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Présentation

Bigtable est le service de base de données NoSQL évolutif et entièrement géré de Google. C'est l'outil idéal pour stocker de grandes quantités de données dans un store clé-valeur. Il est également très utile pour des cas d'utilisation comme la personnalisation, l'adtech, la fintech, les médias numériques et l'Internet des objets (IoT). Bigtable permet de lire et d'écrire à haut débit et à faible latence, et d'accéder ainsi rapidement à de grandes quantités de données pour le traitement et l’analyse.

Pour les besoins de personnalisation, Bigtable peut gérer à la fois un volume élevé d'écritures pour stocker les interactions des utilisateurs avec les produits en ligne et un volume élevé de lectures pour fournir ces interactions aux modèles qui produisent des recommandations personnalisées.

Dans cet atelier, vous allez utiliser la console Google Cloud pour créer une instance Bigtable avec une table permettant de stocker les interactions des utilisateurs avec les produits. Ensuite, vous utiliserez un modèle Dataflow pour remplir la table à partir de fichiers de données pré-générés sur Cloud Storage. Une fois le job Dataflow terminé, vous vérifierez que la table a bien été remplie avec les données, puis vous terminerez l'atelier en supprimant les données Bigtable.

Objectifs de l'atelier

Dans cet atelier, vous allez apprendre à créer une instance Bigtable et à charger des données depuis Cloud Storage sans écrire de code.

• Créer une instance et une table Bigtable avec des familles de colonnes
• Utiliser un modèle Dataflow pour charger des fichiers SequenceFile depuis Cloud Storage dans Bigtable
• Vérifier que les données ont été chargées dans Bigtable
• Supprimer la table et l'instance Bigtable

Prérequis

• Posséder des connaissances de base des concepts et termes liés aux bases de données, tels que les instances, les schémas et les clés.
• Avoir suivi l'atelier Concevoir et interroger des schémas Bigtable.

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).

• Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau "Détails concernant l'atelier", qui contient les éléments suivants :

   • Le bouton "Ouvrir la console Google Cloud"
   • Le temps restant
   • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier

2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).

   L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.

   Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

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

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau "Détails concernant l'atelier".

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

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

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau "Détails concernant l'atelier".

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais sans frais.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour accéder aux produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation ou saisissez le nom du service ou du produit dans le champ Recherche.

Activer Cloud Shell

Cloud Shell est une machine virtuelle qui contient de nombreux outils pour les développeurs. Elle comprend un répertoire d'accueil persistant de 5 Go et s'exécute sur Google Cloud. Cloud Shell vous permet d'accéder via une ligne de commande à vos ressources Google Cloud.

1. Cliquez sur Activer Cloud Shell  en haut de la console Google Cloud.

2. Passez les fenêtres suivantes :

   • Accédez à la fenêtre d'informations de Cloud Shell.
   • Autorisez Cloud Shell à utiliser vos identifiants pour effectuer des appels d'API Google Cloud.

Une fois connecté, vous êtes en principe authentifié et le projet est défini sur votre ID_PROJET : . Le résultat contient une ligne qui déclare l'ID_PROJET pour cette session :

gcloud est l'outil de ligne de commande pour Google Cloud. Il est préinstallé sur Cloud Shell et permet la complétion par tabulation.

3. (Facultatif) Vous pouvez lister les noms des comptes actifs à l'aide de cette commande :

4. Cliquez sur Autoriser.

Résultat :

5. (Facultatif) Vous pouvez lister les ID de projet à l'aide de cette commande :

Résultat :

API Dataflow

Vérifier que l'API Dataflow est activée

Pour vous assurer que vous avez bien accès à l'API requise, redémarrez la connexion à l'API Dataflow.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. API Dataflow

Tâche 1 : Créer une instance Bigtable

Pour créer une table dans Bigtable, vous devez d'abord créer une instance Bigtable pour stocker votre table.

1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu de navigation (), puis sous Bases de données, cliquez sur Bigtable.

2. Cliquez sur Créer une instance.

3. Saisissez les informations requises pour créer une instance Bigtable :

4. Cliquez sur Créer.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer une instance Bigtable

Tâche 2 : Créer une table Bigtable

Dans Bigtable, chaque ligne d'une table possède un identifiant unique appelé "clé de ligne", et les colonnes d'une table sont regroupées par famille de colonnes pour organiser les colonnes associées. Dans cette tâche, vous allez créer une table Bigtable avec des clés de ligne et des familles de colonnes adaptées aux interactions utilisateur.

Vous allez commencer par créer une table nommée UserSessions pour stocker les interactions en ligne des utilisateurs avec différents produits et les ventes confirmées. Vous utiliserez l'ID utilisateur combiné au code temporel comme clé de ligne. Vous créerez ensuite deux familles de colonnes appelées Interactions et Sales pour organiser les colonnes associées.

1. Dans la liste des instances Bigtable, cliquez sur l'ID d'instance personalized-sales.

2. Dans le menu de navigation, sous Instance, cliquez sur Tables.

3. Cliquez sur Créer une table.

4. Dans le champ ID de la table, saisissez UserSessions.

5. Cliquez sur Ajouter une famille de colonnes.

6. Dans le champ Nom de la famille de colonnes, saisissez Interactions.

Conservez la valeur par défaut pour la stratégie de récupération de mémoire.

