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Übersicht

Bigtable ist der vollständig verwaltete, skalierbare NoSQL-Datenbankdienst von Google. Er eignet sich ideal zum Speichern großer Datenmengen in einem Schlüssel/Wert-Speicher und für Anwendungsfälle wie Personalisierung, AdTech, Finanztechnologie, digitale Medien und das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Bigtable unterstützt einen hohen Durchsatz an Lese- und Schreibvorgängen bei niedriger Latenz und ermöglicht so einen schnellen Zugriff auf große Datenmengen für Verarbeitung und Analyse.

Für Personalisierungsanwendungen verarbeitet Bigtable sowohl große Mengen an Schreibvorgängen zum Speichern von Nutzerinteraktionen mit Onlineprodukten als auch viele Lesevorgänge, um diese Daten Modellen für personalisierte Empfehlungen zur Verfügung zu stellen.

In diesem Lab setzen Sie die Google Cloud Console ein, um eine Bigtable-Instanz mit einer Tabelle zu erstellen, in der Nutzerinteraktionen mit Produkten gespeichert werden. Anschließend verwenden Sie eine Dataflow-Vorlage, um die Tabelle mit bereits generierten Datendateien in Cloud Storage zu füllen. Nachdem der Dataflow-Job abgeschlossen ist, prüfen Sie, ob die Tabelle mit Daten gefüllt wurde. Anschließend löschen Sie die Bigtable-Daten, um das Lab abzuschließen.

Aufgaben

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie eine Bigtable-Instanz erstellen und Daten aus Cloud Storage laden, ohne Code schreiben zu müssen.

• Bigtable-Instanz und ‑Tabelle mit Spaltenfamilien erstellen
• Dataflow-Vorlage verwenden und SequenceFile-Dateien aus Cloud Storage in Bigtable laden
• Prüfen, ob die Daten in Bigtable geladen wurden
• Bigtable-Tabelle und ‑Instanz löschen

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis von Datenbankkonzepten und ‑begriffen wie Instanzen, Schemas und Schlüsseln
• Absolvieren des Labs Bigtable-Schemas entwerfen und abfragen

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)

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

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

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

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

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Cloud Shell aktivieren

Cloud Shell ist eine virtuelle Maschine, auf der Entwicklertools installiert sind. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft auf Google Cloud. Mit Cloud Shell erhalten Sie Befehlszeilenzugriff auf Ihre Google Cloud-Ressourcen.

1. Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren .

2. Klicken Sie sich durch die folgenden Fenster:

   • Fahren Sie mit dem Informationsfenster zu Cloud Shell fort.
   • Autorisieren Sie Cloud Shell, Ihre Anmeldedaten für Google Cloud API-Aufrufe zu verwenden.

Wenn eine Verbindung besteht, sind Sie bereits authentifiziert und das Projekt ist auf Project_ID, eingestellt. Die Ausgabe enthält eine Zeile, in der die Project_ID für diese Sitzung angegeben ist:

gcloud ist das Befehlszeilentool für Google Cloud. Das Tool ist in Cloud Shell vorinstalliert und unterstützt die Tab-Vervollständigung.

3. (Optional) Sie können den aktiven Kontonamen mit diesem Befehl auflisten:

4. Klicken Sie auf Autorisieren.

Ausgabe:

5. (Optional) Sie können die Projekt-ID mit diesem Befehl auflisten:

Ausgabe:

Dataflow API

Dataflow API neu aktivieren

Damit Sie Zugriff auf die erforderliche API haben, starten Sie die Verbindung zur Dataflow API neu.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Dataflow API

Aufgabe 1: Bigtable-Instanz erstellen

Wenn Sie eine neue Tabelle in Bigtable erstellen möchten, müssen Sie zuerst eine Bigtable-Instanz erstellen, in der die Tabelle gespeichert werden soll.

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü () unter Datenbanken auf Bigtable.

