Guia de início rápido: como marcar uma tabela do BigQuery usando o Data Catalog

Marcar uma tabela do BigQuery usando o Data Catalog

Este guia de início rápido ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

Criar um conjunto de dados e uma tabela do BigQuery.
Crie um modelo de tag com um esquema que defina cinco campos de tag de tipos distintos. Estes são string, double, boolean, enumerated e richtext.
Procure a entrada do Data Catalog para sua tabela.
No Console do Google Cloud, crie metadados comerciais para sua entrada que incluem uma visão geral, administrador de dados e uma tag.

Com o Data Catalog, é possível pesquisar e marcar entradas, como tabelas do BigQuery, com metadados. Alguns exemplos de metadados que você pode usar para inclusão de tag incluem tags públicas e privadas, administradores de dados e visão geral de rich text.

Antes de começar

Criar um projeto;

Adicionar uma entrada de dados pública ao seu projeto

As entradas do Data Catalog incluem recursos de dados, como um conjunto de dados do BigQuery ou um tópico do Pub/Sub.

Adicione um conjunto de dados público ao seu projeto.
1. No console, acesse a página do BigQuery.
  
  Acessar o BigQuery
2. Na seção Explorer, clique em + ADICIONAR DADOS e selecione Explorar conjuntos de dados públicos na lista suspensa.
3. No painel Marketplace, pesquise por New York taxi trips e clique no resultado de pesquisa relevante.
4. Clique em Ver conjunto de dados.

crie um conjunto de dados e uma tabela

Criar um conjunto de dados
1. No console, abra a página do BigQuery.
  
  Acessar o BigQuery
2. No painel Explorador, selecione o projeto em que você quer criar o conjunto de dados.
3. Clique no ícone Ações e em Criar conjunto de dados.
4. Na página Criar conjunto de dados, preencha os seguintes detalhes:
  - Para o ID do conjunto de dados, insira demo_dataset.
  - Em Local dos dados, selecione US multi-region.
  - Ative a expiração da tabela e especifique o número de dias.
  - Em Criptografia, mantenha a opção Chave gerenciada pelo Google selecionada.
  - Clique em Criar conjunto de dados.
    
    Observação:não é possível adicionar uma descrição ou um rótulo ao criar um conjunto de dados usando o Console do Google Cloud. Depois que o conjunto de dados for criado, você poderá adicionar uma descrição e adicionar um marcador.
Copie uma tabela acessível publicamente para demo_dataset.
1. No console, abra a página do BigQuery.
  
  Acessar o BigQuery
2. No painel Explorer, pesquise tabelas tlc_yellow_trips e selecione uma delas, como tlc_yellow_trips_2017. Em seguida, clique em Copiar.
3. No painel Copiar tabela, preencha as seguintes informações:
  1. Na lista suspensa Nome do projeto, selecione seu projeto.
  2. Na lista suspensa Nome do conjunto de dados, selecione demo_dataset.
  3. Em Nome da tabela, insira trips e clique em Copiar.
4. No painel Explorer, confirme se a tabela trips está listada em demo_dataset.

Você adicionará tags do Data Catalog à tabela na próxima seção.

Crie um modelo de tag público e anexe uma tag à sua entrada

Você precisa ser o proprietário do conjunto de dados para anexar uma tag a uma tabela. Para mais informações sobre tags públicas e privadas, consulte Tags públicas e privadas.

Em um modelo de tag, os campos de tag são opcionais. Não é preciso fornecer um valor para um campo ao anexar uma tag a uma entrada do Data Catalog. No entanto, se um modelo definir um campo conforme necessário, você precisará fornecer um valor para o campo. Se o valor não for informado, um erro será gerado.

É possível usar letras minúsculas e sublinhados para definir nomes de campos. Os campos do modelo de tag criados neste exemplo são apenas campos de demonstração e não são atualizados ou sincronizados automaticamente com o BigQuery.

Console

Acesse a página Modelos de tag > Modelos de tag.

Acessar modelos de tags do Dataplex

Clique em Criar modelo de tag e insira os seguintes detalhes:

Insira o Nome do modelo como Demo Tag Template.
Mantenha o local padrão.
Mantenha a visibilidade do modelo de tag como Pública.

Clique em Adicionar campo para adicionar cinco campos. Use a tabela a seguir e mantenha a Descrição do campo vazia.

Nome de exibição do campo	ID do campo	Campo obrigatório	Tipo
Fonte dos recursos de dados	origem	Sim	String
Linhas no recurso	num_rows	No	Dobro
Tem PII	has_pii	No	Booleano
Tipo de PII	tipo_pi	No	Enumerado Adicione os valores `EMAIL_ADDRESS`, `US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER` e `NONE`.
Contexto	context	No	Rich text

Clique em Criar.

A página Detalhes do modelo lista todas as informações sobre o modelo de tag.
Para anexar uma tag a demo_dataset, acesse a página de pesquisa do Dataplex.

