts[0], parts[1], parts[2]), nil
}

Java

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en la guía de inicio rápido de Data Catalog con bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Java de Data Catalog.

import com.google.cloud.datacatalog.v1.CreateTagRequest;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.CreateTagTemplateRequest;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.DataCatalogClient;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.Entry;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.FieldType;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.FieldType.EnumType;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.FieldType.EnumType.EnumValue;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.FieldType.PrimitiveType;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.LocationName;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.LookupEntryRequest;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.Tag;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.TagField;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.TagTemplate;
import com.google.cloud.datacatalog.v1.TagTemplateField;
import java.io.IOException;

public class Quickstart {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project";
    String tagTemplateId = "my_tag_template";
    createTags(projectId, tagTemplateId);
  }

  public static void createTags(String projectId, String tagTemplateId) throws IOException {
    // Currently, Data Catalog stores metadata in the us-central1 region.
    String location = "us-central1";

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DataCatalogClient dataCatalogClient = DataCatalogClient.create()) {

      // -------------------------------
      // Create a Tag Template.
      // -------------------------------
      TagTemplateField sourceField =
          TagTemplateField.newBuilder()
              .setDisplayName("Source of data asset")
              .setType(FieldType.newBuilder().setPrimitiveType(PrimitiveType.STRING).build())
              .build();

      TagTemplateField numRowsField =
          TagTemplateField.newBuilder()
              .setDisplayName("Number of rows in data asset")
              .setType(FieldType.newBuilder().setPrimitiveType(PrimitiveType.DOUBLE).build())
              .build();

      TagTemplateField hasPiiField =
          TagTemplateField.newBuilder()
              .setDisplayName("Has PII")
              .setType(FieldType.newBuilder().setPrimitiveType(PrimitiveType.BOOL).build())
              .build();

      TagTemplateField piiTypeField =
          TagTemplateField.newBuilder()
              .setDisplayName("PII type")
              .setType(
                  FieldType.newBuilder()
                      .setEnumType(
                          EnumType.newBuilder()
                              .addAllowedValues(
                                  EnumValue.newBuilder().setDisplayName("EMAIL").build())
                              .addAllowedValues(
                                  EnumValue.newBuilder()
                                      .setDisplayName("SOCIAL SECURITY NUMBER")
                                      .build())
                              .addAllowedValues(
                                  EnumValue.newBuilder().setDisplayName("NONE").build())
                              .build())
                      .build())
              .build();

      TagTemplate tagTemplate =
          TagTemplate.newBuilder()
              .setDisplayName("Demo Tag Template")
              .putFields("source", sourceField)
              .putFields("num_rows", numRowsField)
              .putFields("has_pii", hasPiiField)
              .putFields("pii_type", piiTypeField)
              .build();

      CreateTagTemplateRequest createTagTemplateRequest =
          CreateTagTemplateRequest.newBuilder()
              .setParent(
                  LocationName.newBuilder()
                      .setProject(projectId)
                      .setLocation(location)
                      .build()
                      .toString())
              .setTagTemplateId(tagTemplateId)
              .setTagTemplate(tagTemplate)
              .build();

      // Create the Tag Template.
      tagTemplate = dataCatalogClient.createTagTemplate(createTagTemplateRequest);

      // -------------------------------
      // Lookup Data Catalog's Entry referring to the table.
      // -------------------------------
      String linkedResource =
          String.format(
              "//bigquery.googleapis.com/projects/%s/datasets/test_dataset/tables/test_table",
              projectId);
      LookupEntryRequest lookupEntryRequest =
          LookupEntryRequest.newBuilder().setLinkedResource(linkedResource).build();
      Entry tableEntry = dataCatalogClient.lookupEntry(lookupEntryRequest);

      // -------------------------------
      // Attach a Tag to the table.
      // -------------------------------
      TagField sourceValue =
          TagField.newBuilder().setStringValue("Copied from tlc_yellow_trips_2017").build();
      TagField numRowsValue = TagField.newBuilder().setDoubleValue(113496874).build();
      TagField hasPiiValue = TagField.newBuilder().setBoolValue(false).build();
      TagField piiTypeValue =
          TagField.newBuilder()
              .setEnumValue(TagField.EnumValue.newBuilder().setDisplayName("NONE").build())
              .build();

      Tag tag =
          Tag.newBuilder()
              .setTemplate(tagTemplate.getName())
              .putFields("source", sourceValue)
              .putFields("num_rows", numRowsValue)
              .putFields("has_pii", hasPiiValue)
              .putFields("pii_type", piiTypeValue)
              .build();

      CreateTagRequest createTagRequest =
          CreateTagRequest.newBuilder().setParent(tableEntry.getName()).setTag(tag).build();

      dataCatalogClient.createTag(createTagRequest);
      System.out.printf("Tag created successfully");
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Node.js que se encuentran en la guía de inicio rápido de Data Catalog con bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Node.js de Data Catalog.

