Membuat dan menjalankan alur kerja di Dataform

Panduan memulai ini ditujukan untuk data engineer dan analis data yang ingin mengelola transformasi data di BigQuery. Dalam panduan memulai ini, Anda akan mempelajari cara membuat dan menjalankan alur kerja Dataform menggunakan Dataform core, framework berbasis SQL untuk mengubah data mentah menjadi aset data yang telah dikurasi, diuji, dan didokumentasikan. Dengan menggunakan Dataform, Anda dapat mengembangkan dan mengontrol versi pipeline pemodelan data di repositori pusat, sehingga memastikan keandalan dan skalabilitas.

Panduan memulai ini akan memandu Anda melalui proses berikut di Dataform untuk membuat alur kerja dan menjalankannya di BigQuery:

Buat repositori Dataform.
Buat dan lakukan inisialisasi ruang kerja pengembangan.
Buat tampilan.
Membuat tabel.
Jalankan alur kerja.
Melihat log eksekusi di Dataform.
Bersihkan aset yang dibuat.

Sebelum memulai

Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

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

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery and Dataform APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

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

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery and Dataform APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk melakukan semua tugas dalam panduan memulai ini, minta administrator Anda untuk memberikan peran IAM berikut:

Admin Dataform (roles/dataform.admin) di project atau repositori
BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor) di project atau set data tertentu
BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser) di project
Pengguna Akun Layanan (roles/iam.serviceAccountUser) di akun layanan kustom

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Memberikan peran yang diperlukan

Untuk menjalankan alur kerja di BigQuery, Anda dapat menggunakan akun layanan kustom atau Akun Google Anda.

Akun layanan kustom Anda harus memiliki peran wajib berikut:

BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor) di project atau set data BigQuery tertentu yang memerlukan akses baca dan tulis Dataform. Hal ini biasanya mencakup project yang menghosting repositori Dataform Anda.
BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer) di project atau set data BigQuery tertentu yang memerlukan akses hanya baca Dataform.
BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser) di project yang menghosting repositori Dataform Anda.

Agar Dataform dapat menggunakan akun layanan kustom Anda, agen layanan Dataform default harus memiliki peran berikut pada resource akun layanan kustom:

Service Account Token Creator (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)
Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser)

Untuk memberikan peran ini, ikuti langkah-langkah berikut:

Di konsol Google Cloud , buka halaman IAM.

Buka IAM
Klik Grant access.
Di kolom New principals, masukkan ID akun layanan kustom Anda.
Di menu Pilih peran, pilih peran berikut satu per satu, menggunakan Tambahkan peran lain untuk setiap peran tambahan:
- BigQuery Data Editor
- BigQuery Data Viewer
- BigQuery Job User
Klik Simpan.
Di konsol Google Cloud , buka halaman Service accounts.

Buka halaman Service accounts
Pilih akun layanan kustom Anda.
Buka Principals with access, lalu klik Grant access.
Di kolom New principals, masukkan ID agen layanan Dataform default Anda.

ID agen layanan Dataform default Anda memiliki format berikut:
```
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataform.iam.gserviceaccount.com
```
Ganti PROJECT_NUMBER dengan ID angka project Google Cloud Anda. Anda dapat menemukan Google Cloud project ID di dasbor konsolGoogle Cloud . Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengidentifikasi project.
Di daftar Pilih peran, tambahkan peran berikut:
- Pengguna Akun Layanan
- Service Account Token Creator
Klik Simpan.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Memberi Dataform akses yang diperlukan.

Membuat repositori Dataform

Repositori Dataform adalah resource yang merepresentasikan repositori Git yang berisi kode project Dataform yang digunakan untuk mengembangkan, mengontrol versi, dan mengatur alur kerja. Untuk membuat repositori, pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery Dataform.

Buka Dataform
Klik Buat repositori.
Di halaman Create repository, lakukan hal berikut:
1. Di kolom Repository ID, masukkan quickstart-repository.
2. Dalam daftar Region, pilih europe-west4.
3. Dalam daftar Service account, pilih akun layanan kustom untuk repositori.
4. Di bagian pemeriksaan izin actAs, terapkan pemeriksaan izin pada tindakan pengguna untuk repositori.
5. Klik Create.
6. Klik Go to repositories.

