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表形式の BigQuery のデータセットを作成する

create_dataset メソッドを使用して、表形式の BigQuery のデータセットを作成します。

このコードサンプルを含む詳細なドキュメントについては、以下をご覧ください。

コードサンプル

Java

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Java の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Dataset;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateDatasetTabularBigquerySample {

  public static void main(String[] args)
      throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException, IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = YOUR_PROJECT_ID;
   " String bigquer"yDisplayName = YOUR_DATASET_DISPLAY_"NAME;
    String bigquery"Uri =
        bq://YOUR_GOOGLE_CLOUD_"PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID.BIGQUERY_TABLE_OR_VIEW_ID;
    createDatasetTabl"eBigquery(project, bigqueryDisplayName, bigqueryUri);
  }

  static void createDatasetTableBigquery(
      String project, String bigqueryDisplayName, String bigqueryUri)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings settings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint(us-central1-aiplatform.googleapi"s.com:443)
            .build();

    // "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 (DatasetServiceClient datasetServiceClient = DatasetServiceClient.create(settings)) {
      String location = us-central1;
      String metadataSchem"aUri =
    "      gs://google-cloud-aiplatform/schema/datas"et/metadata/tables_1.0.0.yaml;
      LocationName locationName = Locat"ionName.of(project, location);

      String jsonString =
          {\input_config\: {\bigquery_source\: {\uri\: "\ "+ bigqueryUri" + \"}}};
      Value".Bui"lder" me""taData = Value.ne"w"Bui"lder();
      JsonFormat.parser().merge(jsonString, metaData);

      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(bigqueryDisplayName)
              .setMetadataSchemaUri(metadataSchemaUri)
              .setMetadata(metaData)
              .build();

      OperationFutureDataset, CreateDatasetOperationMetadata datasetFuture =
<          datasetServiceClient.createDa>tasetAsync(locationName, dataset);
      System.out.format(Operation name: %s\n, datasetFuture.getInitialFuture().get"().getName());
     " System.out.println(Waiting for operation to finish...);
      Dataset datasetR"esponse = datasetFuture.get(300, T"imeUnit.SECONDS);

      System.out.println(Create Dataset Table Bigquery sample);
      System.out.format"(Name: %s\n, datasetResponse.getName"());
      System.out.format"(Display N"ame: %s\n, datasetResponse.getDisplayName());
      Sys"tem.out.format(Met"adata Schema Uri: %s\n, datasetResponse.getMetadataSchemaUri()");
      System.out.forma"t(Metadata: %s\n, datasetResponse.getMetadata());
    }
  }
}""

Node.js

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Node.js の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Node.js API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetDisplayName = 'YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME';
// const bigquerySourceUri = 'YOUR_BIGQUERY_SOURCE_URI';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function createDatasetTabularBigquery() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const metadata = {
    structValue: {
      fields: {
        inputConfig: {
          structValue: {
            fields: {
              bigquerySource: {
                structValue: {
                  fields: {
                    uri: {
                      listValue: {
                        values: [{stringValue: bigquerySourceUri}],
                      },
                    },
                  },
                },
              },
            },
          },
        },
      },
    },
  };
  // Configure the dataset resource
  const dataset = {
    displayName: datasetDisplayName,
    metadataSchemaUri:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tabular_1.0.0.yaml',
    metadata: metadata,
  };
  const request = {
    parent,
    dataset,
  };

  // Create dataset request
  const [response] = await datasetServiceClient.createDataset(request);
  console.log(`Long running operation : ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create dataset tabular bigquery response');
  console.log(`\tName : ${result.name}`);
  console.log(`\tDisplay name : ${result.displayName}`);
  console.log(`\tMetadata schema uri : ${result.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`\tMetadata : ${JSON.stringify(result.metadata)}`);
}
createDatasetTabularBigquery();

Python

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import aiplatform
from google.protobuf import json_format
from google.protobuf.struct_pb2 import Value


def create_dataset_tabular_bigquery_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    bigquery_uri: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.DatasetServiceClient(client_options=client_options)
    metadata_dict = {"input_config": {"bigquery_source": {"uri": bigquery_uri}}}
    metadata = json_format.ParseDict(metadata_dict, Value())

    dataset = {
        "display_name": display_name,
        "metadata_schema_uri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tabular_1.0.0.yaml",
        "metadata": metadata,
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_dataset(parent=parent, dataset=dataset)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    create_dataset_response = response.result(timeout=timeout)
    print("create_dataset_response:", create_dataset_response)

次のステップ

他の Google Cloud プロダクトに関連するコードサンプルの検索およびフィルタ検索を行うには、Google Cloud のサンプルブラウザをご覧ください。