Une datos de transmisión con Dataflow SQL

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Precaución: Dataflow SQL está obsoleto. A partir del 31 de julio de 2024, ya no podrás acceder a Dataflow SQL en la consola de Google Cloud. A partir del 31 de enero de 2025, ya no podrás usar Dataflow SQL en Google Cloud CLI. Para obtener información acerca de los métodos alternativos para crear consultas en SQL con Dataflow, consulta Beam SQL y beam_sql mágico.

En este instructivo, se muestra cómo usar Dataflow SQL para unir una transmisión de datos de Pub/Sub con datos de una tabla de BigQuery.

Objetivos

En este instructivo, realizarás lo siguiente:

• Escribirás una consulta de SQL de Dataflow que una los datos de transmisión de Pub/Sub con los datos de la tabla de BigQuery.
• Implementarás un trabajo de Dataflow desde la IU de Dataflow SQL.

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

• Dataflow
• Cloud Storage
• Pub/Sub
• Data Catalog

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Antes de comenzar

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

4. Enable the Cloud Dataflow, Compute Engine, Logging, Cloud Storage, Cloud Storage JSON, BigQuery, Cloud Pub/Sub, Cloud Resource Manager and Data Catalog. APIs.

   Enable the APIs

5. Create a service account:

   1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
   2. Select your project.

   3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

   4. Click Create and continue.

   5. Grant the Project > Owner role to the service account.

      To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

      Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
   6. Click Continue.

   7. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

6. Create a service account key:

   1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
   2. Click Keys.
   3. Click Add key, and then click Create new key.
   4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
   5. Click Close.

7. Set the environment variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.

   Example: Linux or macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

   For example:

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Example: Windows

   For PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

   For example:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   For command prompt:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

8. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

9. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

10. Enable the Cloud Dataflow, Compute Engine, Logging, Cloud Storage, Cloud Storage JSON, BigQuery, Cloud Pub/Sub, Cloud Resource Manager and Data Catalog. APIs.

    Enable the APIs

11. Create a service account:

    1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

       Go to Create service account
    2. Select your project.

    3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

       In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

    4. Click Create and continue.

    5. Grant the Project > Owner role to the service account.

       To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

       Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
    6. Click Continue.

    7. Click Done to finish creating the service account.

       Do not close your browser window. You will use it in the next step.

12. Create a service account key:

    1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
    2. Click Keys.
    3. Click Add key, and then click Create new key.
    4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
    5. Click Close.

13. Set the environment variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.

    Example: Linux or macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

    For example:

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

    Example: Windows

    For PowerShell:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

    For example:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

    For command prompt:

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

14. Instala e inicializa la CLI de gcloud Elige una de las opciones de instalación. Es posible que debas establecer la propiedad project en el proyecto que usas para esta explicación.
15. Ve a la IU web de Dataflow SQL en la consola de Google Cloud. Esto abrirá el último proyecto al que accediste. Para cambiar a un proyecto diferente, haz clic en el nombre del proyecto en la parte superior de la IU web de Dataflow SQL y busca el proyecto que quieres usar.
    Ir a la IU web de Dataflow SQL
    

Crea fuentes de ejemplo

Si quieres seguir el ejemplo proporcionado en este instructivo, crea las siguientes fuentes y úsalas en los pasos del instructivo.

• Un tema de Pub/Sub con el nombre transactions: una transmisión de datos de transacción que llega mediante una suscripción al tema de Pub/Sub. Los datos de cada transacción incluyen información sobre el producto comprado, el precio de oferta, y la ciudad y el estado donde se realizó la compra. Después de crear el tema de Pub/Sub, debes crear una secuencia de comandos que publique mensajes en tu tema. Ejecutarás esta secuencia de comandos en una sección posterior de este instructivo.
• Una tabla de BigQuery llamada us_state_salesregions: una tabla que proporciona una asignación de estados a regiones de ventas. Antes de crear esta tabla, debes crear un conjunto de datos de BigQuery.

Crea un tema de Pub/Sub y una secuencia de comandos del publicador

1. Usa Google Cloud CLI para crear tu tema de Pub/Sub. Asigna el nombre transactions al tema.

   gcloud pubsub topics create transactions

2. Crea una secuencia de comandos de Python que publique mensajes en tu tema de Pub/Sub. Si no tienes instalado Python, debes instalarlo. Ejecutarás esta secuencia de comandos en una ventana de línea de comandos justo antes de ejecutar tu consulta de SQL.
   1. Crea un archivo de texto y asígnale el nombre transactions_injector.py.
   2. Copia y pega el código siguiente en transactions_injector.py. Reemplaza project-id con el ID del proyecto.

