Consulta un conjunto de datos públicos con las bibliotecas cliente de BigQuery

Consulta un conjunto de datos públicos con las bibliotecas cliente de BigQuery

Obtén más información sobre cómo consultar un conjunto de datos públicos con las bibliotecas cliente de BigQuery.

---

Para seguir la guía paso a paso sobre esta tarea directamente en la consola de Google Cloud, selecciona el lenguaje de programación que prefieras:

C#

Realiza el recorrido de C#

Go

Realiza la visita de Go

Java

Realiza el recorrido de Java

Node.js

Realiza el recorrido de Node.js

PHP

Realiza el recorrido de PHP

Python

Realiza el recorrido de Python

Ruby

Realiza el recorrido de Ruby

---

Antes de comenzar

1. 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

2. Elige si deseas usar la zona de pruebas de BigQuery sin cargo o habilitar la facturación para tu proyecto de Google Cloud.

   Si no habilitas la facturación para un proyecto, trabajarás de forma automática en la zona de pruebas de BigQuery. La zona de pruebas de BigQuery te permite comprender la plataforma con un conjunto limitado de funciones de BigQuery sin cargo. Si no planeas usar tu proyecto más allá de este documento, te recomendamos que uses la zona de pruebas de BigQuery.

3. Enable the BigQuery API.

   Enable the API

   Para los proyectos nuevos, la API de BigQuery se habilita de forma automática.

4. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

5. Activa tu proyecto de Google Cloud en Cloud Shell:

   gcloud config set project PROJECT_ID
   

   Reemplaza PROJECT_ID por el proyecto que seleccionaste para esta explicación.

   El resultado es similar a este:

   Updated property [core/project].
   

Consulta un conjunto de datos públicos

Selecciona uno de los siguientes idiomas:

C#

1. En Cloud Shell, crea un proyecto y un archivo de C# nuevos:

   dotnet new console -n BigQueryCsharpDemo

   El resultado es similar al siguiente. Se omiten varias líneas para simplificar el resultado.

   Welcome to .NET 6.0!
   ---------------------
   SDK Version: 6.0.407
   ...
   The template "Console App" was created successfully.
   ...
   

   Este comando crea un proyecto de C# denominado BigQueryCsharpDemo y un archivo llamado Program.cs.

2. Abre el editor de Cloud Shell:

   cloudshell workspace BigQueryCsharpDemo

3. Para abrir una terminal en el editor de Cloud Shell, haz clic en Abrir terminal.

4. Abre el directorio de tu proyecto:

   cd BigQueryCsharpDemo

5. Instala la biblioteca cliente de BigQuery para C#:

   dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2

   El resultado es similar al siguiente. Se omiten varias líneas para simplificar el resultado.

   Determining projects to restore...
   Writing /tmp/tmpF7EKSd.tmp
   ...
   info : Writing assets file to disk.
   ...
   

6. Establece la variable GOOGLE_PROJECT_ID en el valor GOOGLE_CLOUD_PROJECT y exporta la variable:

   export GOOGLE_PROJECT_ID=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT

7. Haz clic en Abrir editor.

8. En el panel Explorador, ubica el proyecto BIGQUERYCSHARPDEMO.

9. Haz clic en el archivo Program.cs para abrirlo.

10. Para crear una consulta en el conjunto de datos bigquery-public-data.stackoverflow que muestra las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y los recuentos de vistas, reemplaza el contenido del archivo por el siguiente código:

    
    using System;
    using Google.Cloud.BigQuery.V2;
    
    namespace GoogleCloudSamples
    {
        public class Program
        {
            public static void Main(string[] args)
            {
                string projectId = Environment.GetEnvironmentVariable("GOOGLE_PROJECT_ID");
                var client = BigQueryClient.Create(projectId);
                string query = @"SELECT
                    CONCAT(
                        'https://stackoverflow.com/questions/',
                        CAST(id as STRING)) as url, view_count
                    FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
                    WHERE tags like '%google-bigquery%'
                    ORDER BY view_count DESC
                    LIMIT 10";
                var result = client.ExecuteQuery(query, parameters: null);
                Console.Write("\nQuery Results:\n------------\n");
                foreach (var row in result)
                {
                    Console.WriteLine($"{row["url"]}: {row["view_count"]} views");
                }
            }
        }
    }
    

11. Haz clic en Abrir terminal.

12. En la terminal, ejecuta la secuencia de comandos Program.cs. Si se te solicita que autorices a Cloud Shell y aceptes los términos, haz clic en Autorizar.

    dotnet run

    El resultado es similar al siguiente:

    Query Results:
    ------------
    https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views
    

Consultaste con éxito un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de C# para BigQuery.

