GSP1054

概要

Bigtable は、Google のフルマネージドでスケーラブルな NoSQL データベース サービスです。Bigtable は大量のデータを Key-Value ストアに格納する用途に最適です。パーソナライズ、広告テクノロジー、金融テクノロジー、デジタル メディア、モノのインターネット（IoT）などのユースケースに広く利用されています。また、低レイテンシで高スループットの読み取りと書き込みをサポートしており、大量のデータにすばやくアクセスして処理や分析を行うことができます。

パーソナライズのユースケースでは、Bigtable は高頻度の書き込み処理でオンライン商品に対するユーザーのインタラクションを保存し、パーソナライズされたおすすめ情報を生成するモデルに高頻度の読み取り処理でこのインタラクションを提供します。

このラボでは、Google Cloud コンソールを使用して、商品に対するユーザー インタラクションを格納するテーブルを含む Bigtable インスタンスを作成します。次に、Dataflow テンプレートを使用して、Cloud Storage 上に事前生成されたデータファイルからテーブルにデータを追加します。Dataflow ジョブの完了後、テーブルにデータが正常に追加されたことを確認して、Bigtable データを削除し、ラボを完了します。

演習内容

このラボでは、コードを記述することなく、Bigtable インスタンスを作成し、Cloud Storage からデータを読み込む方法を学習します。

• Bigtable インスタンスと、列ファミリーを含む Bigtable テーブルを作成する。
• Dataflow テンプレートを使用して、Cloud Storage から Bigtable に SequenceFile ファイルを読み込む。
• Bigtable に読み込まれたデータを確認する。
• Bigtable テーブルとインスタンスを削除する。

前提条件

• インスタンス、スキーマ、キーなどのデータベースのコンセプトと用語の基本的な知識
• Bigtable スキーマの設計とクエリというタイトルのラボを完了していること

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

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

   [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

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

   [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

Cloud Shell をアクティブにする

Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン をクリックします。

2. ウィンドウで次の操作を行います。

   • Cloud Shell 情報ウィンドウで操作を進めます。
   • Cloud Shell が認証情報を使用して Google Cloud API を呼び出すことを承認します。

接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の Project_ID、 が設定されます。出力には、このセッションの PROJECT_ID を宣言する次の行が含まれています。

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

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

3. （省略可）次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

4. [承認] をクリックします。

出力:

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

5. （省略可）次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注: Google Cloud における gcloud ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。

Dataflow API

Dataflow API が有効になっていることを確認する

必要な API にアクセスできることを確認するには、Dataflow API への接続をリセットします。

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}}}

[進行状況を確認] をクリックして、目標の達成をチェックします。 Dataflow API

タスク 1. Bigtable インスタンスを作成する

Bigtable で新しいテーブルを作成するには、まずテーブルを格納する Bigtable インスタンスを作成する必要があります。

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[データベース] の下にある [Bigtable] をクリックします。

2. [インスタンスを作成] をクリックします。

3. 必要な情報を入力して Bigtable インスタンスを作成します。

プロパティ	値
インスタンス名	Personalized Sales
インスタンス ID	デフォルト値のまま
ストレージの種類	SSD
クラスタ ID	デフォルト値のまま
リージョン
ゾーン
ノード スケーリング モード	手動割り当て
数量	デフォルト値のまま

4. [作成] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標の達成をチェックします。 Bigtable インスタンスを作成します。

タスク 2. 新しい Bigtable テーブルを作成する

Bigtable では、テーブルの各行に行キーと呼ばれる固有識別子が付いています。また、テーブルの列は列ファミリーごとにグループ化され、関連する列が整理されています。このタスクでは、ユーザー インタラクションに適した行キーと列ファミリーを使用して、新しい Bigtable テーブルを作成します。

まず、UserSessions という名前のテーブルを作成し、ユーザー ID とタイムスタンプを組み合わせたものを行キーとして使用して、オンラインでのさまざまな商品に対するユーザー インタラクションと完了した注文を保存します。次に、Interactions と Sales という名前の 2 つの列ファミリーを作成して、関連する列をまとめます。

1. Bigtable インスタンスのリストから、personalized-sales という名前のインスタンス ID をクリックします。

2. ナビゲーション メニューの [インスタンス] で、[テーブル] をクリックします。

3. [テーブルを作成] をクリックします。

4. [テーブル ID] に「UserSessions」と入力します。

5. [列ファミリーを追加] をクリックします。

6. [列ファミリー名] に「Interactions」と入力します。

ガベージ コレクション ポリシーはデフォルト値のままにします。

7. [完了] をクリックします。

8. 手順 5～7 を繰り返して、Sales という名前の別の列ファミリーを作成します。

9. [作成] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標の達成をチェックします。 新しい Bigtable テーブルを作成します。

タスク 3. Dataflow テンプレートを使用して Cloud Storage からデータファイルを読み込む

このタスクでは、Dataflow ジョブを実行して、Cloud Storage から Bigtable にデータを読み込みます。Dataflow ジョブを実行するにあたり、まず必要に応じて一時ファイルを書き込むための Dataflow 用 Cloud Storage バケットを作成する必要があります。そうすると、テンプレートから新しい Dataflow ジョブを作成して、そのジョブを正常に実行できるようになります。

Cloud Storage バケットを作成する

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[Cloud の概要] > [ダッシュボード] をクリックします。

2. [プロジェクト情報] で、[プロジェクト ID] の値（ など）をコピーします。

   すでにグローバルに一意である Qwiklabs プロジェクト ID を Cloud Storage バケット名として使用します。

3. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[Cloud Storage] > [バケット] をクリックします。

