Checkpoints
Disable and re-enable the Dataflow API
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Create a BigQuery Dataset (name: taxirides)
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Create a table in BigQuery Dataset
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Create a Cloud Storage bucket
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Run the Pipeline
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Dataflow: Qwik Start – Modelos
- GSP192
- Visão geral
- Configuração
- Tarefa 1: crie um conjunto de dados e uma tabela do Cloud BigQuery usando o Cloud Shell
- Tarefa 2: crie um conjunto de dados e uma tabela do Cloud BigQuery usando o console do Cloud
- Tarefa 3: execute o pipeline
- Tarefa 4: envie uma consulta
- Tarefa 5: teste seu conhecimento
- Parabéns!
GSP192
Visão geral
Neste laboratório, você vai aprender a criar um pipeline de streaming usando um dos modelos do Google para o Cloud Dataflow. Você vai usar o modelo Cloud Pub/Sub para BigQuery, que lê mensagens em formato JSON de um tópico do Pub/Sub e as grava em uma tabela do BigQuery. A documentação do modelo está disponível no guia Comece agora com os modelos fornecidos pelo Google.
Você vai ter a opção de usar a linha de comando do Cloud Shell ou o console do Cloud para criar o conjunto de dados e a tabela do BigQuery. Escolha um desses métodos para usar durante todo o laboratório. Se você quiser experimentar o outro método, faça este laboratório uma segunda vez.
Configuração
Antes de clicar no botão Start Lab
Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.
Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.
Confira os requisitos para concluir o laboratório:
- Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).
- Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud
-
Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você verá o seguinte:
- O botão Abrir Console do Cloud
- Tempo restante
- As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
- Outras informações se forem necessárias
-
Clique em Abrir Console do Google. O laboratório ativa recursos e depois abre outra guia com a página Fazer login.
Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.
Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta. -
Caso seja preciso, copie o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório e cole esse nome na caixa de diálogo Fazer login. Clique em Avançar.
-
Copie a Senha no painel Detalhes do laboratório e a cole na caixa de diálogo Olá. Clique em Avançar.
Importante: você precisa usar as credenciais do painel à esquerda. Não use suas credenciais do Google Cloud Ensina. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais. -
Acesse as próximas páginas:
- Aceite os Termos e Condições.
- Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
- Não se inscreva em testes gratuitos.
Depois de alguns instantes, o console do GCP vai ser aberto nesta guia.
Ativar o Cloud Shell
O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.
- Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.
Depois de se conectar, vai notar que sua conta já está autenticada, e que o projeto está configurado com seu PROJECT_ID. A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:
gcloud
é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.
- (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:
-
Clique em Autorizar.
-
A saída será parecida com esta:
Saída:
- (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:
Saída:
Exemplo de saída:
gcloud
, acesse o guia com informações gerais sobre a gcloud CLI no Google Cloud.
Ative a API Dataflow
Para ter acesso à API Dataflow, reinicie a conexão.
-
No console do Cloud, digite "API Dataflow" na barra de pesquisa superior. Clique no resultado para API Dataflow.
-
Selecione Gerenciar.
-
Clique em Desativar API.
Se for necessário confirmar, clique em Desativar.
- Selecione Ativar.
A opção para desativar a API aparece quando ela é ativada novamente.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada.
Tarefa 1: crie um conjunto de dados e uma tabela do Cloud BigQuery usando o Cloud Shell
Primeiro, você vai criar um conjunto de dados e uma tabela do BigQuery.
bq
. Ignore esta parte se preferir usar o Console do GCP neste laboratório.
- Execute o seguinte comando para criar um conjunto de dados chamado
taxirides
:
A resposta será semelhante a:
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se o conjunto foi criado, você recebe uma pontuação de avaliação.
Agora use o conjunto de dados criado na próxima etapa para instanciar uma tabela do BigQuery.
- Para isso, execute o seguinte comando:
A resposta será semelhante a:
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se a tabela foi criada no conjunto de dados do BigQuery, você recebe uma pontuação de avaliação.
A princípio, o comando bq mk
parece complicado. Mas, com auxílio da documentação da linha de comando do BigQuery, podemos entender melhor como ele funciona. Na documentação, você encontra mais detalhes sobre o esquema, por exemplo:
- O caminho para um arquivo de esquema JSON local ou uma lista de definições de coluna separadas por vírgula, no formato
[FIELD]
:[DATA_TYPE]
,[FIELD]
:[DATA_TYPE]
.
Neste caso, estamos usando a lista de definições separadas por vírgula.
Crie um bucket do Cloud Storage
Agora que instanciamos nossa tabela, criaremos um bucket.
