GSP192

總覽

本實驗室將說明如何使用其中一種 Google Dataflow 範本建立串流管道。具體來說，您會透過「Pub/Sub 到 BigQuery」範本讀取來自 Pub/Sub 主題的 JSON 訊息，然後推送至 BigQuery 資料表。如需這個範本的說明文件，請參閱開始使用「Google 提供的範本」指南。

建立 BigQuery 資料集和資料表時，您可以選擇使用 Cloud Shell 指令列或 Cloud 控制台。選定方法後，請於後續的實驗室活動中全程使用。如果兩種方法都想嘗試，請重新進行一次本實驗室。

學習內容

• 建立 BigQuery 資料集與資料表
• 建立 Cloud Storage bucket
• 使用「Pub/Sub 到 BigQuery」Dataflow 範本建立串流管道

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

• 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。

注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始實驗室及登入 Google Cloud 控制台

1. 按一下「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，請在開啟的對話方塊中選取付款方式。右側的「Lab setup and access」面板會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 此實驗室所需的臨時憑證 (使用者名稱和密碼)
   • 完成此實驗室所需的其他資訊 (如有)

   請注意，實驗室計時器位於頁面頂端附近，會顯示剩餘時間。

2. 按一下「Open Google Cloud console」。如果使用 Chrome 瀏覽器，也可以按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源，並開啟另一個分頁，顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗並排開啟分頁。

   注意：頁面顯示「選擇帳戶」對話方塊時，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab setup and access」面板找到「Username」。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab setup and access」面板找到「Password」。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 繼續點按後續頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請按一下「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器，提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權，方便您使用 Google Cloud 資源。

1. 點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」圖示 。

2. 系統顯示視窗時，請按照下列步驟操作：

   • 繼續操作 Cloud Shell 視窗。
   • 授權 Cloud Shell 使用您的憑證發出 Google Cloud API 呼叫。

連線建立完成即代表已通過驗證，而且專案已設為您的 Project_ID：。輸出內容中有一行文字，宣告本工作階段的 Project_ID：

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具，已預先安裝於 Cloud Shell，並支援 Tab 鍵自動完成功能。

3. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶：

gcloud auth list

4. 點按「授權」。

輸出內容：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID：

gcloud config list project

輸出內容：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需 gcloud 的完整說明，請前往 Google Cloud 參閱 gcloud CLI 總覽指南。

工作 1：確定已成功重新啟用 Dataflow API

請重新啟動連至 Dataflow API 的連線，確保可順利使用這個必要的 API。

• 在 Cloud Shell 執行下列指令，停用並重新啟用專案的 Dataflow API，藉此重設 API。

gcloud services disable dataflow.googleapis.com --project {{{project_0.project_id|Project ID}}} --force gcloud services enable dataflow.googleapis.com --project {{{project_0.project_id|Project ID}}}

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 停用並重新啟用 Dataflow API。

工作 2：使用 Cloud Shell 建立 BigQuery 資料集、BigQuery 資料表和 Cloud Storage bucket

首先來建立 BigQuery 資料集和資料表。

注意：這個工作使用的是 bq 指令列工具。如要使用 Cloud 控制台進行操作，請跳至底下的工作 3。

1. 執行下列指令，建立名為 taxirides 的資料集：

bq mk taxirides

輸出內容大致應如下所示：

Dataset '' successfully created

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立 BigQuery 資料集 (名稱：taxirides)。

在下個步驟中，您會使用建立好的資料集將 BigQuery 資料表例項化。

2. 執行下列指令來進行這項操作：

bq mk \ --time_partitioning_field timestamp \ --schema ride_id:string,point_idx:integer,latitude:float,longitude:float,\ timestamp:timestamp,meter_reading:float,meter_increment:float,ride_status:string,\ passenger_count:integer -t taxirides.realtime

輸出內容大致應如下所示：

Table 'myprojectid:taxirides.realtime' successfully created

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在 BigQuery 資料集中建立資料表。

乍看之下，bq mk 指令可能有點複雜，不過您可以參閱 BigQuery 指令列說明文件，進一步瞭解背後的運作原理，例如，說明文件提供下列結構定義補充資訊：

• 本機 JSON 結構定義檔路徑，或逗號分隔的資料欄定義清單，格式都是 [FIELD]:[DATA_TYPE], [FIELD]:[DATA_TYPE]。

本例中我們使用的是後者，也就是逗號分隔的清單。

使用 Cloud Shell 建立 Cloud Storage bucket

將資料表例項化後，就能接著建立 bucket。

為 bucket 命名時，您可以直接使用專案 ID，確保名稱全域不重複：

• 執行下列指令來進行這項操作：

export BUCKET_NAME={{{project_0.project_id | "Bucket Name"}}} gsutil mb gs://$BUCKET_NAME/