7. Cliquez sur OK.

8. Répétez les étapes 5 à 7 pour créer une autre famille de colonnes nommée Sales.

9. Cliquez sur Créer.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer une table Bigtable

Tâche 3 : Charger des fichiers de données depuis Cloud Storage à l'aide d'un modèle Dataflow

Dans cette tâche, vous allez exécuter un job Dataflow pour charger des données de Cloud Storage dans Bigtable. Pour exécuter le job Dataflow, vous devez d'abord créer un bucket Cloud Storage dans lequel Dataflow pourra écrire des fichiers temporaires si nécessaire. Vous pourrez ensuite créer et exécuter un job Dataflow à partir d'un modèle.

Créer un bucket Cloud Storage

1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu de navigation () et cliquez sur Présentation Cloud > Tableau de bord.

2. Sous Informations sur le projet, copiez la valeur de l'ID du projet (par exemple, ).

   Vous utiliserez l'ID de votre projet Qwiklabs, qui est déjà unique, comme nom de bucket Cloud Storage.

3. Dans la console Google Cloud, accédez au menu de navigation () et cliquez sur Cloud Storage > Buckets.

4. Cliquez sur Créer un bucket.

5. Saisissez les informations requises pour créer un bucket Cloud Storage, en remplaçant project-id par l'ID de projet que vous avez copié à l'étape 2.

Conservez les valeurs par défaut des autres champs.

6. Cliquez sur Créer.

7. Si le message L'accès public sera bloqué s'affiche, cliquez sur Confirmer.

Créer un job Dataflow à l'aide d'un modèle

1. Dans le menu de navigation () de la console Google Cloud, sous Analyse, cliquez sur Dataflow > Jobs.

2. Cliquez sur Créer un job à partir d'un modèle.

3. Saisissez les informations requises pour créer un job Dataflow à partir d'un modèle, en remplaçant project-id par l'ID du projet que vous avez copié précédemment.

Conservez les valeurs par défaut des autres champs.

4. Cliquez sur Exécuter le job.

5. Sur la page Graphique du job, sous Affichage des étapes du job, sélectionnez Vue Graphique.

La Vue Graphique affiche un graphique de la progression du job dans les étapes suivantes :

• Lire les fichiers SequenceFile dans Cloud Storage
• Modifier les données pour les charger dans Bigtable
• Écrire les données dans Bigtable

6. Pour afficher les mêmes étapes dans un tableau, sélectionnez Vue Tableau.

Une fois le job terminé, une coche verte indiquant l'état Réussi s'affiche à côté de chaque tâche dans le graphique de job. L'exécution de ce job prendra environ trois à cinq minutes.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Charger des fichiers de données depuis Cloud Storage à l'aide d'un modèle Dataflow

Tâche 4 : Vérifier que les données ont été chargées dans Bigtable

Une fois que votre job Dataflow s'est terminé correctement, vous pouvez utiliser les commandes cbt (outil de ligne de commande Cloud Bigtable) pour vous connecter à votre instance Bigtable et vérifier que la table a été remplie avec des données.

Configurer la CLI Bigtable

Pour vous connecter à Bigtable avec des commandes CLI cbt, vous devez d'abord mettre à jour le fichier de configuration .cbtrc avec votre ID de projet et votre ID d'instance Bigtable via Cloud Shell.

Pour savoir comment accéder à Cloud Shell, cliquez sur Préparation dans le menu de droite de cette page.

1. Pour modifier le fichier .cbtrc avec l'ID du projet et l'ID de l'instance, exécutez les commandes suivantes dans Cloud Shell :

2. Pour vérifier que vous avez bien modifié le fichier .cbtrc, exécutez la commande suivante :

Le résultat doit ressembler à ceci :

Interroger les données de la table

Après avoir configuré le fichier de configuration .cbtrc dans Cloud Shell, vous pouvez exécuter une commande CLI cbt simple pour interroger les dix premiers enregistrements de la table.

• Pour afficher les données des dix premières lignes de la table, exécutez la commande suivante :

Le résultat est structuré comme suit :

Les valeurs de résultat ressembleront à ce qui suit :

Tâche 5 : Supprimer une table et une instance Bigtable

1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu de navigation (), puis sous Bases de données, cliquez sur Bigtable.

2. Dans la liste des instances Bigtable, cliquez sur l'ID d'instance nommé personalized-sales.

3. Dans le menu de navigation, sous Instance, cliquez sur Tables.

4. Cliquez sur la table nommée UserSessions.

5. Cliquez sur Supprimer la table.

6. Dans la boîte de dialogue de confirmation, saisissez UserSessions.

7. Cliquez sur Supprimer.

8. Dans le menu de navigation, sous Instance, cliquez sur Présentation.

9. Cliquez sur Supprimer l'instance.

10. Dans la boîte de dialogue de confirmation, saisissez personalized-sales.

11. Cliquez sur Supprimer.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Supprimer une table et une instance Bigtable

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez utilisé Bigtable pour créer une instance et une table, chargé des données dans la table à l'aide d'un modèle Dataflow et vérifié que les données avaient bien été chargées en exécutant des commandes CLI cbt simples. Enfin, vous avez supprimé la table et l'instance Bigtable.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

• Suivez l'atelier intitulé Charger un flux de données continu dans Bigtable.

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 13 août 2025

Dernier test de l'atelier : 13 août 2025

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