Use o ID do projeto como nome do bucket para garantir um título globalmente exclusivo:
- Para fazer isso, execute os comandos a seguir:
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se o bucket do Cloud Storage foi criado, você recebe uma pontuação de avaliação.
Depois de criar o bucket, role para baixo até a seção Executar o pipeline.
Tarefa 2: crie um conjunto de dados e uma tabela do Cloud BigQuery usando o console do Cloud
-
No menu esquerdo, na seção "Big Data", clique em BigQuery.
-
Clique em Concluído.
-
Clique nos três pontos ao lado do nome do projeto, na seção Explorer, e clique em Criar conjunto de dados.
-
Digite
taxirides
como ID do conjunto de dados: -
Selecione EUA (várias regiões nos Estados Unidos) em "Local dos dados".
-
Deixe todas as demais configurações em padrão e clique em CRIAR CONJUNTO DE DADOS.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se o conjunto foi criado, você recebe uma pontuação de avaliação.
-
Agora o conjunto de dados
taxirides
aparece abaixo do ID do projeto, no lado esquerdo do console. -
Clique nos três pontos ao lado do conjunto de dados
taxirides
e selecione Abrir. -
Selecione CRIAR TABELA no lado direito do console.
-
Em Destino > Nome da tabela, digite
realtime
. -
Em "Esquema", mova o controle deslizante para Editar como texto e insira o seguinte:
A interface do Console vai ficar assim:
- Clique em Criar tabela.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se a tabela foi criada no conjunto de dados do BigQuery, você recebe uma pontuação de avaliação.
Crie um bucket do Cloud Storage
-
Volte ao console do Cloud e acesse Cloud Storage > Buckets > Criar bucket.
-
Use o ID do projeto como nome do bucket para garantir um título globalmente exclusivo:
-
Mantenha os valores padrão de todas as outras configurações e clique em Criar.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se o bucket do Cloud Storage foi criado, você recebe uma pontuação de avaliação.
Tarefa 3: execute o pipeline
Implante o modelo do Dataflow:
No menu de navegação do console do Google Cloud, clique em Dataflow > Jobs para encontrar seu job.
Consulte este documento para mais informações.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se o pipeline do Dataflow tiver sido executado corretamente, você receberá uma pontuação de avaliação.
Você verá os recursos serem criados e disponibilizados para uso.
Agora vamos ver os dados gravados no BigQuery. Clique em BigQuery no menu de navegação.
- Na IU do BigQuery, você vai encontrar o conjunto de dados taxirides adicionado abaixo do nome do projeto e a palavra realtime abaixo dela.
Tarefa 4: envie uma consulta
Você pode enviar consultas usando o SQL padrão.
- No Editor do BigQuery, adicione a consulta abaixo aos dados do seu projeto:
- Clique em EXECUTAR.
Se houver algum problema ou erro, execute a consulta novamente. A inicialização do pipeline leva um minuto.
- Quando a consulta terminar, você verá a resposta no painel Resultados da consulta, como na imagem abaixo:
Bom trabalho! Você acabou de extrair 1.000 corridas de táxi de um tópico do Pub/Sub e as enviou para uma tabela do BigQuery. Como você viu em primeira mão, os modelos são uma maneira prática e fácil de executar jobs do Dataflow. Confira outros modelos do Google na documentação do Dataflow, no guia Comece agora com os modelos fornecidos pelo Google.
Tarefa 5: teste seu conhecimento
Responda às perguntas de múltipla escolha abaixo para reforçar sua compreensão dos conceitos abordados neste laboratório. Use tudo o que você aprendeu até aqui.
Parabéns!
Termine a Quest
Este laboratório autoguiado faz parte da Quest Baseline: Data, ML, AI. Uma Quest é uma série de laboratórios relacionados que formam um programa de aprendizado. Ao concluir uma Quest, você ganha um selo como reconhecimento da sua conquista. Você pode publicar os selos com um link para eles no seu currículo on-line ou nas redes sociais. Inscreva-se nesta Quest ou em outra que tenha este laboratório para receber os créditos de conclusão imediatamente. Consulte o catálogo do Google Cloud Ensina para ver todas as Quests disponíveis.
Próximas etapas/Saiba mais
Este laboratório faz parte de uma série chamada Qwik Starts. Ela foi desenvolvida para apresentar a você alguns dos recursos disponíveis no Google Cloud. Pesquise "Qwik Starts" no Catálogo do Google Cloud Ensina para encontrar algum laboratório que seja do seu interesse.
Treinamento e certificação do Google Cloud
Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.
Manual atualizado em 10 de novembro de 2023
Laboratório testado em 10 de novembro de 2023
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