Acesse o Dataplex
Na caixa de pesquisa, digite demo_dataset. No resultado da pesquisa, você verá o conjunto de dados demo_dataset e a tabela trips.
Clique na tabela trips. A página Detalhes da tabela do BigQuery será aberta.
Clique em Anexar tags.
No painel Anexar tags, insira os seguintes detalhes:
1. Selecione o destino como trips.
2. Selecione o modelo de tag como Demo Tag Template.
3. Para valores de tag, insira os seguintes detalhes:
  - Fonte do recurso de dados: Copied from tlc_yellow_trips_2017
  - Número de linhas no recurso de dados: 113496874
  - Tem PII: FALSE
  - Tipo de PII: NONE
4. Clique em Save.
  
  Os campos da tag agora ficam listados na seção Tags nos detalhes da tabela do BigQuery.

gcloud

Execute o comando gcloud data-catalog tag-templates create abaixo para criar um modelo com os cinco campos a seguir:

display_name: Fonte do recurso de dados
id: fonte
required: VERDADEIRO
type: string
display_name: Número de linhas no recurso de dados
id: num_rows
required: FALSO
type: Duplo
display_name: Tem 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. NONE

# -------------------------------
# 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

O parâmetro location especifica a região do recurso do Compute Engine. Atualmente, o Catálogo de dados é compatível apenas com us-central1 region.

Go

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido do Data Catalog: como usar as bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Data Catalog em Go.

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// 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"
	datacatalogpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/datacatalog/v1"
)

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 testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Java no Guia de início rápido do Data Catalog: como usar as bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Data Catalog em Java.

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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 testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Node.js no Guia de início rápido do Data Catalog: como usar as bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Data Catalog em Node.js.

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// 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 testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Python no Guia de início rápido do Data Catalog: como usar as bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Data Catalog em Python.

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# 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}")

REST e LINHA DE CMD

REST e linha de comando

Se você não tiver acesso às bibliotecas do Cloud Client para seu idioma ou desejar testar a API usando solicitações REST, consulte os exemplos a seguir e consulte a documentação da API REST.

1. Crie um modelo de tag.

Antes de usar qualquer um dos dados da solicitação, faça as seguintes substituições:

project-id: ID do projeto do GCP

Método HTTP e URL:

POST https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/tagTemplates?tagTemplateId=demo_tag_template

Corpo JSON da solicitação:


{
  "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 a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json e execute o seguinte comando:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/tagTemplates?tagTemplateId=demo_tag_template"

PowerShell (Windows)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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/us-central1/tagTemplates?tagTemplateId=demo_tag_template" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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. Procure o Data Catalog `entry-id` na tabela do BigQuery.

Antes de usar qualquer um dos dados da solicitação, faça as seguintes substituições:

project-id: ID de projeto do GCP.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

Request body is empty.

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json e execute o seguinte comando:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-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)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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. Crie uma tag a partir do modelo e anexe-a à tabela do BigQuery.

Antes de usar qualquer um dos dados da solicitação, faça as seguintes substituições:

project-id: ID de projeto do GCP.
entry-id: ID da entrada do Data Catalog para a tabela de viagens do conjunto de dados de demonstração (retornada nos resultados da pesquisa na etapa anterior).

Método HTTP e URL:

POST https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/entryGroups/@bigquery/entries/entry-id/tags

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json e execute o seguinte comando:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://datacatalog.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/entryGroups/@bigquery/entries/entry-id/tags"

PowerShell (Windows)

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json e execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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/us-central1/entryGroups/@bigquery/entries/entry-id/tags" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
}

Cuidado: renomear a tabela no BigQuery exclui todas as tags anexadas a ela e suas colunas.

Crie uma visão geral para sua inscrição

No Console, é possível usar rich text para descrever uma entrada no seu projeto do Data Catalog.

Para criar uma visão geral da tabela trips, acesse a página de pesquisa do Dataplex.

Acesse o Dataplex
Na caixa de pesquisa, digite demo_dataset.

No resultado da pesquisa, você verá o conjunto de dados demo_dataset e a tabela trips.
Clique na tabela trips.

A página Detalhes da tabela do BigQuery será aberta.
Clique em Adicionar visão geral e insira um texto. Também é possível incluir imagens e rich text.
Clique em Save.

Adicionar um administrador para a entrada

No console, é possível adicionar um ou mais administradores de dados a uma entrada no seu projeto do Data Catalog. Um administrador de uma entrada de dados pode ser contatado para solicitar mais informações sobre a entrada de dados.

Para criar uma visão geral para a tabela trips, repita as três primeiras etapas da seção anterior.
Clique no ícone Edit Steward e adicione um ou mais endereços de e-mail.

Você pode adicionar um usuário com uma conta de e-mail que não seja do Google.
Clique em Save.

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Excluir o conjunto de dados

Se necessário, acesse a página do BigQuery.

Acessar o BigQuery
No painel Explorer, pesquise o conjunto de dados demo_dataset que você criou.
Clique na opção Ações e em Excluir conjunto de dados.
Confirme a ação de exclusão.

Excluir o modelo de tag

Acesse a página Data Catalog > Modelos.

Acessar modelos do Data Catalog
Selecione Modelo de tag de demonstração.
Na linha, clique na opção Ações e em Excluir este modelo.
Confirme a ação de exclusão.

A seguir

Saiba mais sobre o Data Catalog em Visão geral do Data Catalog.
Saiba mais sobre metadados técnicos e metadados comerciais.
Saiba mais sobre modelos de tags, tags públicas e tags particulares em Tags e modelos de tags.
Navegue pela Visão geral de APIs e bibliotecas de cliente.

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