// Import the Google Cloud client library and create a client.
const {DataCatalogClient} = require('@google-cloud/datacatalog').v1;
const datacatalog = new DataCatalogClient();

async function quickstart() {
  // Common fields.
  let request;
  let responses;

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const projectId = 'my_project'; // Google Cloud Platform project
  // const datasetId = 'demo_dataset';
  // const tableId = 'trips';

  // Currently, Data Catalog stores metadata in the
  // us-central1 region.
  const location = 'us-central1';

  // Create Fields.
  const fieldSource = {
    displayName: 'Source of data asset',
    type: {
      primitiveType: 'STRING',
    },
  };

  const fieldNumRows = {
    displayName: 'Number of rows in data asset',
    type: {
      primitiveType: 'DOUBLE',
    },
  };

  const fieldHasPII = {
    displayName: 'Has PII',
    type: {
      primitiveType: 'BOOL',
    },
  };

  const fieldPIIType = {
    displayName: 'PII type',
    type: {
      enumType: {
        allowedValues: [
          {
            displayName: 'EMAIL',
          },
          {
            displayName: 'SOCIAL SECURITY NUMBER',
          },
          {
            displayName: 'NONE',
          },
        ],
      },
    },
  };

  // Create Tag Template.
  const tagTemplateId = 'demo_tag_template';

  const tagTemplate = {
    displayName: 'Demo Tag Template',
    fields: {
      source: fieldSource,
      num_rows: fieldNumRows,
      has_pii: fieldHasPII,
      pii_type: fieldPIIType,
    },
  };

  const tagTemplatePath = datacatalog.tagTemplatePath(
    projectId,
    location,
    tagTemplateId
  );

  // Delete any pre-existing Template with the same name.
  try {
    request = {
      name: tagTemplatePath,
      force: true,
    };
    await datacatalog.deleteTagTemplate(request);
    console.log(`Deleted template: ${tagTemplatePath}`);
  } catch (error) {
    console.log(`Cannot delete template: ${tagTemplatePath}`);
  }

  // Create the Tag Template request.
  const locationPath = datacatalog.locationPath(projectId, location);

  request = {
    parent: locationPath,
    tagTemplateId: tagTemplateId,
    tagTemplate: tagTemplate,
  };

  // Execute the request.
  responses = await datacatalog.createTagTemplate(request);
  const createdTagTemplate = responses[0];
  console.log(`Created template: ${createdTagTemplate.name}`);

  // Lookup Data Catalog's Entry referring to the table.
  responses = await datacatalog.lookupEntry({
    linkedResource:
      '//bigquery.googleapis.com/projects/' +
      `${projectId}/datasets/${datasetId}/tables/${tableId}`,
  });
  const entry = responses[0];
  console.log(`Entry name: ${entry.name}`);
  console.log(`Entry type: ${entry.type}`);
  console.log(`Linked resource: ${entry.linkedResource}`);

  // Attach a Tag to the table.
  const tag = {
    name: entry.name,
    template: createdTagTemplate.name,
    fields: {
      source: {
        stringValue: 'copied from tlc_yellow_trips_2017',
      },
      num_rows: {
        doubleValue: 113496874,
      },
      has_pii: {
        boolValue: false,
      },
      pii_type: {
        enumValue: {
          displayName: 'NONE',
        },
      },
    },
  };

  request = {
    parent: entry.name,
    tag: tag,
  };

  // Create the Tag.
  await datacatalog.createTag(request);
  console.log(`Tag created for entry: ${entry.name}`);
}
quickstart();

Python

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python que se encuentran en la guía de inicio rápido de Data Catalog con bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de Data Catalog.

