Kết nối BigQuery với Python: Hướng dẫn đơn giản

 Bài viết này cũng sẽ hướng dẫn bạn những điều và quy trình khác nhau mà bạn cần xem xét khi chuyển dữ liệu từ BigQuery sang Python. Giữ liên lạc với các cuộc thảo luận thành công và bạn cũng sẽ tìm hiểu tầm quan trọng của việc kết nối dữ liệu của bạn với Python. Các giải thích và chi tiết hơn sẽ được cung cấp cho bạn trong các chủ đề tiếp theo để bạn có thể nắm bắt được nhiều kiến ​​thức liên quan đến vấn đề này.

BigQuery là gì?

BigQuery là một kho dữ liệu dựa trên đám mây có thể xử lý 1 triệu gigabyte dữ liệu. Nó cho phép người tiêu dùng tập trung vào các vấn đề kinh doanh hoặc mối quan tâm của họ thay vì dành thời gian duy trì và phát triển kho dữ liệu tùy chỉnh của riêng họ. Ngoài các kho dữ liệu tiêu chuẩn đó, chẳng hạn như khả năng truy vấn nhanh và lớp SQL mở rộng, nó cũng cung cấp một bộ dịch vụ bổ sung để cải thiện đề xuất giá trị.

BigQuery cung cấp những lợi ích và lợi thế to lớn cho tất cả người tiêu dùng vì nó giúp họ chạy một máy mô hình học tập bằng ngôn ngữ SQL thuần túy của nó. Dữ liệu từ BigQuery cũng có thể được phân tích bằng cách sử dụng Google trang tính. 

Ngoài khả năng xử lý dữ liệu của nó còn vượt xa dữ liệu được lưu trữ trên các lớp lưu trữ của riêng nó. Nhiều người sử dụng BigQuery hơn vì nó xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn bên ngoài khác nhau như Bigtable, Google Drive , bộ nhớ đám mây của Google. Google Cloud SQL và nhiều hơn nữa. Trên thực tế, có một sự phát triển gần đây cho phép nó hoạt động trên các nhà cung cấp khác bằng cách sử dụng BigQuery Omni.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách bạn có thể kết nối BigQuery với Python để xử lý dữ liệu thiết yếu của mình, tốt hơn hết bạn nên giữ liên lạc về các cuộc thảo luận tiếp theo. Điều này sẽ cung cấp cho bạn sự hiểu biết tuyệt vời về các quy trình thích hợp của việc liên kết BigQuery với Python. Bạn cũng sẽ tìm hiểu tầm quan trọng của việc kết nối nó với Python.

Những lý do quan trọng khiến bạn cần kết nối BigQuery với Python

Có rất nhiều công ty và tổ chức sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình của họ. Việc sử dụng Python trong công ty có tầm quan trọng lớn vì nó có thể được sử dụng trên máy chủ của họ để tạo các ứng dụng web khác nhau. Các tổ chức công ty đang sử dụng BigQuery để lưu trữ dữ liệu thường cần truy cập dữ liệu cần thiết từ BigQuery thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình.

Với sự nổi bật về tầm quan trọng của Python, nhiều người và tổ chức hiện đang sử dụng ngôn ngữ lập trình này trên máy chủ của họ để giải quyết các mục tiêu tổ chức của họ. Python trở thành một lựa chọn nổi bật cho việc sử dụng ngôn ngữ của họ vì nó mang lại khả năng tuyệt vời trong việc thao tác dữ liệu và một cách hiệu quả để tích hợp các khung xử lý dữ liệu như Spark.