      #!/usr/bin/env python
      
      import datetime, json, os, random, time
      
      # Set the `project` variable to a Google Cloud project ID.
      project = 'project-id'
      
      FIRST_NAMES = ['Monet', 'Julia', 'Angelique', 'Stephane', 'Allan', 'Ulrike', 'Vella', 'Melia',
          'Noel', 'Terrence', 'Leigh', 'Rubin', 'Tanja', 'Shirlene', 'Deidre', 'Dorthy', 'Leighann',
          'Mamie', 'Gabriella', 'Tanika', 'Kennith', 'Merilyn', 'Tonda', 'Adolfo', 'Von', 'Agnus',
          'Kieth', 'Lisette', 'Hui', 'Lilliana',]
      CITIES = ['Washington', 'Springfield', 'Franklin', 'Greenville', 'Bristol', 'Fairview', 'Salem',
          'Madison', 'Georgetown', 'Arlington', 'Ashland',]
      STATES = ['MO','SC','IN','CA','IA','DE','ID','AK','NE','VA','PR','IL','ND','OK','VT','DC','CO','MS',
          'CT','ME','MN','NV','HI','MT','PA','SD','WA','NJ','NC','WV','AL','AR','FL','NM','KY','GA','MA',
          'KS','VI','MI','UT','AZ','WI','RI','NY','TN','OH','TX','AS','MD','OR','MP','LA','WY','GU','NH']
      PRODUCTS = ['Product 2', 'Product 2 XL', 'Product 3', 'Product 3 XL', 'Product 4', 'Product 4 XL', 'Product 5',
          'Product 5 XL',]
      
      while True:
        first_name, last_name = random.sample(FIRST_NAMES, 2)
        data = {
          'tr_time_str': datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
          'first_name': first_name,
          'last_name': last_name,
          'city': random.choice(CITIES),
          'state':random.choice(STATES),
          'product': random.choice(PRODUCTS),
          'amount': float(random.randrange(50000, 70000)) / 100,
        }
      
        # For a more complete example on how to publish messages in Pub/Sub.
        #   https://cloud.google.com/pubsub/docs/publisher
        message = json.dumps(data)
        command = "gcloud --project={} pubsub topics publish transactions --message='{}'".format(project, message)
        print(command)
        os.system(command)
        time.sleep(random.randrange(1, 5))
      

Crea un conjunto de datos y una tabla de BigQuery

1. En la IU web de BigQuery, crea un conjunto de datos de BigQuery. Un conjunto de datos de BigQuery es un contenedor de nivel superior que se usa para guardar tus tablas. Las tablas de BigQuery deben pertenecer a un conjunto de datos.
   1. En el panel Explorer, abre las acciones de tu proyecto. En el menú, haz clic en Crear conjunto de datos. En la captura de pantalla siguiente, el ID del proyecto es dataflow-sql.

      

   2. En el panel Crear conjunto de datos que se abre, en ID del conjunto de datos, ingresa dataflow_sql_tutorial.
   3. En Ubicación de los datos, selecciona una opción del menú.
   4. Haga clic en Crear conjunto de datos.

      

2. Crea una tabla de BigQuery.
   1. Crea un archivo de texto y asígnale el nombre us_state_salesregions.csv.
   2. Copia y pega los datos siguientes en us_state_salesregions.csv. En los próximos pasos, cargarás estos datos en la tabla de BigQuery.