Anda telah berhasil membuat repositori Dataform. Selanjutnya, Anda dapat membuat dan melakukan inisialisasi ruang kerja pengembangan.

API

Untuk membuat repositori, gunakan metode projects.locations.repositories.create.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:

Endpoint: POST https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories
Parameter kueri: repositoryId=REPOSITORY_ID

Perintah curl:

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"serviceAccount": "SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com"}' \
  "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories?repositoryId=REPOSITORY_ID"

Ganti kode berikut:

LOCATION: Google Cloud region tempat Anda ingin membuat repositori, misalnya, europe-west4.
PROJECT_ID: ID unik Google Cloud project tempat Anda ingin membuat repositori Dataform.
REPOSITORY_ID: ID unik untuk repositori Dataform baru Anda, misalnya, quickstart-repository.
SERVICE_ACCOUNT_NAME: ID akun layanan kustom yang dibuat untuk menjalankan tugas BigQuery.

Membuat dan melakukan inisialisasi ruang kerja pengembangan

Ruang kerja Dataform adalah lingkungan pengembangan terpisah—seperti cabang Git—tempat Anda dapat mengedit dan mengompilasi kode. Untuk membuat ruang kerja, pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery Dataform.

Buka Dataform
Klik quickstart-repository.
Klik Buat ruang kerja pengembangan.
Di jendela Create development workspace, lakukan hal berikut:
1. Di kolom Workspace ID, masukkan quickstart-workspace.
2. Klik Create.
Halaman ruang kerja pengembangan akan muncul.
Klik Initialize workspace.

API

Untuk membuat ruang kerja Dataform, gunakan metode projects.locations.repositories.workspaces.create.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:
- Endpoint: POST https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces
- Parameter kueri: workspaceId=WORKSPACE_ID
Perintah curl:
```
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{}" \
  "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces?workspaceId=WORKSPACE_ID"
```
Untuk menginisialisasi ruang kerja dengan konfigurasi yang diperlukan, buat file lokal bernama workflow_settings.yaml dan tempelkan konfigurasi berikut:
```
defaultProject: PROJECT_ID
defaultDataset: dataform
dataformCoreVersion: CORE_VERSION
```
Di terminal, jalankan perintah berikut untuk mengenkode konten file menjadi satu string berkelanjutan:
```
base64 -w 0 workflow_settings.yaml
```
Salin string output yang dihasilkan untuk digunakan di kolom SETTINGS_DEFINITION di isi permintaan JSON Anda.
Untuk membuat file konfigurasi di ruang kerja, gunakan metode projects.locations.repositories.workspaces.writeFile.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:
- Endpoint: POST https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces/WORKSPACE_ID:writeFile
Perintah curl:
```
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "path": "workflow_settings.yaml",
    "contents": "SETTINGS_DEFINITION"
  }' \
  "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces/WORKSPACE_ID:writeFile"
```
Ganti kode berikut:
- CORE_VERSION: versi stabil (non-beta) terbaru dari Dataform core, misalnya, 3.0.43. Anda dapat menemukan versi terbaru yang tercantum di Rilis.
- LOCATION: Google Cloud region untuk repositori Anda, misalnya, europe-west4.
- PROJECT_ID: ID unik Google Cloud project tempat repositori Dataform Anda berada.
- REPOSITORY_ID: ID unik untuk repositori Dataform Anda, misalnya, quickstart-repository.
- SETTINGS_DEFINITION: konten file YAML sebagai string berenkode Base64.
- WORKSPACE_ID: ID unik untuk ruang kerja pengembangan Dataform Anda, misalnya, feature-branch-1.

Membuat tampilan

Tampilan Dataform adalah aset yang ditentukan dalam file SQLX yang memungkinkan Anda mengubah data dan berfungsi sebagai sumber untuk tabel atau tampilan lain dalam alur kerja Anda. Untuk membuat dan menentukan tampilan yang nantinya akan Anda gunakan sebagai sumber data untuk suatu tabel, pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery Dataform.

