개요 Streamlit과 Bigquery를 연동하는 코드를 구현한다. 가상환경 설정 부터 VS Code 연동까지 준비가 안되어 있다면 이전 글을 참조하기를 바란다. 만약 GCP가 처음이신 분들은 이전 글을 순차적으로 읽어본다. Spark Installation with GCP (Sept. 2023) Compute Engine with Github in GCP Python Library Installation on Compute Engine in GCP GCP with VS Code SSH Connection gcloud Installation on Windows 11 Streamlit with Bigquery On Compute Engine 개요 Streamlit Sample 코드를 작성한 후 배포를 진행한다.
개요 Streamlit과 Bigquery를 연동하는 코드를 구현한다. 가상환경 설정 부터 VS Code 연동까지 준비가 안되어 있다면 이전 글을 참조하기를 바란다. 만약 GCP가 처음이신 분들은 이전 글을 순차적으로 읽어본다. Spark Installation with GCP (Sept. 2023) Compute Engine with Github in GCP Python Library Installation on Compute Engine in GCP GCP with VS Code SSH Connection gcloud Installation on Windows 11 인스턴스 시작 인스턴스가 중지가 되어 있다면 다시 시작을 한다. BigQuery Client 라이브러리 설치 클라이언트 라이브러리를 설치한다.
개요 BigQuery ML을 소개한다. BigQuery ML을 사용하면, 머신러닝 모델을 만들고 또한 실행할 수 있다. 목표 BigQuery ML에서 CREATE MODEL 문을 사용하여 선형회귀 모델 만들기 ML.EVALUATE 함수를 사용하여 ML 모델 평가 ML.PREDICT 함수를 사용하여 ML 모델 예측 주의 사항 BigQuery 비용 관련된 문서는 다음과 같다. BigQuery 가격 책정: https://cloud.google.com/bigquery/pricing BigQuery 가격 책정**:** https://cloud.google.com/bigquery-ml/pricing 1단계: 데이터 세트 만들기 데이터 세트 ID에 bqml_practice 입력 데이터 위치로 미국 US 선택 나머지는 모두 Default로 설정한다. 2단계: 모델 만들기 데이터 소개 먼저 데이터를 소개한다.
I. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.
만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery 위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.
1줄 요약 데이터 분석을 위한 SQL 레시피 교재를 빅쿼리에서 활용해본다.
책 소개 블로그 글 중 잘 정리된 글이 있어 소개합니다. 빅데이터책: 데이터 분석을 위한 SQL 레시피 읽어보았습니다. 실습 준비 도서의 부록/예제소스를 다운로드 하세요.
예제 소스 코드를 열어봅니다. sql 소스코드로 구성이 되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.
저자가 말하는 샘플 데이터 내용은 아래와 같습니다. 이번에는 임의의 SQL 파일을 열어서 확인하도록 합니다.
위 이미지에서 보면, Table을 생성하는 형태로 구성이 되어 있는 것을 알 수 있습니다.
I. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.
만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery 위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.
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만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery 위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.
I. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.
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