      state_id,state_code,state_name,sales_region
      1,MO,Missouri,Region_1
      2,SC,South Carolina,Region_1
      3,IN,Indiana,Region_1
      6,DE,Delaware,Region_2
      15,VT,Vermont,Region_2
      16,DC,District of Columbia,Region_2
      19,CT,Connecticut,Region_2
      20,ME,Maine,Region_2
      35,PA,Pennsylvania,Region_2
      38,NJ,New Jersey,Region_2
      47,MA,Massachusetts,Region_2
      54,RI,Rhode Island,Region_2
      55,NY,New York,Region_2
      60,MD,Maryland,Region_2
      66,NH,New Hampshire,Region_2
      4,CA,California,Region_3
      8,AK,Alaska,Region_3
      37,WA,Washington,Region_3
      61,OR,Oregon,Region_3
      33,HI,Hawaii,Region_4
      59,AS,American Samoa,Region_4
      65,GU,Guam,Region_4
      5,IA,Iowa,Region_5
      32,NV,Nevada,Region_5
      11,PR,Puerto Rico,Region_6
      17,CO,Colorado,Region_6
      18,MS,Mississippi,Region_6
      41,AL,Alabama,Region_6
      42,AR,Arkansas,Region_6
      43,FL,Florida,Region_6
      44,NM,New Mexico,Region_6
      46,GA,Georgia,Region_6
      48,KS,Kansas,Region_6
      52,AZ,Arizona,Region_6
      56,TN,Tennessee,Region_6
      58,TX,Texas,Region_6
      63,LA,Louisiana,Region_6
      7,ID,Idaho,Region_7
      12,IL,Illinois,Region_7
      13,ND,North Dakota,Region_7
      31,MN,Minnesota,Region_7
      34,MT,Montana,Region_7
      36,SD,South Dakota,Region_7
      50,MI,Michigan,Region_7
      51,UT,Utah,Region_7
      64,WY,Wyoming,Region_7
      9,NE,Nebraska,Region_8
      10,VA,Virginia,Region_8
      14,OK,Oklahoma,Region_8
      39,NC,North Carolina,Region_8
      40,WV,West Virginia,Region_8
      45,KY,Kentucky,Region_8
      53,WI,Wisconsin,Region_8
      57,OH,Ohio,Region_8
      49,VI,United States Virgin Islands,Region_9
      62,MP,Commonwealth of the Northern Mariana Islands,Region_9
      

   3. En el panel Explorer de la IU de BigQuery, expande tu proyecto para ver el conjunto de datos dataflow_sql_tutorial.
   4. Abre el menú de acciones para el conjunto de datos dataflow_sql_tutorial y haz clic en Abrir.
   5. Haz clic en Crear tabla.

      

   6. En el panel Crear tabla que se abre, haz lo siguiente:
      1. Para Crear tabla desde (Create table from), selecciona Subir (Upload).

         

      2. En Seleccionar archivo, haz clic en Explorar y selecciona tu archivo us_state_salesregions.csv.
      3. En Tabla, ingresa us_state_salesregions.
      4. En Esquema, selecciona Detección automática.
      5. Haz clic en Opciones avanzadas para expandir la sección Opciones avanzadas.
      6. En Filas de encabezado que se omitirán, ingresa 1 y, luego, haz clic en Crear tabla.

         

   7. En el panel Explorer, haz clic en us_state_salesregions. En Esquema, puedes ver el esquema que se generó de manera automática. En Vista previa, puedes ver los datos de la tabla.

      

Asigna un esquema a tu tema de Pub/Sub

Asignar un esquema te permite ejecutar consultas de SQL en los datos del tema de Pub/Sub. Actualmente, Dataflow SQL espera que los mensajes en los temas de Pub/Sub se serialicen en formato JSON.

Para asignar un esquema al ejemplo de tema de Cloud Pub/Sub transactions:

1. Crea un archivo de texto y asígnale el nombre transactions_schema.yaml. Copia y pega el texto de esquema siguiente en transactions_schema.yaml.

     - column: event_timestamp
       description: Pub/Sub event timestamp
       mode: REQUIRED
       type: TIMESTAMP
     - column: tr_time_str
       description: Transaction time string
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: first_name
       description: First name
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: last_name
       description: Last name
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: city
       description: City
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: state
       description: State
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: product
       description: Product
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: amount
       description: Amount of transaction
       mode: NULLABLE
       type: FLOAT
   

2. Asigna el esquema con Google Cloud CLI.

   a. Actualiza la CLI de gcloud con el siguiente comando Asegúrate de que la versión de la CLI de gcloud sea 242.0.0 o superior.

     gcloud components update
   

   b. Ejecuta el comando siguiente en una ventana de línea de comandos. Reemplaza project-id por el ID del proyecto y path-to-file por la ruta de acceso a tu archivo transactions_schema.yaml.

     gcloud data-catalog entries update \
       --lookup-entry='pubsub.topic.`project-id`.transactions' \
       --schema-from-file=path-to-file/transactions_schema.yaml
   

   Para obtener más información sobre los parámetros del comando y los formatos de archivo de esquema permitidos, consulta la página de documentación de actualización de entradas de Data Catalog en Gcloud.

   Nota: Debes usar ` para evitar el uso de caracteres especiales en el ID del proyecto.

   c. Confirma que tu esquema se asignó de forma correcta al tema de Pub/Sub transactions(opcional). Reemplaza project-id con el ID del proyecto.

     gcloud data-catalog entries lookup 'pubsub.topic.`project-id`.transactions'
   

Busca fuentes de Pub/Sub

La IU de Dataflow SQL proporciona una forma de encontrar objetos de fuente de datos de Pub/Sub para cualquier proyecto al que tengas acceso, por lo que no es necesario que recuerdes sus nombres completos.