# Import required modules.
from google.cloud import datacatalog_v1

# TODO: Set these values before running the sample.
# Google Cloud Platform project.
project_id = "my_project"
# Set dataset_id to the ID of existing dataset.
dataset_id = "demo_dataset"
# Set table_id to the ID of existing table.
table_id = "trips"
# Tag template to create.
tag_template_id = "example_tag_template"

# For all regions available, see:
# https://cloud.google.com/data-catalog/docs/concepts/regions
location = "us-central1"

# Use Application Default Credentials to create a new
# Data Catalog client. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
# environment variable must be set with the location
# of a service account key file.
datacatalog_client = datacatalog_v1.DataCatalogClient()

# Create a Tag Template.
tag_template = datacatalog_v1.types.TagTemplate()

tag_template.display_name = "Demo Tag Template"

tag_template.fields["source"] = datacatalog_v1.types.TagTemplateField()
tag_template.fields["source"].display_name = "Source of data asset"
tag_template.fields[
    "source"
].type_.primitive_type = datacatalog_v1.types.FieldType.PrimitiveType.STRING

tag_template.fields["num_rows"] = datacatalog_v1.types.TagTemplateField()
tag_template.fields["num_rows"].display_name = "Number of rows in data asset"
tag_template.fields[
    "num_rows"
].type_.primitive_type = datacatalog_v1.types.FieldType.PrimitiveType.DOUBLE

tag_template.fields["has_pii"] = datacatalog_v1.types.TagTemplateField()
tag_template.fields["has_pii"].display_name = "Has PII"
tag_template.fields[
    "has_pii"
].type_.primitive_type = datacatalog_v1.types.FieldType.PrimitiveType.BOOL

tag_template.fields["pii_type"] = datacatalog_v1.types.TagTemplateField()
tag_template.fields["pii_type"].display_name = "PII type"

for display_name in ["EMAIL", "SOCIAL SECURITY NUMBER", "NONE"]:
    enum_value = datacatalog_v1.types.FieldType.EnumType.EnumValue(
        display_name=display_name
    )
    tag_template.fields["pii_type"].type_.enum_type.allowed_values.append(
        enum_value
    )

expected_template_name = datacatalog_v1.DataCatalogClient.tag_template_path(
    project_id, location, tag_template_id
)

# Create the Tag Template.
try:
    tag_template = datacatalog_client.create_tag_template(
        parent=f"projects/{project_id}/locations/{location}",
        tag_template_id=tag_template_id,
        tag_template=tag_template,
    )
    print(f"Created template: {tag_template.name}")
except OSError as e:
    print(f"Cannot create template: {expected_template_name}")
    print(f"{e}")

# Lookup Data Catalog's Entry referring to the table.
resource_name = (
    f"//bigquery.googleapis.com/projects/{project_id}"
    f"/datasets/{dataset_id}/tables/{table_id}"
)
table_entry = datacatalog_client.lookup_entry(
    request={"linked_resource": resource_name}
)

# Attach a Tag to the table.
tag = datacatalog_v1.types.Tag()

tag.template = tag_template.name
tag.name = "my_super_cool_tag"

tag.fields["source"] = datacatalog_v1.types.TagField()
tag.fields["source"].string_value = "Copied from tlc_yellow_trips_2018"

tag.fields["num_rows"] = datacatalog_v1.types.TagField()
tag.fields["num_rows"].double_value = 113496874

tag.fields["has_pii"] = datacatalog_v1.types.TagField()
tag.fields["has_pii"].bool_value = False

tag.fields["pii_type"] = datacatalog_v1.types.TagField()
tag.fields["pii_type"].enum_value.display_name = "NONE"

tag = datacatalog_client.create_tag(parent=table_entry.name, tag=tag)
print(f"Created tag: {tag.name}")

LÍNEA DE REST Y CMD

REST

Si no tienes acceso a las bibliotecas cliente de Cloud en tu idioma o quieres probar la API con solicitudes de REST, consulta los siguientes ejemplos y la documentación de la API de REST de Data Catalog.

1. Crea una plantilla de etiqueta.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

project-id: El ID del proyecto de Google Cloud.