Buka Dataform
Klik quickstart-repository, lalu klik quickstart-workspace.
Di panel Files, di samping definitions/, klik menu More.
Klik Create file.
Di panel Create new file, lakukan hal berikut:
1. Di kolom Add a file path, masukkan definitions/quickstart-source.sqlx.
2. Klik Create file.
Di panel Files, luaskan folder definitions.
Klik definitions/quickstart-source.sqlx.

Di file tersebut, masukkan cuplikan kode berikut:

config {
  type: "view"
}

SELECT
  "apples" AS fruit,
  2 AS count
UNION ALL
SELECT
  "oranges" AS fruit,
  5 AS count
UNION ALL
SELECT
  "pears" AS fruit,
  1 AS count
UNION ALL
SELECT
  "bananas" AS fruit,
  0 AS count

Klik Format.

API

Untuk membuat tampilan, Anda harus menyiapkan konten file SQLX terlebih dahulu untuk permintaan API.

Buat file lokal bernama quickstart-source.sqlx dan tempelkan cuplikan kode SQL berikut:

config {
  type: "view"
}

SELECT
  "apples" AS fruit,
  2 AS count
UNION ALL
SELECT
  "oranges" AS fruit,
  5 AS count
UNION ALL
SELECT
  "pears" AS fruit,
  1 AS count
UNION ALL
SELECT
  "bananas" AS fruit,
  0 AS count

Di terminal, jalankan perintah berikut untuk mengenkode konten file menjadi satu string berkelanjutan:
```
base64 -w 0 quickstart-source.sqlx
```
Salin string output yang dihasilkan untuk digunakan di kolom VIEW_DEFINITION di isi permintaan JSON Anda.
Untuk membuat dan menentukan file definisi tampilan di ruang kerja, gunakan metode projects.locations.repositories.workspaces.writeFile.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:
- Endpoint: POST https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces/WORKSPACE_ID:writeFile
Payload JSON (write_view.json):
```
{
  "path": "definitions/quickstart-source.sqlx",
  "contents": "VIEW_DEFINITION"
}
```
Perintah curl:
```
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @write_view.json \
  "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces/WORKSPACE_ID:writeFile"
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: Google Cloud region untuk repositori Anda, misalnya, europe-west4.
- PROJECT_ID: ID unik Google Cloud project tempat repositori Dataform Anda berada.
- REPOSITORY_ID: ID unik untuk repositori Dataform Anda, misalnya, quickstart-repository.
- VIEW_DEFINITION: konten file SQLX sebagai string berenkode Base64.
- WORKSPACE_ID: ID unik untuk ruang kerja pengembangan Dataform Anda, misalnya, feature-branch-1.

Membuat tabel

Tabel Dataform adalah aset yang ditentukan dalam file SQLX yang menyimpan hasil kueri yang diubah di BigQuery sebagai bagian dari alur kerja Anda. Untuk menentukan tabel bagi alur kerja Anda, pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery Dataform.

Buka Dataform
Klik quickstart-repository, lalu klik quickstart-workspace.
Di panel Files, di samping definitions/, klik menu More, lalu pilih Create file.
Di kolom Add a file path, masukkan definitions/quickstart-table.sqlx.
Klik Create file.
Di panel Files, luaskan direktori definitions/.

Pilih quickstart-table.sqlx, lalu masukkan jenis tabel berikut dan pernyataan SELECT:

config {
  type: "table"
}

SELECT
  fruit,
  SUM(count) as count
FROM ${ref("quickstart-source")}
GROUP BY 1

Klik Format.

Catatan: Dalam cuplikan kode sebelumnya, fungsi ref merujuk ke sumber data. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat tabel.

Setelah Anda menentukan jenis tabel, Dataform akan menampilkan error validasi kueri karena quickstart-source belum ada di BigQuery. Error ini akan diselesaikan saat Anda menjalankan alur kerja.

API

Untuk membuat tabel, Anda harus menyiapkan konten file SQLX terlebih dahulu untuk permintaan API.

Buat file lokal bernama quickstart-table.sqlx dan tempelkan cuplikan kode SQL berikut:

config {
  type: "table"
}

SELECT
  fruit,
  SUM(count) as count
FROM ${ref("quickstart-source")}
GROUP BY 1

Di terminal, jalankan perintah berikut untuk mengenkode konten file menjadi satu string berkelanjutan:
```
base64 -w 0 quickstart-table.sqlx
```
Salin string output yang dihasilkan untuk digunakan di kolom TABLE_DEFINITION di isi permintaan JSON Anda.
Untuk menentukan tabel di ruang kerja Anda, gunakan metode projects.locations.repositories.workspaces.writeFile. Satu permintaan API ini menggantikan langkah-langkah manual dalam membuat file SQLX dan menentukan struktur dan dependensi tabel.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:
- Endpoint: POST https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces/WORKSPACE_ID:writeFile
Payload JSON (write_table.json):
```
{
  "path": "definitions/quickstart-table.sqlx",
  "contents": "TABLE_DEFINITION"
}
```
Perintah curl:
```
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @write_table.json \
  "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces/WORKSPACE_ID:writeFile"
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: Google Cloud region untuk repositori Anda, misalnya, europe-west4.
- PROJECT_ID: ID unik Google Cloud project tempat repositori Dataform Anda berada.
- REPOSITORY_ID: ID unik untuk repositori Dataform Anda, misalnya, quickstart-repository.
- TABLE_DEFINITION: konten file SQLX sebagai string berenkode Base64.
- WORKSPACE_ID: ID unik untuk ruang kerja pengembangan Dataform Anda, misalnya, feature-branch-1.

