BigQuery-Anleitung (2. Generation)

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie eine HTTP-Cloud-Funktion geschrieben wird, die eine Abfrage an BigQuery sendet.

Lernziele

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

  • Cloud Functions
  • Cloud Build
  • Artifact Registry

Weitere Informationen finden Sie unter Cloud Functions-Preise.

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Vorbereitung

  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

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

    Go to project selector

  3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  4. Cloud Functions, Cloud Build, and Artifact Registry APIs aktivieren.

    Aktivieren Sie die APIs

  5. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  6. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init
    7.

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

    Go to project selector

  8. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  9. Cloud Functions, Cloud Build, and Artifact Registry APIs aktivieren.

    Aktivieren Sie die APIs

  10. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  11. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init
    12.

    Wenn Sie die gcloud CLI bereits installiert haben, aktualisieren Sie sie mit dem folgenden Befehl:

    gcloud components update
  12. Bereiten Sie die Entwicklungsumgebung vor.

    Einrichtungsleitfaden für Node.js aufrufen

Anwendung vorbereiten

  1. Klonen Sie das Repository der Beispiel-App auf Ihren lokalen Computer:

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git

    Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.

  2. Wechseln Sie in das Verzeichnis, das den Cloud Functions-Beispielcode enthält:

    cd nodejs-docs-samples/functions/v2/helloBigQuery

  3. Sehen Sie sich den Beispielcode an: Das Beispiel sendet eine Abfrage für Wörter, die im angegebenen Dataset mindestens 400 Mal vorkommen, und gibt das Ergebnis zurück.

    // Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

const functions = require('@google-cloud/functions-framework');

/**
 * HTTP Cloud Function that returns BigQuery query results
 *
 * @param {Object} req Cloud Function request context.
 * @param {Object} res Cloud Function response context.
 */
functions.http('helloBigQuery', async (req, res) => {
  // Define the SQL query
  // Queries the public Shakespeare dataset using named query parameter
  const sqlQuery = `
      SELECT word, word_count
            FROM \`bigquery-public-data.samples.shakespeare\`
            WHERE corpus = @corpus
            AND word_count >= @min_word_count
            ORDER BY word_count DESC`;

  const options = {
    query: sqlQuery,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
    params: {corpus: 'romeoandjuliet', min_word_count: 400},
  };

  // Execute the query
  try {
    const [rows] = await bigquery.query(options);
    // Send the results
    res.status(200).send(rows);
  } catch (err) {
    console.error(err);
    res.status(500).send(`Error querying BigQuery: ${err}`);
  }
});

Funktion bereitstellen

Führen Sie den folgenden Befehl in dem Verzeichnis aus, das den Beispielcode enthält, um die Funktion mit einem HTTP-Trigger bereitzustellen:

gcloud functions deploy nodejs-bq-function \
--gen2 \
--runtime=nodejs20  \
--region=REGION \
--source=. \
--entry-point=helloBigQuery \
--trigger-http \
--allow-unauthenticated

Mit den folgenden Werten für das Flag --runtime können Sie Ihre bevorzugte Version von Node.js festlegen:

  • nodejs18(empfohlen).
  • nodejs16
  • nodejs14
  • nodejs12
  • nodejs10

Mit dem Flag --allow-unauthenticated können Sie die Funktion ohne Authentifizierung aufrufen. Wenn Sie eine Authentifizierung anfordern möchten, lassen Sie das Flag weg.

Funktion auslösen

  1. Notieren Sie sich nach der Bereitstellung der Funktion das Attribut von uri oder suchen Sie es mit diesem Befehl:

    gcloud functions describe nodejs-bq-function --gen2 --region=REGION --format="value(serviceConfig.uri)"

  2. Rufen Sie diesen URI in Ihrem Browser auf. Sie sollten eine Liste der Wörter sehen, die den Abfragekriterien entsprechen und wie oft jedes Wort im Ziel-Dataset angezeigt wird.

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie entweder das Projekt, das die Ressourcen enthält, oder Sie behalten das Projekt und löschen die einzelnen Ressourcen.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten, wenn Sie das zum Ausführen der Anleitung erstellte Projekt löschen.

So löschen Sie das Projekt:

  1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.

    Zur Seite „Ressourcen verwalten“

  2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
  3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Cloud Functions-Funktion löschen

Durch das Löschen von Cloud Functions-Funktionen werden keine in Cloud Storage gespeicherten Ressourcen entfernt.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die in dieser Anleitung erstellte Cloud Functions-Funktion zu löschen:

gcloud functions delete nodejs-bq-function --gen2 --region REGION

Sie können Cloud Functions-Funktionen auch über die Google Cloud Console löschen.