Go

1. En Cloud Shell, crea un proyecto y un archivo de Go nuevos:

   mkdir bigquery-go-quickstart \
       && touch \
       bigquery-go-quickstart/app.go

   Este comando crea un proyecto de Go denominado bigquery-go-quickstart y un archivo llamado app.go.

2. Abre el editor de Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-go-quickstart

3. Para abrir una terminal en el editor de Cloud Shell, haz clic en Abrir terminal.

4. Abre el directorio de tu proyecto:

   cd bigquery-go-quickstart

5. Crea un archivo go.mod:

   go mod init quickstart

   El resultado es similar a este:

   go: creating new go.mod: module quickstart
   go: to add module requirements and sums:
           go mod tidy
   

6. Instala la biblioteca cliente de BigQuery para Go:

   go get cloud.google.com/go/bigquery

   El resultado es similar al siguiente. Se omiten varias líneas para simplificar el resultado.

   go: downloading cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0
   go: downloading cloud.google.com/go v0.110.0
   ...
   go: added cloud.google.com/go/bigquery v1.49.0
   go: added cloud.google.com/go v0.110.0
   

7. Haz clic en Abrir editor.

8. En el panel Explorador, ubica el proyecto BIGQUERY-GO-QUICKSTART.

9. Haz clic en el archivo app.go para abrirlo.

10. Para crear una consulta en el conjunto de datos bigquery-public-data.stackoverflow que muestra las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y los recuentos de vistas, copia el siguiente código en el archivo app.go:

    
    // Command simpleapp queries the Stack Overflow public dataset in Google BigQuery.
    package main
    
    import (
    	"context"
    	"fmt"
    	"io"
    	"log"
    	"os"
    
    	"cloud.google.com/go/bigquery"
    	"google.golang.org/api/iterator"
    )
    
    
    func main() {
    	projectID := os.Getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
    	if projectID == "" {
    		fmt.Println("GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable must be set.")
    		os.Exit(1)
    	}
    
    	ctx := context.Background()
    
    	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
    	if err != nil {
    		log.Fatalf("bigquery.NewClient: %v", err)
    	}
    	defer client.Close()
    
    	rows, err := query(ctx, client)
    	if err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    	if err := printResults(os.Stdout, rows); err != nil {
    		log.Fatal(err)
    	}
    }
    
    // query returns a row iterator suitable for reading query results.
    func query(ctx context.Context, client *bigquery.Client) (*bigquery.RowIterator, error) {
    
    	query := client.Query(
    		`SELECT
    			CONCAT(
    				'https://stackoverflow.com/questions/',
    				CAST(id as STRING)) as url,
    			view_count
    		FROM ` + "`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`" + `
    		WHERE tags like '%google-bigquery%'
    		ORDER BY view_count DESC
    		LIMIT 10;`)
    	return query.Read(ctx)
    }
    
    type StackOverflowRow struct {
    	URL       string `bigquery:"url"`
    	ViewCount int64  `bigquery:"view_count"`
    }
    
    // printResults prints results from a query to the Stack Overflow public dataset.
    func printResults(w io.Writer, iter *bigquery.RowIterator) error {
    	for {
    		var row StackOverflowRow
    		err := iter.Next(&row)
    		if err == iterator.Done {
    			return nil
    		}
    		if err != nil {
    			return fmt.Errorf("error iterating through results: %w", err)
    		}
    
    		fmt.Fprintf(w, "url: %s views: %d\n", row.URL, row.ViewCount)
    	}
    }
    

11. Haz clic en Abrir terminal.

12. En la terminal, ejecuta la secuencia de comandos app.go. Si se te solicita que autorices a Cloud Shell y aceptes los términos, haz clic en Autorizar.

    go run app.go

    El resultado es similar al siguiente:

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Consultaste con éxito un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Go para BigQuery.

Java

1. En Cloud Shell, crea un proyecto nuevo de Java con Apache Maven:

   mvn archetype:generate \
       -DgroupId=com.google.app \
       -DartifactId=bigquery-java-quickstart \
       -DinteractiveMode=false

   Este comando crea un proyecto de Maven denominado bigquery-java-quickstart.

   El resultado es similar al siguiente. Se omiten varias líneas para simplificar el resultado.