HTTP method and URL:

POST https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/tagTemplates?tagTemplateId=demo_tag_template

Cuerpo JSON de la solicitud:


{
  "displayName":"Demo Tag Template",
  "fields":{
    "source":{
      "displayName":"Source of data asset",
      "isRequired": "true",
      "type":{
        "primitiveType":"STRING"
      }
    },
    "num_rows":{
      "displayName":"Number of rows in data asset",
      "isRequired": "false",
      "type":{
        "primitiveType":"DOUBLE"
      }
    },
    "has_pii":{
      "displayName":"Has PII",
      "isRequired": "false",
      "type":{
        "primitiveType":"BOOL"
      }
    },
    "pii_type":{
      "displayName":"PII type",
      "isRequired": "false",
      "type":{
        "enumType":{
          "allowedValues":[
            {
              "displayName":"EMAIL_ADDRESS"
            },
            {
              "displayName":"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
            },
            {
              "displayName":"NONE"
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: project-id" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/tagTemplates?tagTemplateId=demo_tag_template"

PowerShell (Windows)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/tagTemplates?tagTemplateId=demo_tag_template" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "name":"projects/project-id/locations/us-central1/tagTemplates/demo_tag_template",
  "displayName":"Demo Tag Template",
  "fields":{
    "num_rows":{
      "displayName":"Number of rows in data asset",
      "isRequired": "false",
      "type":{
        "primitiveType":"DOUBLE"
      }
    },
    "has_pii":{
      "displayName":"Has PII",
      "isRequired": "false",
      "type":{
        "primitiveType":"BOOL"
      }
    },
    "pii_type":{
      "displayName":"PII type",
      "isRequired": "false",
      "type":{
        "enumType":{
          "allowedValues":[
            {
              "displayName":"EMAIL_ADDRESS"
            },
            {
              "displayName":"NONE"
            },
            {
              "displayName":"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
            }
          ]
        }
      }
    },
    "source":{
      "displayName":"Source of data asset",
      "isRequired":"true",
      "type":{
        "primitiveType":"STRING"
      }
    }
  }
}

2. Busca el Data Catalog `entry-id` para tu tabla de BigQuery.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

project-id: ID del proyecto de Google Cloud

HTTP method and URL:

GET https://datacatalog.googleapis.com/v1/entries:lookup?linkedResource=//bigquery.googleapis.com/projects/project-id/datasets/demo_dataset/tables/trips

Cuerpo JSON de la solicitud:

Request body is empty.

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: project-id" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://datacatalog.googleapis.com/v1/entries:lookup?linkedResource=//bigquery.googleapis.com/projects/project-id/datasets/demo_dataset/tables/trips"

PowerShell (Windows)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://datacatalog.googleapis.com/v1/entries:lookup?linkedResource=//bigquery.googleapis.com/projects/project-id/datasets/demo_dataset/tables/trips" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "name": "projects/project-id/locations/US/entryGroups/@bigquery/entries/entry-id",
  "type": "TABLE",
  "schema": {
    "columns": [
      {
        "type": "STRING",
        "description": "A code indicating the TPEP provider that provided the record. 1= ",
        "mode": "REQUIRED",
        "column": "vendor_id"
      },
      ...
    ]
  },
  "sourceSystemTimestamps": {
    "createTime": "2019-01-25T01:45:29.959Z",
    "updateTime": "2019-03-19T23:20:26.540Z"
  },
  "linkedResource": "//bigquery.googleapis.com/projects/project-id/datasets/demo_dataset/tables/trips",
  "bigqueryTableSpec": {
    "tableSourceType": "BIGQUERY_TABLE"
  }
}

3. Crea una etiqueta a partir de la plantilla y adjúntala a tu tabla BigQuery.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

project-id: ID del proyecto de Google Cloud
entry-id: ID de entrada de Data Catalog para la tabla de viajes del conjunto de datos de demostración (que se muestra en los resultados de la búsqueda en el paso anterior).

