BigQuery With Python

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.
• 따라서, 위 코드가 실제 빅쿼리에도 동일하게 적용이 되는지 확인을 하도록 합니다.

빅쿼리에서의 실습

• 빅쿼리를 처음 하시는 분들은 다음 게시글에서 확인 바랍니다.
  • Kaggle-Python-Bigquery 연동 예제
  • Ch01 BigQuery getstarted
• 새로운 프로젝트를 생성합니다. 필자는 sqlRecipe라고 하였습니다.

I. 구글 클라우드 설정

본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 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.