BigQuery 是 Google Cloud经济实惠的全托管式 PB 级分析数据仓库,可让您近乎实时地分析大量数据。借助 BigQuery,您无需设置或管理基础架构,即可专注于使用 GoogleSQL 寻找有意义的数据洞见,并在按需价格和固定价格方案中使用灵活的价格模式。
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部署示例数据仓库并将其与 BigQuery 搭配使用。
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了解使用 BigQuery 提取数据、转换数据以及将数据加载到 Google Cloud 中的最佳实践。
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了解如何在 Google Cloud上结合使用 Apache Spark 和 Dataproc 来创建数据处理流水线。数据科学和数据工程领域有一种常见的使用场景,即,从一个存储位置读取数据,对数据执行转换,然后将数据写入另一个存储位置。
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了解如何在 BigQuery 中使用 SQL 查询、提取、优化、直观呈现甚至构建机器学习模型。
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通过了解如何使用 BigQuery 查询数据来获得可重复、可扩缩、有价值的数据洞见。
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在 BigQuery Machine Learning 中尝试不同的模型类型,并了解如何构建出色的模型。
使用场景
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了解将本地数据仓库迁移到 BigQuery 的模式和建议。
迁移
模式
BigQuery
使用场景
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在 Jupyter 笔记本中使用 BigQuery Python 客户端库和 Pandas 来直观呈现 BigQuery 示例表中的数据。
代码示例
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使用云端硬盘和 BigQuery API 范围创建凭据。
代码示例
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使用应用默认凭据创建 BigQuery 客户端。
代码示例
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使用服务账号密钥文件创建 BigQuery 客户端。
代码示例
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将 BigQuery 与 Google Cloud Python 客户端库搭配使用
代码示例
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适用于 BigQuery 的 Node.js 客户端库示例
代码示例
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用于与 BigQuery 交互的简单 C# 程序和代码段
代码示例
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此“API 展示”演示了如何在 BigQuery 和 Cloud Monitoring 上运行具有依赖项的 App Engine 标准环境应用。
代码示例
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最后更新时间 (UTC):2025-12-04。
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