HTTP method and URL:

POST https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/entryGroups/@bigquery/entries/entry-id/tags

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "template":"projects/project-id/locations/us-central1/tagTemplates/demo_tag_template",
  "fields":{
    "source":{
      "stringValue":"Copied from tlc_yellow_trips_2017"
    },
    "num_rows":{
      "doubleValue":113496874
    },
    "has_pii":{
      "boolValue":false
    },
    "pii_type":{
      "enumValue":{
        "displayName":"NONE"
      }
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: project-id" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/entryGroups/@bigquery/entries/entry-id/tags"

PowerShell (Windows)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/entryGroups/@bigquery/entries/entry-id/tags" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "name":"projects/project-id/locations/US/entryGroups/@bigquery/entries/entry-id/tags/tag-id",
  "template":"projects/project-id/locations/us-central1/tagTemplates/demo_tag_template",
  "fields":{
    "pii_type":{
      "displayName":"PII type",
      "enumValue":{
        "displayName":"NONE"
      }
    },
    "has_pii":{
      "displayName":"Has PII",
      "boolValue":false
    },
    "source":{
      "displayName":"Source of data asset",
      "stringValue":"Copied from tlc_yellow_trips_2017"
    },
    "num_rows":{
      "displayName":"Number of rows in data asset",
      "doubleValue":113496874
    }
  },
  "templateDisplayName":"Demo Tag Template"
}

Precaución: Cambiar el nombre de la tabla en BigQuery borra todas las etiquetas adjuntas a ella y sus columnas.

Crea una descripción general de tu entrada

En la consola de Google Cloud, puedes usar texto enriquecido para describir una entrada de tu proyecto de Data Catalog.

Para crear una descripción general de la tabla trips, ve a la página de búsqueda de Dataplex.

Ir a Dataplex
En el cuadro de búsqueda, ingresa demo_dataset.

En el resultado de la búsqueda, verás el conjunto de datos demo_dataset y la tabla trips.
Haz clic en la tabla trips.

Se abrirá la página Detalles de la tabla de BigQuery.
Haz clic en Agregar descripción general y, luego, ingresa texto. También puedes incluir imágenes y texto con formato enriquecido.
Haz clic en Guardar.

Agrega un administrador de datos para tu entrada

En la consola de Google Cloud, puedes agregar uno o más administradores de datos a una entrada de tu proyecto de Data Catalog. Se puede contactar a un administrador de datos para una entrada de datos para solicitar más información sobre esta.

Para crear una descripción general de la tabla trips, repite los primeros 3 pasos de la sección anterior.
Haz clic en el ícono Editar administrador y agrega una o más direcciones de correo electrónico.

Puedes agregar un usuario con una cuenta de correo electrónico que no sea de Google.
Haz clic en Guardar.

Limpia

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que se usaron en esta página.

Borra el proyecto

La manera más fácil de eliminar la facturación es borrar el proyecto que creaste para el instructivo.

Para borrar el proyecto, haz lo siguiente:

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.
Ir a Administrar recursos
En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.

Borra el conjunto de datos

Si es necesario, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En el panel Explorador, busca el conjunto de datos demo_dataset que creaste.
Haz clic en la opción Acciones y, luego, en Borrar conjunto de datos.
Confirma la acción de borrar.

Borrar la plantilla de etiqueta

Ve a la página Data Catalog > Plantillas.

Ir a Plantillas de Data Catalog
Selecciona Plantilla de etiqueta de demostración.
En la fila, haz clic en la opción Acciones y haz clic en Borrar esta plantilla.
Confirma la acción de borrar.

¿Qué sigue?

Obtén información sobre Data Catalog en la Descripción general de Data Catalog.
Obtén información sobre los metadatos técnicos y los metadatos empresariales.
Obtén más información sobre las plantillas de etiquetas, las etiquetas públicas y las etiquetas privadas en Etiquetas y plantillas de etiquetas.
Explore la Descripción general de las API y las bibliotecas del cliente.

Etiqueta una tabla de BigQuery con Data Catalog

Antes de comenzar

Agregar una entrada de datos públicos a tu proyecto

Crea un conjunto de datos y una tabla

Crea una plantilla de etiqueta pública y adjunta una etiqueta para tu entrada

Console

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Go

Java

Node.js

Python

LÍNEA DE REST Y CMD

REST

1. Crea una plantilla de etiqueta.

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

2. Busca el Data Catalog entry-id para tu tabla de BigQuery.

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

3. Crea una etiqueta a partir de la plantilla y adjúntala a tu tabla BigQuery.

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Crea una descripción general de tu entrada

Agrega un administrador de datos para tu entrada

Limpia

Borra el proyecto

Borra el conjunto de datos

Borrar la plantilla de etiqueta

¿Qué sigue?

2. Busca el Data Catalog `entry-id` para tu tabla de BigQuery.