Para el ejemplo de este instructivo, navega hacia el editor de Dataflow SQL y busca el tema transactions de Pub/Sub que creaste:

1. Navega hasta el lugar de trabajo de SQL.

2. En el panel Editor de Dataflow SQL, en la barra de búsqueda, busca projectid=project-id transactions. Reemplaza project-id con el ID de tu proyecto.

   

Observa el esquema

1. En el panel Editor de Dataflow SQL de la IU de Dataflow SQL, haz clic en transacciones o escribe projectid=project-id system=cloud_pubsub para buscar un tema de Pub/Sub, y selecciona el tema.

2. En Esquema, podrás ver el esquema que asignaste al tema de Pub/Sub.

   

Crea una consulta de SQL

La IU de Dataflow SQL te permite crear consultas de SQL para ejecutar tus trabajos de Dataflow.

La consulta de SQL siguiente es una consulta de enriquecimiento de datos. Agrega un campo adicional, sales_region, a la transmisión de eventos de Pub/Sub (transactions), mediante una tabla de BigQuery (us_state_salesregions) que asigne estados a las regiones de ventas.

Copia y pega la consulta de SQL siguiente en el Editor de consultas. Reemplaza project-id por el ID del proyecto.

SELECT tr.*, sr.sales_region
FROM pubsub.topic.`project-id`.transactions as tr
  INNER JOIN bigquery.table.`project-id`.dataflow_sql_tutorial.us_state_salesregions AS sr
  ON tr.state = sr.state_code

Cuando ingresas una consulta en la IU de Dataflow SQL, la consulta validador verifica la sintaxis de consulta. Si la consulta es válida, se muestra un ícono de marca de verificación verde. Si la consulta no es válida, se muestra un ícono de signo de exclamación rojo. Si la sintaxis de la consulta no es válida, se proporcionará información sobre lo que se debe corregir si haces clic en el ícono del validador.

En la captura de pantalla siguiente, se muestra la consulta válida en el Editor de consultas. El validador muestra una marca de verificación verde.

Crea un trabajo de Dataflow para ejecutar la consulta de SQL

Si creaste fuentes de ejemplo: antes de ejecutar tu consulta de SQL, ejecuta la secuencia de comandos transactions_injector.py de Python en una ventana de línea de comandos. La secuencia de comandos publica mensajes periódicamente en tu tema de Pub/Sub, transactions, y sigue publicándolos en tu tema hasta que detengas la secuencia de comandos.

python transactions_injector.py

Para ejecutar tu consulta de SQL, crea un trabajo de Dataflow desde la IU de Dataflow SQL.

1. En el Editor de consultas, haz clic en Crear trabajo.

2. En el panel Crear trabajo de Dataflow que se abre, haz lo siguiente:

   • En Destino, selecciona BigQuery.
   • En ID del conjunto de datos, selecciona dataflow_sql_tutorial.
   • En Nombre de la tabla, ingresa sales.

   

3. Opcional: Dataflow elige automáticamente la configuración óptima para tu trabajo de Dataflow SQL, pero puedes expandir el menú Parámetros opcionales para especificar manualmente las siguientes opciones de canalización:

   • Cantidad máxima de trabajadores
   • Zona
   • Correo electrónico de la cuenta de servicio
   • Tipo de máquina
   • Experimentos adicionales
   • Configuración de la dirección IP del trabajador
   • Red
   • Subred

4. Haz clic en Crear. Tu trabajo de Dataflow tarda unos minutos en comenzar a ejecutarse.

Visualiza el trabajo de Dataflow

Dataflow convierte tu consulta de SQL en una canalización de Apache Beam. Haz clic en Ver trabajo para abrir la IU web de Dataflow, en la que podrás ver una representación gráfica de tu canalización.

Para ver un desglose de las transformaciones que se generan en la canalización, haz clic en las casillas. Por ejemplo, si haces clic en el primer cuadro de la representación gráfica que tiene la etiqueta Ejecutar consulta en SQL, aparecerá un gráfico con las operaciones que se realizan en segundo plano.

Los dos primeros cuadros representan las dos entradas que uniste: el tema de Pub/Sub, transactions, y la tabla de BigQuery, us_state_salesregions.

Para ver la tabla de resultados con los resultados del trabajo, ve a la IU de BigQuery. En el panel Explorer, en tu proyecto, haz clic en el conjunto de datos dataflow_sql_tutorial que creaste. Luego, haz clic en la tabla de resultados, sales. En la pestaña Vista previa, se muestran los contenidos de la tabla de resultados.