>>> Đọc thêm:  Python Queue: Ví dụ về Fifo, Lifo trong Python Queue

Tìm hiểu các quy trình về cách kết nối đúng cách BigQuery với Python

Nếu bạn đã quyết định di chuyển dữ liệu của mình từ máy chủ này sang máy chủ khác, thì kết nối BigQuery với Python sẽ là một lựa chọn tuyệt vời. Các quy trình kết nối BigQuery với Python không quá khó như bạn nghĩ. Tuy nhiên, nếu bạn không chắc chắn phải làm gì, thì tốt hơn là nên thực hiện các mẹo và cân nhắc sau để kết nối đúng cách với Python:

• Điều đầu tiên bạn cần làm trong việc liên kết BigQuery với Python là cung cấp một thiết lập thích hợp cho các phụ thuộc cần thiết. Để bạn thực hiện thành công việc này, trước tiên bạn cần cài đặt các phụ thuộc Python của nó.
• Sau đó, bạn cần truy cập trang của dịch vụ đám mây của tài khoản Google. Khi bạn đã ở đó, bạn cần thiết lập tài khoản dịch vụ bằng cách truy cập BigQuery từ các thư viện bên ngoài. Bạn cũng cần nhấp vào tài khoản dịch vụ khi bạn cung cấp tên cho tài khoản của mình. Chỉ cần đảm bảo rằng bạn sẽ chọn đúng vai trò của người biên tập hoặc chủ sở hữu. Định danh tài khoản của nó có thể được tự động điền trước.
• Bạn cần nhấp vào nút tạo. Sau đó, bạn sẽ nhận thấy rằng trình duyệt nhắc bạn thực hiện tải xuống tệp JSON của nó. Khi bạn thấy thông báo này, bạn cần bắt đầu tải xuống tệp và có một bản sao mà bạn có thể sử dụng trong những ngày tới. Sau đó, bạn sẽ sử dụng đường dẫn cho tệp đã lưu ở các bước tiếp theo.
• Sau đó, bạn sẽ cần thiết lập các biến cho tập lệnh Python để sử dụng nó trong khi bạn đang truy cập BigQuery. Đảm bảo rằng đường dẫn đầu vào đến tệp thông tin xác thực của nó đã được thay đổi bằng đường dẫn ban đầu mà bạn đã tạo.
• Tại thời điểm này, bây giờ bạn sẽ sử dụng Python của thư viện khách hàng để tạo một tập lệnh đơn giản để truy cập dữ liệu từ các tập dữ liệu công khai của bạn trong BigQuery. Sau đó, bạn cần khởi tạo các máy khách.
• Tạo truy vấn sẽ truy cập tập dữ liệu công khai trong BigQuery, cũng có thông tin chi tiết về tên của Hoa Kỳ. Truy vấn sẽ hợp nhất các tên của nó và tìm kiếm số lượng của mọi tên.
• Bạn có thể bắt đầu công việc. Công việc của BIgQuery là một kiểu thực thi truy vấn. Có một số trường hợp mà các thực thi truy vấn này khá lâu; vì vậy, chúng được giải quyết bằng cách sử dụng thuật ngữ này - "công việc."
• Bước cuối cùng để kết nối BigQuery với Python là in kết quả của truy vấn. Bạn cần tận dụng vòng lặp chính xác để có thể in đúng tên của nó.

Với những mẹo và lưu ý đơn giản đã được đề cập ở trên, bạn có thể kết nối thành công BigQuery với Python. Bạn cũng có thể sử dụng các phương pháp hoặc cách tiếp cận này sau khi chọn chuyển dữ liệu từ BigQuery sang một số cơ sở dữ liệu khác hoặc bạn sẽ lên lịch cho quy trình trích xuất.

Bạn có thể gặp một số thách thức, mặc dù các thủ tục này có thể phục vụ cho từng trường hợp. Thách thức đầu tiên là hầu hết các yêu cầu này được yêu cầu cho việc lập lịch trình. Do đó, đây trở thành một cách tốn nhiều thời gian để tạo ra một bộ lập lịch đáng tin cậy hơn. Bên cạnh đó, hầu hết các phần trích xuất có thể yêu cầu xóa và sao chép, cần được quản lý trên đầu cơ sở dữ liệu đường dẫn của nó.

Trên đây là một số thông tin các kết nối BigQuery trong Python, bạn có thể tham khảo thêm để ứng dụng vào các dự án sắp tới của mình! Bạn cũng có thể tìm hiểu thêm thông tin về các khóa học lập trình khác của Viện công nghệ thông tin T3H.