   [INFO] Scanning for projects...
   ...
   [INFO] Building Maven Stub Project (No POM) 1
   ...
   [INFO] BUILD SUCCESS
   ...
   

   Existen muchos sistemas de administración de dependencias que puedes usar que no sean Maven. Para obtener más información, consulta cómo configurar un entorno de desarrollo de Java para usar con bibliotecas cliente.

2. Cambia el nombre del archivo App.java que Maven crea de forma predeterminada:

   mv \
       bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/App.java \
       bigquery-java-quickstart/src/main/java/com/google/app/SimpleApp.java

3. Abre el editor de Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-java-quickstart

4. Cuando se te pregunte si deseas sincronizar la configuración o la ruta de clase de Java, haz clic en Always.

   Si no se te solicita y encuentras un error relacionado con la ruta de clase durante esta explicación, haz lo siguiente:

   1. Haz clic en Archivo > Preferences > Open Settings (IU).
   2. Haz clic en Extensiones > Java.
   3. Desplázate hasta Configuration: Update Build Configuration y selecciona Automático.

5. En el panel Explorador, ubica el proyecto BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART.

6. Haz clic en el archivo pom.xml para abrirlo.

7. Dentro de la etiqueta <dependencies>, agrega la siguiente dependencia después de las existentes. No reemplaces ninguna dependencia existente.

   <dependency>
     <groupId>com.google.cloud</groupId>
     <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
   </dependency>
   

8. En la línea que sigue a la etiqueta de cierre (</dependencies>), agrega lo siguiente:

   <dependencyManagement>
     <dependencies>
       <dependency>
         <groupId>com.google.cloud</groupId>
         <artifactId>libraries-bom</artifactId>
         <version>26.1.5</version>
         <type>pom</type>
         <scope>import</scope>
       </dependency>
     </dependencies>
   </dependencyManagement>
   

9. En el panel Explorer, en tu proyecto BIGQUERY-JAVA-QUICKSTART, haz clic en src > main/java/com/google/app > SimpleApp.java. Se abrirá el archivo.

10. Para crear una consulta en el conjunto de datos bigquery-public-data.stackoverflow, deja la primera línea del archivo (package com.google.app;) y reemplaza el contenido restante del archivo por el siguiente código:

    
    import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
    import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
    import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
    import com.google.cloud.bigquery.FieldValueList;
    import com.google.cloud.bigquery.Job;
    import com.google.cloud.bigquery.JobId;
    import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
    import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
    import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
    
    
    public class SimpleApp {
    
      public static void main(String... args) throws Exception {
        // TODO(developer): Replace these variables before running the app.
        String projectId = "MY_PROJECT_ID";
        simpleApp(projectId);
      }
    
      public static void simpleApp(String projectId) {
        try {
          BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();
          QueryJobConfiguration queryConfig =
              QueryJobConfiguration.newBuilder(
                      "SELECT CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', "
                          + "CAST(id as STRING)) as url, view_count "
                          + "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` "
                          + "WHERE tags like '%google-bigquery%' "
                          + "ORDER BY view_count DESC "
                          + "LIMIT 10")
                  // Use standard SQL syntax for queries.
                  // See: https://cloud.google.com/bigquery/sql-reference/
                  .setUseLegacySql(false)
                  .build();
    
          JobId jobId = JobId.newBuilder().setProject(projectId).build();
          Job queryJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(queryConfig).setJobId(jobId).build());
    
          // Wait for the query to complete.
          queryJob = queryJob.waitFor();
    
          // Check for errors
          if (queryJob == null) {
            throw new RuntimeException("Job no longer exists");
          } else if (queryJob.getStatus().getError() != null) {
            // You can also look at queryJob.getStatus().getExecutionErrors() for all
            // errors, not just the latest one.
            throw new RuntimeException(queryJob.getStatus().getError().toString());
          }
    
          // Get the results.
          TableResult result = queryJob.getQueryResults();
    
          // Print all pages of the results.
          for (FieldValueList row : result.iterateAll()) {
            // String type
            String url = row.get("url").getStringValue();
            String viewCount = row.get("view_count").getStringValue();
            System.out.printf("%s : %s views\n", url, viewCount);
          }
        } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
          System.out.println("Simple App failed due to error: \n" + e.toString());
        }
      }
    }

    La consulta muestra las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y los recuentos de vistas.