4. [バケットを作成] をクリックします。

5. 必要な情報を入力して Cloud Storage バケットを作成します。project-id はステップ 2 でコピーしたプロジェクト ID に置き換えます。

プロパティ	値
名前	project-id
ロケーション タイプ	マルチリージョン
ロケーション	us（米国の複数のリージョン）

残りのパラメータはデフォルト値のままにします。

6. [作成] をクリックします。

7. [パブリック アクセスの防止] ダイアログが表示されたら、[確認] をクリックします。

テンプレートを使用して Dataflow ジョブを作成する

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[分析] の下にある [Dataflow] > [ジョブ] をクリックします。

2. [テンプレートからジョブを作成] をクリックします。

3. 必要な情報を入力して、テンプレートから Dataflow ジョブを作成します。project-id は先ほどコピーしたプロジェクト ID に置き換えます。

プロパティ	値
ジョブ名	import-usersessions
リージョン エンドポイント
Dataflow テンプレート	SequenceFile Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable
プロジェクト ID	project-id
インスタンス ID	personalized-sales
テーブル ID	UserSessions
ソースパス パターン	gs://spls/gsp1054/retail-interactions-sales-00000-of-00001
一時的なロケーション	gs://project-id/temp

残りのパラメータはデフォルト値のままにします。

4. [ジョブを実行] をクリックします。

5. [ジョブグラフ] ページの [ジョブステップのビュー] の下にある [グラフビュー] を選択します。

[グラフビュー] では、以下のステップが完了するまでのジョブの進行状況がグラフで表示されます。

• Cloud Storage の SequenceFile を読み取る。
• Bigtable への読み込み用にデータを変更する。
• データを Bigtable に書き込む。

6. 同じステップを表形式で表示するには、[テーブルビュー] を選択します。

ジョブが正常に完了すると、ジョブグラフの各タスクの横に、成功ステータスを示す緑色のチェックマークが表示されます。このジョブが正常に完了するまでには約 3～5 分かかります。

[進行状況を確認] をクリックして、目標の達成をチェックします。 Dataflow テンプレートを使用して Cloud Storage からデータファイルを読み込みます。

タスク 4. Bigtable に読み込まれたデータを確認する

Dataflow ジョブが正常に完了したら、cbt（Cloud Bigtable コマンドライン ツール）コマンドを使用して Bigtable インスタンスに接続し、テーブルにデータが入力されていることを確認できます。

Bigtable CLI を構成する

cbt CLI コマンドを使用して Bigtable に接続するには、まず Cloud Shell を使用して、.cbtrc 構成ファイルのプロジェクト ID と Bigtable インスタンス ID を更新する必要があります。

Cloud Shell へのアクセス方法については、このページの右側のメニューにある [設定と要件] をクリックしてください。

1. .cbtrc ファイルのプロジェクト ID とインスタンス ID を変更するには、Cloud Shell で次のコマンドを実行します。

echo project = `gcloud config get-value project` \ >> ~/.cbtrc echo instance = personalized-sales \ >> ~/.cbtrc

2. .cbtrc ファイルを正常に変更できたことを確認するには、次のコマンドを実行します。

cat ~/.cbtrc

出力は次のようになります。

project = <project-id> instance = personalized-sales

テーブル内のデータをクエリする

Cloud Shell で .cbtrc 構成ファイルを構成後、簡単な cbt CLI コマンドを実行して、テーブルの最初の 10 件のレコードをクエリできます。

• テーブルの最初の 10 行のデータを表示するには、次のコマンドを実行します。

cbt read UserSessions \ count=10

出力は次のような構成になります。

---------------------------------------------- ROW KEY COLUMN_FAMILY:COLUMN_QUALIFIER @ TIMESTAMP VALUE

出力値は次のようになります。

---------------------------------------------- blue1#1638940844409 Interactions:blue_blouse @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "purchased" Interactions:blue_jacket @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "viewed details" Interactions:blue_shoes @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "viewed details" Interactions:green_skirt @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Interactions:orange_dress @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Interactions:purple_dress @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Interactions:purple_skirt @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Interactions:user_id @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "blue1" Interactions:yellow_blouse @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Sales:sale @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "blue_blouse"

タスク 5. Bigtable テーブルとインスタンスを削除する

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[データベース] の下にある [Bigtable] をクリックします。

2. Bigtable インスタンスのリストから、personalized-sales という名前のインスタンス ID をクリックします。

3. ナビゲーション メニューの [インスタンス] で、[テーブル] をクリックします。

4. UserSessions という名前のテーブルをクリックします。

5. [テーブルを削除] をクリックします。

6. 確認ダイアログに「UserSessions」と入力します。

7. [削除] をクリックします。

8. ナビゲーション メニューの [インスタンス] で、[概要] をクリックします。

9. [インスタンスを削除] をクリックします。

10. 確認ダイアログに「personalized-sales」と入力します。

11. [削除] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標の達成をチェックします。 Bigtable テーブルとインスタンスを削除します。

お疲れさまでした

このラボでは、Bigtable を使用して新しいインスタンスとテーブルを作成し、Dataflow テンプレートを使用してそのテーブルにデータを読み込みました。また、簡単な cbt CLI コマンドを実行して、データが正常に読み込まれたことを確認しました。そして、Bigtable テーブルとインスタンスを削除して、ラボを完了しました。

次のステップと詳細情報

• Bigtable へのデータのストリーミングというタイトルのラボを確認する。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 8 月 13 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 8 月 13 日

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