ARC133
Übersicht
In einem Challenge-Lab geht es um ein bestimmtes Szenario mit mehreren Aufgaben. Anders als bei einem normalen Lab erhalten Sie jedoch keine Schritt-für-Schritt-Anleitung, sondern nutzen die in den Labs des jeweiligen Kurses erlernten Fähigkeiten, um die Aufgaben selbst zu lösen. Ihre Lösungen werden automatisch bewertet. Die erzielten Punkte finden Sie rechts oben auf dieser Seite.
In Challenge-Labs werden keine neuen Grundlagen zu Google Cloud vermittelt. Sie sollen dabei Ihr Wissen erweitern und es wird erwartet, dass Sie beispielsweise Standardwerte ändern und Fehlermeldungen lesen und recherchieren, um Ihre eigenen Fehler zu beheben.
Die volle Punktzahl erreichen Sie nur, wenn Sie alle Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Zeit lösen.
Einrichtung und Anforderungen
Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)
Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.
In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.
Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:
- Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)
Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.
- Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.
Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.
Das Szenario
Sie sind Junior Cloud Engineer und wurden einem Team zugeteilt. Bisher haben Sie Ihr Team beim Erstellen und Verwalten von Google Cloud-Ressourcen unterstützt.
In diesem Lab arbeiten Sie mit der BigQuery API der Google Cloud Platform (als erweiterter Dienst von Apps Script) und mit den integrierten Apps Script-Diensten für Google Sheets, um Datenanalysen durchzuführen.
Außerdem müssen Sie eine Google-Tabelle erstellen und mit Daten füllen sowie ein Diagramm aus den Tabellendaten generieren.
Das Know-how für die folgenden Aufgaben wird vorausgesetzt.
Die Aufgaben
In diesem Lab sollen Sie:
- BigQuery abfragen und die Ergebnisse mit Apps Script in Google Sheets protokollieren
- Ein BigQuery-Dataset mit Google Sheets verbinden
- Google Charts verwenden, um Tabellendaten in verbundenen Tabellenblättern zu visualisieren
- Apps Script verwenden, um eine neue Tabelle zu erstellen und mit Daten zu füllen
Aufgabe 1: BigQuery abfragen und die Ergebnisse in Google Sheets protokollieren
Als Voraussetzung für die folgenden Schritte müssen Sie ein neues Apps Script-Projekt erstellen. Rufen Sie dazu script.google.com auf und benennen Sie das Projekt um.
Anwendungscode eingeben und ausführen
- Kopieren Sie den Code aus folgendem Feld und ersetzen Sie damit sämtlichen Code im Code-Editor:
Code.gs
/**
* Copyright 2018 Google LLC
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* you may not use this file except in compliance with the License.
* You may obtain a copy of the License at apache.org/licenses/LICENSE-2.0.
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
// Filename for data results
var QUERY_NAME = "Most common words in all of Shakespeare's works";
var PROJECT_ID = "{{{project_0.project_id|PROJECT_ID}}}";
if (!PROJECT_ID) throw Error('Project ID is required in setup');
/**
* Runs a BigQuery query; puts results into Sheet. You must enable
* the BigQuery advanced service before you can run this code.
* @see http://developers.google.com/apps-script/advanced/bigquery#run_query
* @see http://github.com/gsuitedevs/apps-script-samples/blob/master/advanced/bigquery.gs
*
* @returns {Spreadsheet} Returns a spreadsheet with BigQuery results
* @see http://developers.google.com/apps-script/reference/spreadsheet/spreadsheet
*/
function runQuery() {
// Replace sample with your own BigQuery query.
var request = {
query:
'SELECT ' +
'LOWER(word) AS word, ' +
'SUM(word_count) AS count ' +
'FROM [bigquery-public-data:samples.shakespeare] ' +
'GROUP BY word ' +
'ORDER BY count ' +
'DESC LIMIT 10'
};
var queryResults = BigQuery.Jobs.query(request, PROJECT_ID);
var jobId = queryResults.jobReference.jobId;
// Wait for BQ job completion (with exponential backoff).
var sleepTimeMs = 500;
while (!queryResults.jobComplete) {
Utilities.sleep(sleepTimeMs);
sleepTimeMs *= 2;
queryResults = BigQuery.Jobs.getQueryResults(PROJECT_ID, jobId);
}
// Get all results from BigQuery.
var rows = queryResults.rows;
while (queryResults.pageToken) {
queryResults = BigQuery.Jobs.getQueryResults(PROJECT_ID, jobId, {
pageToken: queryResults.pageToken
});
rows = rows.concat(queryResults.rows);
}
// Return null if no data returned.
if (!rows) {
return Logger.log('No rows returned.');
}
// Create the new results spreadsheet.
var spreadsheet = SpreadsheetApp.create(QUERY_NAME);
var sheet = spreadsheet.getActiveSheet();
// Add headers to Sheet.
var headers = queryResults.schema.fields.map(function(field) {
return field.name.toUpperCase();
});
sheet.appendRow(headers);
// Append the results.
var data = new Array(rows.length);
for (var i = 0; i < rows.length; i++) {
var cols = rows[i].f;
data[i] = new Array(cols.length);
for (var j = 0; j < cols.length; j++) {
data[i][j] = cols[j].v;
}
}
// Start storing data in row 2, col 1
var START_ROW = 2; // skip header row
var START_COL = 1;
sheet.getRange(START_ROW, START_COL, rows.length, headers.length).setValues(data);
Logger.log('Results spreadsheet created: %s', spreadsheet.getUrl());
}
-
Ändern Sie den Dateinamen in bq-sheets.gs und drücken Sie die Eingabetaste.