11. Haz clic con el botón derecho en SimpleApp.java y, luego, en Run Java. Si se te solicita que autorices a Cloud Shell y aceptes los términos, haz clic en Autorizar.

    El resultado es similar al siguiente:

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Consultaste con éxito un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Java para BigQuery.

Node.js

1. En Cloud Shell, crea un proyecto y archivo nuevos de Node.js:

   mkdir bigquery-node-quickstart \
       && touch \
       bigquery-node-quickstart/app.js

   Este comando crea un proyecto de Node.js denominado bigquery-node-quickstart y un archivo llamado app.js.

2. Abre el editor de Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-node-quickstart

3. Para abrir una terminal en el editor de Cloud Shell, haz clic en Abrir terminal.

4. Abre el directorio de tu proyecto:

   cd bigquery-node-quickstart

5. Instala la biblioteca cliente de BigQuery para Node.js:

   npm install --save @google-cloud/bigquery

   El resultado es similar a este:

   added 63 packages in 2s
   

6. Haz clic en Abrir editor.

7. En el panel Explorador, ubica el proyecto BIGQUERY-NODE-QUICKSTART.

8. Haz clic en el archivo app.js para abrirlo.

9. Para crear una consulta en el conjunto de datos bigquery-public-data.stackoverflow que muestra las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y los recuentos de vistas, copia el siguiente código en el archivo app.js:

   // Import the Google Cloud client library
   const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
   
   async function queryStackOverflow() {
     // Queries a public Stack Overflow dataset.
   
     // Create a client
     const bigqueryClient = new BigQuery();
   
     // The SQL query to run
     const sqlQuery = `SELECT
       CONCAT(
         'https://stackoverflow.com/questions/',
         CAST(id as STRING)) as url,
       view_count
       FROM \`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions\`
       WHERE tags like '%google-bigquery%'
       ORDER BY view_count DESC
       LIMIT 10`;
   
     const options = {
       query: sqlQuery,
       // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
       location: 'US',
     };
   
     // Run the query
     const [rows] = await bigqueryClient.query(options);
   
     console.log('Query Results:');
     rows.forEach(row => {
       const url = row['url'];
       const viewCount = row['view_count'];
       console.log(`url: ${url}, ${viewCount} views`);
     });
   }
   queryStackOverflow();

10. Haz clic en Abrir terminal.

11. En la terminal, ejecuta la secuencia de comandos app.js. Si se te solicita que autorices a Cloud Shell y aceptes los términos, haz clic en Autorizar.

    node app.js

    El resultado es similar al siguiente:

    Query Results:
    url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views
    url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views
    

Consultaste con éxito un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Node.js para BigQuery.

PHP

1. En Cloud Shell, crea un proyecto y un archivo de PHP nuevos:

   mkdir bigquery-php-quickstart \
       && touch \
       bigquery-php-quickstart/app.php

   Este comando crea un proyecto de PHP denominado bigquery-php-quickstart y un archivo llamado app.php.

2. Abre el editor de Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-php-quickstart

3. Para abrir una terminal en el editor de Cloud Shell, haz clic en Abrir terminal.

4. Abre el directorio de tu proyecto:

   cd bigquery-php-quickstart

5. Instala la biblioteca cliente de BigQuery para PHP:

   composer require google/cloud-bigquery

   El resultado es similar al siguiente. Se omiten varias líneas para simplificar el resultado.

   Running composer update google/cloud-bigquery
   Loading composer repositories with package information
   Updating dependencies
   ...
   No security vulnerability advisories found
   Using version ^1.24 for google/cloud-bigquery
   

6. Haz clic en Abrir editor.

7. En el panel Explorador, ubica el proyecto BIGQUERY-PHP-QUICKSTART.

8. Haz clic en el archivo app.php para abrirlo.

9. Para crear una consulta en el conjunto de datos bigquery-public-data.stackoverflow que muestra las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y los recuentos de vistas, copia el siguiente código en el archivo app.php:

   <?php
   # ...
   
   require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
   
   use Google\Cloud\BigQuery\BigQueryClient;
   
   
   $bigQuery = new BigQueryClient();
   $query = <<<ENDSQL
   SELECT
     CONCAT(
       'https://stackoverflow.com/questions/',
       CAST(id as STRING)) as url,
     view_count
   FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
   WHERE tags like '%google-bigquery%'
   ORDER BY view_count DESC
   LIMIT 10;
   ENDSQL;
   $queryJobConfig = $bigQuery->query($query);
   $queryResults = $bigQuery->runQuery($queryJobConfig);
   
   if ($queryResults->isComplete()) {
       $i = 0;
       $rows = $queryResults->rows();
       foreach ($rows as $row) {
           printf('--- Row %s ---' . PHP_EOL, ++$i);
           printf('url: %s, %s views' . PHP_EOL, $row['url'], $row['view_count']);
       }
       printf('Found %s row(s)' . PHP_EOL, $i);
   } else {
       throw new Exception('The query failed to complete');
   }