2. Klicken Sie auf Instanz erstellen.

3. Geben Sie die erforderlichen Informationen ein, um eine Bigtable-Instanz zu erstellen:

4. Klicken Sie auf Erstellen.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Bigtable-Instanz erstellen

Aufgabe 2: Neue Bigtable-Tabelle erstellen

In Bigtable hat jede Zeile in einer Tabelle eine eindeutige Kennung, den Zeilenschlüssel. Die Spalten in einer Tabelle sind nach Spaltenfamilie gruppiert, um verwandte Daten gemeinsam zu organisieren. In dieser Aufgabe erstellen Sie eine neue Bigtable-Tabelle mit geeigneten Zeilenschlüsseln und Spaltenfamilien für Nutzerinteraktionen.

Zuerst erstellen Sie eine Tabelle mit dem Namen UserSessions, in der Nutzerinteraktionen mit verschiedenen Onlineprodukten und bestätigte Verkäufe gespeichert werden. Als Zeilenschlüssel verwenden Sie die Nutzer-ID in Kombination mit dem Zeitstempel. Dann erstellen Sie zwei Spaltenfamilien namens Interactions und Sales, um die zugehörigen Daten zu organisieren.

1. Klicken Sie in der Liste der Bigtable-Instanzen auf die Instanz-ID personalized-sales.

2. Klicken Sie im Navigationsmenü unter Instanz auf Tabellen.

3. Klicken Sie auf Tabelle erstellen.

4. Geben Sie für Tabellen-ID den Wert UserSessions ein.

5. Klicken Sie auf Spaltenfamilie hinzufügen.

6. Geben Sie unter Name der Spaltenfamilie den Namen Interactions ein.

Behalten Sie den Standardwert für die Richtlinie zur automatischen Speicherbereinigung bei.

7. Klicken Sie auf Fertig.

8. Wiederholen Sie die Schritte 5 bis 7, um eine weitere Spaltenfamilie mit dem Namen Sales zu erstellen.

9. Klicken Sie auf Erstellen.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Neue Bigtable-Tabelle erstellen

Aufgabe 3: Mit einer Dataflow-Vorlage Datendateien aus Cloud Storage laden

In dieser Aufgabe führen Sie einen Dataflow-Job aus, um Daten aus Cloud Storage in Bigtable zu laden. Damit der Dataflow-Job erfolgreich ausgeführt werden kann, müssen Sie zuerst einen Cloud Storage-Bucket erstellen, in den Dataflow bei Bedarf temporäre Dateien schreiben kann. Danach können Sie einen neuen Dataflow-Job aus einer Vorlage erstellen und ausführen.

Cloud Storage-Bucket erstellen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü () auf Cloud-Übersicht > Dashboard.

2. Kopieren Sie unter Projektinformationen den Wert für Projekt-ID (zum Beispiel ).

   Sie werden Ihre Qwiklabs-Projekt-ID, die global eindeutig ist, als Namen für den Cloud Storage-Bucket verwenden.

3. Wählen Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü () die Option Cloud Storage > Buckets aus.

4. Klicken Sie auf Bucket erstellen.

5. Geben Sie die erforderlichen Informationen ein, um einen Cloud Storage-Bucket zu erstellen. Ersetzen Sie dabei project-id durch die Projekt-ID, die Sie in Schritt 2 kopiert haben.

Übernehmen Sie für die übrigen Parameter die Standardwerte.

6. Klicken Sie auf Erstellen.

7. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie im Dialogfeld Der öffentliche Zugriff wird verhindert auf Bestätigen.

Dataflow-Job mit einer Vorlage erstellen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü () unter Analyse auf Dataflow > Jobs.

2. Klicken Sie auf Job aus Vorlage erstellen.

3. Geben Sie die erforderlichen Informationen ein, um einen Dataflow-Job aus einer Vorlage zu erstellen. Ersetzen Sie dabei project-id durch die zuvor kopierte Projekt-ID.

Übernehmen Sie für die übrigen Parameter die Standardwerte.