Nota: La tabla de ventas no está disponible de inmediato. La tabla de salida se debe generar primero.

Visualiza los trabajos anteriores y edita tus consultas

La IU de Dataflow almacena trabajos y consultas anteriores en la página Trabajos.

Puedes usar la lista del historial de trabajos para ver las consultas de SQL anteriores. Por ejemplo, en caso de que quieras modificar tu consulta para agregar ventas por región de ventas cada 15 segundos. Usa la página Trabajos para acceder al trabajo en ejecución que iniciaste antes en el instructivo, copia la consulta de SQL y ejecuta otro trabajo con una consulta modificada.

1. En la página Trabajos de Dataflow, haz clic en el trabajo que deseas editar.

2. En la página Detalles del trabajo, en el panel Información del trabajo, en Opciones de canalización, busca la consulta en SQL. Busca la fila para queryString.

   

3. Copia y pega la siguiente consulta en SQL en el Editor de Dataflow SQL en el lugar de trabajo de SQL para agregar períodos de saltos de tamaño constante. Reemplaza project-id con el ID de tu proyecto.

    SELECT
      sr.sales_region,
      TUMBLE_START("INTERVAL 15 SECOND") AS period_start,
      SUM(tr.amount) as amount
    FROM pubsub.topic.`project-id`.transactions AS tr
      INNER JOIN bigquery.table.`project-id`.dataflow_sql_tutorial.us_state_salesregions AS sr
      ON tr.state = sr.state_code
    GROUP BY
      sr.sales_region,
      TUMBLE(tr.event_timestamp, "INTERVAL 15 SECOND")
   

4. Haz clic en Crear trabajo para crear uno nuevo con la consulta modificada.

Limpia

Para evitar que se generen cargos en tu cuenta de facturación de Cloud por los recursos que se usaron en este instructivo, sigue estos pasos:

1. Detén tu secuencia de comandos de publicación transactions_injector.py si aún se está ejecutando.

2. Detén tus trabajos de Dataflow en ejecución. Ve a la IU web de Dataflow en la consola de Google Cloud.

   Ir a la IU web de Dataflow

   Para cada trabajo que creaste a partir de esta explicación, sigue estos pasos:

   1. Haz clic en el nombre del trabajo.

   2. En la página Detalles del trabajo, haz clic en Detener. Aparecerá el cuadro de diálogo Detener trabajo con las opciones para detenerlo:

   3. Selecciona Cancelar.

   4. Haz clic en Detener trabajo. El servicio detiene la transferencia y procesamiento de todos los datos lo antes posible. Debido a que Cancelar detiene el procesamiento de manera inmediata, es posible que pierdas los datos “en tránsito”. Detener un trabajo puede tardar unos minutos.

3. Borra tu conjunto de datos de BigQuery. Ve a la IU web de BigQuery en la consola de Google Cloud.

   Ir a la IU web de BigQuery

   1. En el panel Explorer, en la sección Explorer, haz clic en el conjunto de datos Explorer que creaste.

   2. En el panel de detalles, haz clic en Borrar. Se abrirá un cuadro de diálogo de confirmación.

   3. En el cuadro de diálogo Borrar conjunto de datos, ingresa delete para confirmar el comando de eliminación y, luego, haz clic en Borrar.

4. Borra tu tema de Pub/Sub. Ve a la página Temas de Pub/Sub en la consola de Google Cloud.

   Ir a la página de temas de Cloud Pub/Sub

   1. Selecciona el tema transactions.

   2. Haz clic en Borrar para borrar el tema de forma definitiva. Se abrirá un cuadro de diálogo de confirmación.

   3. En el cuadro de diálogo Borrar tema, ingresa delete para confirmar el comando de eliminación y, luego, haz clic en Borrar.

   4. Ve a la página de suscripciones de Pub/Sub.

   5. Selecciona las suscripciones a transactions restantes. Si tus trabajos ya no están en ejecución, es posible que no haya ninguna suscripción.

   6. Haz clic en Borrar para borrar las suscripciones de manera permanente. En el diálogo de confirmación, haz clic en Borrar.

5. Borra el bucket de etapa de pruebas de Dataflow en Cloud Storage. Ve a la página Buckets de Cloud Storage en la consola de Google Cloud.

   Ir a Buckets

   1. Selecciona el bucket de etapa de pruebas de Dataflow.

   2. Haz clic en Borrar para borrar el depósito de manera permanente. Se abrirá un cuadro de diálogo de confirmación.

   3. En el cuadro de diálogo Borrar bucket, ingresa DELETE para confirmar el comando de eliminación y, luego, haz clic en Borrar.

¿Qué sigue?

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