10. Haz clic en Abrir terminal.

11. En la terminal, ejecuta la secuencia de comandos app.php. Si se te solicita que autorices a Cloud Shell y aceptes los términos, haz clic en Autorizar.

    php app.php

    El resultado es similar al siguiente:

    --- Row 1 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/35159967, 170023 views
    --- Row 2 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/22879669, 142581 views
    --- Row 3 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/10604135, 132406 views
    --- Row 4 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/44564887, 128781 views
    --- Row 5 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/27060396, 127008 views
    --- Row 6 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/12482637, 120766 views
    --- Row 7 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/20673986, 115720 views
    --- Row 8 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/39109817, 108368 views
    --- Row 9 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/11057219, 105175 views
    --- Row 10 ---
    url: https://stackoverflow.com/questions/43195143, 101878 views
    Found 10 row(s)
    

Consultaste con éxito un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de PHP para BigQuery.

Python

1. En Cloud Shell, crea un proyecto y un archivo de Python nuevos:

   mkdir bigquery-python-quickstart \
       && touch \
       bigquery-python-quickstart/app.py

   Este comando crea un proyecto de Python denominado bigquery-python-quickstart y un archivo llamado app.py.

2. Abre el editor de Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-python-quickstart

3. Para abrir una terminal en el editor de Cloud Shell, haz clic en Abrir terminal.

4. Abre el directorio de tu proyecto:

   cd bigquery-python-quickstart

5. Instala la biblioteca cliente de BigQuery para Python:

   pip install --upgrade google-cloud-bigquery

   El resultado es similar al siguiente. Se omiten varias líneas para simplificar el resultado.

   Installing collected packages: google-cloud-bigquery
   ...
   Successfully installed google-cloud-bigquery-3.9.0
   ...
   

6. Haz clic en Abrir editor.

7. En el panel Explorador, ubica el proyecto BIGQUERY-PYTHON-QUICKSTART.

8. Haz clic en el archivo app.py para abrirlo.

9. Para crear una consulta en el conjunto de datos bigquery-public-data.stackoverflow que muestra las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y los recuentos de vistas, copia el siguiente código en el archivo app.py:

   from google.cloud import bigquery
   
   
   
   def query_stackoverflow():
       client = bigquery.Client()
       query_job = client.query(
           """
           SELECT
             CONCAT(
               'https://stackoverflow.com/questions/',
               CAST(id as STRING)) as url,
             view_count
           FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
           WHERE tags like '%google-bigquery%'
           ORDER BY view_count DESC
           LIMIT 10"""
       )
   
       results = query_job.result()  # Waits for job to complete.
   
       for row in results:
           print("{} : {} views".format(row.url, row.view_count))
   
   
   if __name__ == "__main__":
       query_stackoverflow()

10. Haz clic en Abrir terminal.

11. En la terminal, ejecuta la secuencia de comandos app.py. Si se te solicita que autorices a Cloud Shell y aceptes los términos, haz clic en Autorizar.

    python app.py

    El resultado es similar al siguiente:

    https://stackoverflow.com/questions/35159967 : 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669 : 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135 : 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887 : 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396 : 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637 : 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986 : 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817 : 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219 : 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143 : 101878 views
    

Consultaste con éxito un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Python para BigQuery.

Ruby

1. En Cloud Shell, crea un proyecto y un archivo de Ruby nuevos:

   mkdir bigquery-ruby-quickstart \
       && touch \
       bigquery-ruby-quickstart/app.rb

   Este comando crea un proyecto de Ruby denominado bigquery-ruby-quickstart y un archivo llamado app.rb.

2. Abre el editor de Cloud Shell:

   cloudshell workspace bigquery-ruby-quickstart

3. Para abrir una terminal en el editor de Cloud Shell, haz clic en Abrir terminal.

4. Abre el directorio de tu proyecto:

   cd bigquery-ruby-quickstart

5. Instala la biblioteca cliente de BigQuery para Ruby:

   gem install google-cloud-bigquery

   El resultado es similar al siguiente. Se omiten varias líneas para simplificar el resultado.