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立 Cloud Storage bucket。

bucket 建立完畢後，請捲動至下方的「執行管道」一節。

工作 3：使用 Google Cloud 控制台建立 BigQuery 資料集、BigQuery 資料表和 Cloud Storage bucket

注意：工作 2 與工作 3 會在指令列中執行相同工作，因此只要擇一完成即可！

1. 在左側選單中的「大數據」區段中點選「BigQuery」。

2. 接著點選「完成」。

3. 在「傳統版 Explorer」專區找到專案名稱，依序點選旁邊的三點圖示和「建立資料集」。

4. 資料集 ID 請輸入 taxirides：

5. 資料位置請選取「美國 (多個美國地區)」。

6. 其他設定均維持預設狀態，然後點選「建立資料集」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立 BigQuery 資料集 (名稱：taxirides)。

7. 接著，左側主控台的專案 ID 底下應該會顯示 taxirides 資料集。

8. 點選 taxirides 資料集旁的三點圖示，然後選取「開啟」。

9. 接著選取控制台右側的「建立資料表」。

10. 在「目的地」>「資料表」輸入部分，輸入 realtime。

11. 在「結構定義」部分，將滑桿切換至「以文字形式編輯」，然後輸入下列內容：

ride_id:string,point_idx:integer,latitude:float,longitude:float,timestamp:timestamp, meter_reading:float,meter_increment:float,ride_status:string,passenger_count:integer

控制台現在應如下圖所示：

12. 接著，點選「建立資料表」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在 BigQuery 資料集中建立資料表。

使用 Cloud 控制台建立 Cloud Storage bucket

1. 返回 Cloud 控制台，依序前往「Cloud Storage」>「bucket」>「建立 bucket」。

2. 為 bucket 命名時，您可以直接使用專案 ID，確保名稱全域不重複：

3. 其他設定維持預設，然後點選「建立」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立 Cloud Storage bucket。

工作 4：執行管道

使用下列指令部署 Dataflow 範本：

gcloud dataflow jobs run iotflow \ --gcs-location gs://dataflow-templates-{{{project_0.default_region | "Region"}}}/latest/PubSub_to_BigQuery \ --region {{{project_0.default_region | "Region"}}} \ --worker-machine-type e2-medium \ --staging-location gs://{{{project_0.project_id | "Bucket Name"}}}/temp \ --parameters inputTopic=projects/pubsub-public-data/topics/taxirides-realtime,outputTableSpec={{{project_0.project_id | "Table Name"}}}:taxirides.realtime

在導覽選單，依序點選「查看所有產品」>「Analytics」>「Dataflow」>「工作」。您會看見自己的 Dataflow 工作。

詳情請參閱說明文件。

注意：系統可能需要一點時間追蹤活動進度，請稍候片刻。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 執行管道。

請等待資源建構完畢，可供使用。

現在請點選「導覽選單」中的「BigQuery」，查看寫入到 BigQuery 的資料。

• BigQuery 使用者介面開啟後，您會在專案名稱底下看到剛剛新增的 taxirides 資料集，再更下方則是 realtime 資料表。

注意：系統可能需要幾分鐘將資料填入 BigQuery 資料表，請稍候片刻。

工作 5：提交查詢

您可以使用標準 SQL 提交查詢。

1. 在 BigQuery 編輯器中，新增下列指令來查詢專案中的資料：

SELECT * FROM `{{{project_0.project_id | "Bucket Name"}}}.taxirides.realtime` LIMIT 1000

2. 接著點選「執行」。

管道需要一些時間啟動。如果發生問題或錯誤，請重新執行查詢。

3. 如果成功執行查詢，「查詢結果」面板中的輸出內容會如下所示：

好極了！您已從 Pub/Sub 主題成功提取 1,000 筆計程車運輸資訊，並推送至 BigQuery 資料表。如您所見，透過範本執行 Dataflow 工作既實用又容易操作。記得前往 Dataflow 說明文件，其中的開始使用「Google 提供的範本」指南提供其他 Google 範本，歡迎多加利用。

工作 6：隨堂測驗

完成下列選擇題能加深您的印象，更清楚本實驗室介紹的概念，盡力回答即可。

恭喜！

您已使用「Pub/Sub 到 BigQuery」Dataflow 範本建立串流管道，可讀取來自 Pub/Sub 主題的 JSON 訊息，然後推送至 BigQuery 資料表。

後續行動/瞭解詳情

這個實驗室屬於「Qwik Start」系列，這類實驗室可以帶您一窺 Google Cloud 提供的豐富功能。歡迎在 Google Skills 目錄搜尋「Qwik Start」，看看接下來要參加哪個實驗室！

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2026 年 2 月 10 日

實驗室上次測試日期：2026 年 2 月 10 日

Copyright 2026 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標，其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。