-
Sehen Sie sich den Abfragecode für die Funktion runQuery() an:
SELECT
LOWER(word) AS word,
SUM(word_count) AS count
FROM [bigquery-public-data:samples.shakespeare]
GROUP BY word
ORDER BY count
DESC LIMIT 10
Diese Abfrage durchsucht die Werke von Shakespeare, die im öffentlichen BigQuery-Dataset enthalten sind, und gibt die zehn am häufigsten verwendeten Wörter in all seinen Texten zurück, absteigend nach Häufigkeit sortiert.
- Speichern Sie die Datei und führen Sie den Code aus, indem Sie in der Menüleiste auf Ausführen klicken.
Hinweis: Wenn nach dem Speichern und Ausführen des Codes die Fehlermeldung Exception: Service BigQuery API has not been enabled for your Apps angezeigt wird, entfernen Sie den BigQuery API-Dienst und fügen Sie ihn dann noch einmal hinzu.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
BigQuery abfragen und die Ergebnisse in Google Sheets protokollieren
Aufgabe 2: Mit verbundenen Tabellenblättern Berechnungen in Diagrammen durchführen
- Für diese Aufgabe müssen Sie ein öffentliches Dataset mit Daten zu Taxifahrten in Chicago analysieren. Öffnen Sie zuerst die Google Sheets-Startseite.
BigQuery-Dataset mit Google Sheets verbinden
- Verknüpfen Sie die neue leere Tabelle mit dem BigQuery-Dataset.
- Verknüpfen Sie ein BigQuery-Dataset über Daten-Connectors mit Google Sheets.
- Wählen Sie Ihre Projekt-ID > Öffentliche Datasets > chicago_taxi_trips > taxi_trips aus.
Formeln in verbundenen Tabellenblättern verwenden
- Nun können Sie verschiedene Formeln mit verbundenen Tabellenblättern verwenden.
- Finden Sie zuerst heraus, wie viele Taxiunternehmen es in Chicago gibt.
- Ermitteln Sie als Nächstes den Prozentsatz der Taxifahrten in Chicago, bei denen Trinkgeld gegeben wurde.
- Ermitteln Sie die Gesamtzahl der Fahrten, bei denen der Fahrpreis über 0 lag.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Formeln in verbundenen Tabellenblättern verwenden
Aufgabe 3: Google Charts mit verbundenen Tabellenblättern verwenden
Für diese Aufgabe verwenden Sie Google Charts (in diesem Fall Kreis- und Liniendiagramme), um die Beliebtheit von Fahrten sowie Trends bei den Zahlungsarten zu untersuchen.
Stellen Sie in Google Charts folgende Informationen dar:
- Als Kreisdiagramm: Welche Zahlungsarten werden für Taxifahrten genutzt?
- Als Liniendiagramm: Wie hat sich der Umsatz aus mobilen Zahlungen für Taxifahrten im Laufe der Zeit verändert?
- Als Liniendiagramm: Wie haben sich mobile Zahlungen im Laufe der Zeit verändert, seit der Umsatz 2015 seinen Höhepunkt erreichte?
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Google Charts mit verbundenen Tabellenblättern verwenden
Aufgabe 4: Apps Script verwenden, um ein neues Google Sheets-Tabellenblatt zu erstellen und mit Daten zu füllen
Für diese Aufgabe müssen Sie eine Adresse in eine neue Google-Tabelle eingeben, um den Apps Script-Editor zu verwenden.
-
Öffnen Sie Google Sheets, um eine neue Tabelle zu erstellen.
-
Klicken Sie im leeren Tabellenblatt links oben in die erste Zelle (A1). Sie sollte sich in Spalte 1 in Zeile 1 befinden.
-
Geben Sie folgende Adresse in die Zelle ein:
| Adresse |
| 76 9th Ave, New York |
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Neue Google-Tabelle erstellen und eine Adresse eingeben
Das wars!
Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen. Sie haben Google Workspace über Apps Script mit BigQuery-Daten verbunden, um Abfrageergebnisse in einer Google Sheets-Tabelle zu protokollieren, ein BigQuery-Dataset mit Google Sheets verknüpft, Google Charts verwendet, um Tabellendaten mit verbundenen Tabellenblättern zu visualisieren, und Apps Script verwendet, um eine neue Tabelle zu erstellen und mit Daten zu füllen.
Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen
In unseren Schulungen erfahren Sie alles zum optimalen Einsatz unserer Google Cloud-Technologien und können sich entsprechend zertifizieren lassen. Unsere Kurse vermitteln technische Fähigkeiten und Best Practices, damit Sie möglichst schnell mit Google Cloud loslegen und Ihr Wissen fortlaufend erweitern können. Wir bieten On-Demand-, Präsenz- und virtuelle Schulungen für Anfänger wie Fortgeschrittene an, die Sie individuell in Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können. Mit unseren Zertifizierungen weisen Sie nach, dass Sie Experte im Bereich Google Cloud-Technologien sind.
Anleitung zuletzt am 9. August 2024 aktualisiert
Lab zuletzt am 9. August 2024 getestet
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