   23 gems installed
   

6. Haz clic en Abrir editor.

7. En el panel Explorador, ubica el proyecto BIGQUERY-RUBY-QUICKSTART.

8. Haz clic en el archivo app.rb para abrirlo.

9. Para crear una consulta en el conjunto de datos bigquery-public-data.stackoverflow que muestra las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y los recuentos de vistas, copia el siguiente código en el archivo app.rb:

   require "google/cloud/bigquery"
   
   # This uses Application Default Credentials to authenticate.
   # @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
   bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new
   
   sql     = "SELECT " \
             "CONCAT('https://stackoverflow.com/questions/', CAST(id as STRING)) as url, view_count " \
             "FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions` " \
             "WHERE tags like '%google-bigquery%' " \
             "ORDER BY view_count DESC LIMIT 10"
   results = bigquery.query sql
   
   results.each do |row|
     puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
   end

10. Haz clic en Abrir terminal.

11. En la terminal, ejecuta la secuencia de comandos app.rb. Si se te solicita que autorices a Cloud Shell y aceptes los términos, haz clic en Autorizar.

    ruby app.rb

    El resultado es similar al siguiente:

    https://stackoverflow.com/questions/35159967: 170023 views
    https://stackoverflow.com/questions/22879669: 142581 views
    https://stackoverflow.com/questions/10604135: 132406 views
    https://stackoverflow.com/questions/44564887: 128781 views
    https://stackoverflow.com/questions/27060396: 127008 views
    https://stackoverflow.com/questions/12482637: 120766 views
    https://stackoverflow.com/questions/20673986: 115720 views
    https://stackoverflow.com/questions/39109817: 108368 views
    https://stackoverflow.com/questions/11057219: 105175 views
    https://stackoverflow.com/questions/43195143: 101878 views
    

Consultaste con éxito un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Ruby para BigQuery.

Realiza una limpieza

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud, borra tu proyecto de Google Cloud o los recursos que creaste en esta explicación.

Borra el proyecto

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

Para borrar el proyecto, haga lo siguiente:

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes 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.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Borra recursos

Si usaste un proyecto existente, borra los recursos que creaste:

C#

1. En Cloud Shell, mueve un directorio hacia arriba:

   cd ..

2. Borra la carpeta BigQueryCsharpDemo que creaste:

   rm -R BigQueryCsharpDemo

   La marca -R borra todos los recursos de una carpeta.

Go

1. En Cloud Shell, mueve un directorio hacia arriba:

   cd ..

2. Borra la carpeta bigquery-go-quickstart que creaste:

   rm -R bigquery-go-quickstart

   La marca -R borra todos los recursos de una carpeta.

Java

1. En Cloud Shell, mueve un directorio hacia arriba:

   cd ..

2. Borra la carpeta bigquery-java-quickstart que creaste:

   rm -R bigquery-java-quickstart

   La marca -R borra todos los recursos de una carpeta.

Node.js

1. En Cloud Shell, mueve un directorio hacia arriba:

   cd ..

2. Borra la carpeta bigquery-node-quickstart que creaste:

   rm -R bigquery-node-quickstart

   La marca -R borra todos los recursos de una carpeta.

PHP

1. En Cloud Shell, mueve un directorio hacia arriba:

   cd ..

2. Borra la carpeta bigquery-php-quickstart que creaste:

   rm -R bigquery-php-quickstart

   La marca -R borra todos los recursos de una carpeta.

Python

1. En Cloud Shell, mueve un directorio hacia arriba:

   cd ..

2. Borra la carpeta bigquery-python-quickstart que creaste:

   rm -R bigquery-python-quickstart

   La marca -R borra todos los recursos de una carpeta.

Ruby

1. En Cloud Shell, mueve un directorio hacia arriba:

   cd ..

2. Borra la carpeta bigquery-ruby-quickstart que creaste:

   rm -R bigquery-ruby-quickstart

   La marca -R borra todos los recursos de una carpeta.

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre cómo usar las bibliotecas cliente de BigQuery.
• Obtén más información sobre los conjuntos de datos públicos de BigQuery.
• Obtén información sobre cómo cargar datos en BigQuery.
• Obtén más información sobre cómo consultar datos en BigQuery.
• Recibe actualizaciones de BigQuery.
• Obtén más información sobre los precios de BigQuery.
• Obtén más información sobre las cuotas y límites de BigQuery.