4. Klicken Sie auf Job ausführen.

5. Wählen Sie auf der Seite Jobgrafik unter Ansicht der Jobschritte die Option Diagrammansicht aus.

In der Diagrammansicht wird ein Diagramm angezeigt, das den Fortschritt des Jobs und die folgenden Schritte veranschaulicht:

• SequenceFiles in Cloud Storage lesen
• Daten für das Laden in Bigtable umwandeln
• Daten in Bigtable schreiben

6. Falls Sie die Schritte als Tabelle sehen möchten, wählen Sie Tabellenansicht aus.

Wenn der Job erfolgreich abgeschlossen wurde, wird neben jeder Aufgabe in der Jobgrafik ein grünes Häkchen für den Status Erfolgreich angezeigt. Die Ausführung des Jobs dauert etwa 3 bis 5 Minuten.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Mit einer Dataflow-Vorlage Datendateien aus Cloud Storage laden

Aufgabe 4: Prüfen, ob Daten in Bigtable geladen wurden

Nachdem Ihr Dataflow-Job erfolgreich abgeschlossen wurde, können Sie mit cbt (Cloud Bigtable-Befehlszeilentool) Befehle ausführen, um eine Verbindung zu Ihrer Bigtable-Instanz herzustellen und zu prüfen, ob die Tabelle mit Daten gefüllt wurde.

Bigtable-Befehlszeile konfigurieren

Wenn Sie mit cbt-Befehlszeilenbefehlen eine Verbindung zu Bigtable herstellen möchten, müssen Sie in der Cloud Shell zuerst die Konfigurationsdatei .cbtrc mit Ihrer Projekt-ID und Bigtable-Instanz-ID aktualisieren.

Eine Anleitung zum Zugriff auf die Cloud Shell finden Sie im Menü auf der rechten Seite unter Einrichtung und Anforderungen.

1. Führen Sie die folgenden Befehle in der Cloud Shell aus, um die Datei .cbtrc mit der Projekt-ID und der Instanz-ID zu aktualisieren:

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu prüfen, ob Sie die Datei .cbtrc erfolgreich aktualisiert haben:

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

Daten in der Tabelle abfragen

Nachdem Sie die Konfigurationsdatei .cbtrc in der Cloud Shell konfiguriert haben, können Sie mit einem einfachen cbt-Befehlszeilenbefehl die ersten zehn Einträge der Tabelle abfragen.

• Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Daten der ersten zehn Zeilen der Tabelle aufzurufen:

Die Ausgabe ist so strukturiert:

Die Ausgabewerte sollten in etwa so aussehen:

Aufgabe 5: Bigtable-Tabelle und ‑Instanz löschen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü () unter Datenbanken auf Bigtable.

2. Klicken Sie in der Liste der Bigtable-Instanzen auf die Instanz-ID personalized-sales.

3. Klicken Sie im Navigationsmenü unter Instanz auf Tabellen.

4. Klicken Sie auf die Tabelle UserSessions.

5. Klicken Sie auf Tabelle löschen.

6. Geben Sie im Dialogfeld für die Bestätigung UserSessions ein.

7. Klicken Sie auf Löschen.

8. Klicken Sie im Navigationsmenü unter Instanz auf Übersicht.

9. Klicken Sie auf Instanz löschen.

10. Geben Sie im Dialogfeld zur Bestätigung personalized-sales ein.

11. Klicken Sie auf Löschen.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Bigtable-Tabelle und ‑Instanz löschen.

Glückwunsch!

In diesem Lab haben Sie mit Bigtable eine neue Instanz und Tabelle erstellt, Daten mithilfe einer Dataflow-Vorlage in die Tabelle geladen und mit einfachen cbt-Befehlszeilenbefehlen geprüft, ob die Daten erfolgreich geladen wurden. Dann haben Sie die Bigtable-Tabelle und ‑Instanz gelöscht, um das Lab abzuschließen.

Weitere Informationen

• Sehen Sie sich das Lab Streamingdaten in Bigtable laden an.

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Anleitung zuletzt am 13. August 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 13. August 2025 getestet

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