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 deGoogle Cloud , selecciona el lenguaje de programación que prefieras:

C#

Realiza el recorrido de C#

Go

Realiza el recorrido por 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. Crea o selecciona un Google Cloud proyecto.

    Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto

    • Selecciona un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
    • Crear un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de Creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el permiso resourcemanager.projects.create. Obtén más información para otorgar roles.

    • Crea un proyecto de Google Cloud :

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto Google Cloud que estás creando.

    • Selecciona el proyecto Google Cloud que creaste:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Reemplaza PROJECT_ID por el nombre de tu Google Cloud proyecto.

  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. Otorga roles a tu cuenta de usuario. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM: roles/serviceusage.serviceUsageAdmin, roles/bigquery.jobUser 

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: ID del proyecto
    • USER_IDENTIFIER: Es el identificador de tu cuenta de usuario de . Por ejemplo, myemail@example.com.
    • ROLE: Es el rol de IAM que otorgas a tu cuenta de usuario.

  4. Habilita la API de BigQuery:

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. Obtén más información para otorgar roles. 

    gcloud services enable bigquery

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

  5. En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.

    Activa Cloud Shell

  6. 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 devuelva 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 devuelva las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y sus 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 File > Preferences > abre Settings.
    2. Haz clic en Extensions > 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().getExecutionErrors() != null
          && queryJob.getStatus().getExecutionErrors().size() > 0) {
        // TODO(developer): Handle errors here. An error here do not necessarily mean that the job
        // has completed or was unsuccessful.
        // For more details: https://cloud.google.com/bigquery/troubleshooting-errors
        throw new RuntimeException("An unhandled error has occurred");
      }

      // 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 @google-cloud/bigquery

    El resultado es similar a lo siguiente:

    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 devuelva las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y sus 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 devuelva las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y sus 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 devuelva las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y sus recuentos de vistas, copia el siguiente código en el archivo app.py:

    from google.cloud import bigquery



def query_stackoverflow() -> None:
    client = bigquery.Client()
    results = client.query_and_wait(
        """
        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"""
    )  # 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 devuelva las 10 páginas más vistas de Stack Overflow y sus 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, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Administrar recursos.

    Ir a Administrar recursos

  2. En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
  3. En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.

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?