Jalankan alur kerja di BigQuery

Untuk menjalankan alur kerja, pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery Dataform.

Buka Dataform
Klik quickstart-repository, lalu klik quickstart-workspace.
Klik Start execution.
Klik Semua tindakan.
Klik Start execution.
Dalam dialog yang terbuka, klik Izinkan untuk memberikan izin kepada BigQuery Pipelines agar dapat mengakses Akun Google Anda.

Dataform menggunakan setelan repositori default untuk membuat konten alur kerja Anda dalam set data BigQuery yang disebut dataform.

Anda telah berhasil membuat alur kerja Dataform dan menjalankan alur kerja di BigQuery.

API

Untuk menjalankan alur kerja di BigQuery, kompilasi file SQLX Anda menjadi SQL standar, lalu picu pemanggilan.

Untuk membuat hasil kompilasi berdasarkan ruang kerja Anda, gunakan metode projects.locations.repositories.compilationResults.create.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:
- Endpoint: POST https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/compilationResults
Perintah curl:
```
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workspace": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workspaces/WORKSPACE_ID"
  }' \
  "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/compilationResults"
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: Google Cloud region untuk repositori Anda, misalnya, europe-west4.
- PROJECT_ID: ID unik Google Cloud project tempat repositori Dataform Anda berada.
- REPOSITORY_ID: ID unik untuk repositori Dataform Anda, misalnya, quickstart-repository.
- WORKSPACE_ID: ID unik untuk ruang kerja pengembangan Dataform Anda, misalnya, feature-branch-1.
Dari respons, catat ID hasil kompilasi dalam format /compilationResults/COMPILATION_ID.
Untuk memicu pemanggilan alur kerja, gunakan metode projects.locations.repositories.workflowInvocations.create. Berikan ID hasil kompilasi yang Anda buat.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:
- Endpoint: POST https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workflowInvocations
Perintah curl:
```
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "compilationResult": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/compilationResults/COMPILATION_ID"
  }' \
  "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workflowInvocations"
```
Ganti kode berikut:
- COMPILATION_ID: ID unik untuk hasil kompilasi Anda.
- LOCATION: Google Cloud region untuk repositori Anda, misalnya, europe-west4.
- PROJECT_ID: Google Cloud project ID unik Anda tempat repositori Dataform berada.
- REPOSITORY_ID: ID unik untuk repositori Dataform Anda, misalnya, quickstart-repository.

Anda telah berhasil membuat alur kerja Dataform dan menjalankan alur kerja di BigQuery.

Melihat log eksekusi di Dataform

Untuk melihat log eksekusi, pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery Dataform.

Buka Dataform
Klik quickstart-repository, lalu klik quickstart-workspace.
Klik Workflow Execution Logs.
Untuk melihat detail eksekusi, klik eksekusi terbaru.

API

Untuk melihat histori eksekusi Anda, gunakan metode projects.locations.repositories.workflowInvocations.list.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:
- Endpoint: GET https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workflowInvocations
- Parameter kueri: untuk memastikan bahwa eksekusi terbaru muncul di bagian atas hasil, gunakan ?orderBy=create_time desc.
Perintah curl:
```
  curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workflowInvocations?orderBy=create_time%20desc"
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: Google Cloud region untuk repositori Anda, misalnya, europe-west4.
- PROJECT_ID: Google Cloud project ID unik Anda tempat repositori Dataform berada.
- REPOSITORY_ID: ID unik untuk repositori Dataform Anda, misalnya, quickstart-repository.
Untuk melihat log dan status mendetail dari eksekusi tertentu, gunakan metode projects.locations.repositories.workflowInvocations.query.

Jalankan permintaan API dengan informasi berikut:
- Endpoint: GET https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workflowInvocations/WORKFLOW_INVOCATION_ID:query
Perintah curl:
```
  curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://dataform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/repositories/REPOSITORY_ID/workflowInvocations/WORKFLOW_INVOCATION_ID:query"
```
Ganti kode berikut:
- LOCATION: Google Cloud region untuk repositori Anda, misalnya, europe-west4.
- PROJECT_ID: Google Cloud project ID unik Anda tempat repositori Dataform berada.
- REPOSITORY_ID: ID unik untuk repositori Dataform Anda, misalnya, quickstart-repository.
- WORKFLOW_INVOCATION_ID: ID unik untuk eksekusi alur kerja tertentu. Anda bisa mendapatkan ID ini dari hasil permintaan workflowInvocations.list atau dari kolom name respons workflowInvocations.create.

Pembersihan

Agar akun Google Cloud Anda tidak dikenai biaya untuk resource yang digunakan pada halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.

Hapus set data yang dibuat di BigQuery

Untuk menghindari biaya aset BigQuery, hapus set data yang disebut dataform.

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery.

Buka BigQuery
Di panel Explorer, luaskan project Anda dan pilih dataform.
Klik menu Tindakan , lalu pilih Hapus.
Pada dialog Delete dataset, masukkan delete ke dalam kolom, lalu klik Delete.

Menghapus ruang kerja pengembangan Dataform

Pembuatan ruang kerja pengembangan Dataform tidak menimbulkan biaya, tetapi untuk menghapus ruang kerja pengembangan, ikuti langkah-langkah berikut:

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery Dataform.

Buka Dataform
Klik quickstart-repository.
Di tab Ruang kerja pengembangan, klik menu Lainnya dengan quickstart-workspace, lalu pilih Hapus.
Untuk mengonfirmasi, klik Hapus.

Menghapus repositori Dataform

Pembuatan repositori Dataform tidak menimbulkan biaya, tetapi untuk menghapus repositori, ikuti langkah-langkah berikut:

Di konsol Google Cloud , buka halaman BigQuery Dataform.

Buka Dataform
Dengan quickstart-repository, klik menu Lainnya, lalu pilih Hapus.
Di jendela Hapus repositori, masukkan nama repositori untuk mengonfirmasi penghapusan.
Untuk mengonfirmasi, klik Hapus.

Langkah berikutnya

Untuk mempelajari Dataform lebih lanjut, lihat Ringkasan Dataform.
Untuk mempelajari cara menghubungkan repositori jarak jauh ke repositori Dataform, lihat Menghubungkan ke repositori Git pihak ketiga.
Untuk mempelajari cara mengganti setelan Dataform default repositori Anda, lihat Mengonfigurasi setelan alur kerja Dataform.
Untuk mempelajari lebih lanjut cara mengelola set data di BigQuery, lihat artikel Mengelola set data.
Untuk mempelajari lebih lanjut cara mengelola tabel di BigQuery, lihat Mengelola tabel.