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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

实验设置说明和要求
保护您的账号和进度。请务必在无痕浏览器窗口中，使用实验凭证运行此实验。

创建并填充 Bigtable 实例

实验 35 分钟 universal_currency_alt 1 个点数 show_chart 入门级
info 此实验可能会提供 AI 工具来支持您学习。
此内容尚未针对移动设备进行优化。
为获得最佳体验，请在桌面设备上访问通过电子邮件发送的链接。

GSP1054

Google Cloud 自学实验的徽标

概览

Bigtable 是 Google 的全托管式可扩缩 NoSQL 数据库服务。Bigtable 非常适合将大量数据存储在键值对存储区中，并适合个性化、广告技术、金融技术、数字媒体和物联网 (IoT) 等应用场景。Bigtable 支持以低延迟方式实现高读写吞吐量，以便快速访问大量数据并进行处理和分析。

对于个性化用例，Bigtable 既可以处理高写入量，以存储用户与在线商品的互动，也可以处理高读取量，以将这些互动提供给生成个性化推荐的模型。

在本实验中，您将使用 Google Cloud 控制台创建一个 Bigtable 实例，其中包含一个用于存储用户与产品互动情况的表。然后，您使用 Dataflow 模板用 Cloud Storage 上预先生成的数据文件来填充该表。Dataflow 作业完成后，您需要验证该表已成功填充数据，然后删除 Bigtable 数据，完成实验。

您将执行的操作

在本实验中，您将学习如何创建 Bigtable 实例，以及如何在不编写任何代码的情况下从 Cloud Storage 加载数据。

  • 创建 Bigtable 实例和包含列族的 Bigtable 表。
  • 使用 Dataflow 模板将 SequenceFile 文件从 Cloud Storage 加载到 Bigtable 中。
  • 验证数据已加载到 Bigtable 中。
  • 删除 Bigtable 表和实例。

前提条件

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

  • 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。
注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。
  • 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。
注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台

  1. 点击开始实验按钮。如果该实验需要付费，系统会打开一个对话框供您选择支付方式。左侧是“实验详细信息”窗格，其中包含以下各项：

    • “打开 Google Cloud 控制台”按钮
    • 剩余时间
    • 进行该实验时必须使用的临时凭据
    • 帮助您逐步完成本实验所需的其他信息（如果需要）

  2. 点击打开 Google Cloud 控制台（如果您使用的是 Chrome 浏览器，请右键点击并选择在无痕式窗口中打开链接）。

    该实验会启动资源并打开另一个标签页，显示“登录”页面。

    提示：将这些标签页安排在不同的窗口中，并排显示。

    注意：如果您看见选择账号对话框，请点击使用其他账号。

  3. 如有必要，请复制下方的用户名，然后将其粘贴到登录对话框中。

    {{{user_0.username | "<用户名>"}}}

    您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“用户名”。

  4. 点击下一步。

  5. 复制下面的密码，然后将其粘贴到欢迎对话框中。

    {{{user_0.password | "<密码>"}}}

    您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“密码”。

  6. 点击下一步。

    重要提示：您必须使用实验提供的凭据。请勿使用您的 Google Cloud 账号凭据。 注意：在本实验中使用您自己的 Google Cloud 账号可能会产生额外费用。

  7. 继续在后续页面中点击以完成相应操作：

    • 接受条款及条件。
    • 由于这是临时账号，请勿添加账号恢复选项或双重验证。
    • 请勿注册免费试用。

片刻之后，系统会在此标签页中打开 Google Cloud 控制台。

注意：如需访问 Google Cloud 产品和服务，请点击导航菜单，或在搜索字段中输入服务或产品的名称。 “导航菜单”图标和“搜索”字段

激活 Cloud Shell

Cloud Shell 是一种装有开发者工具的虚拟机。它提供了一个永久性的 5GB 主目录，并且在 Google Cloud 上运行。Cloud Shell 提供可用于访问您的 Google Cloud 资源的命令行工具。

  1. 点击 Google Cloud 控制台顶部的激活 Cloud Shell “激活 Cloud Shell”图标。

  2. 在弹出的窗口中执行以下操作：

    • 继续完成 Cloud Shell 信息窗口中的设置。
    • 授权 Cloud Shell 使用您的凭据进行 Google Cloud API 调用。

如果您连接成功，即表示您已通过身份验证，且项目 ID 会被设为您的 Project_ID 。输出内容中有一行说明了此会话的 Project_ID：

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

gcloud 是 Google Cloud 的命令行工具。它已预先安装在 Cloud Shell 上，且支持 Tab 自动补全功能。

  1. （可选）您可以通过此命令列出活跃账号名称：
gcloud auth list
  1. 点击授权。

输出：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. （可选）您可以通过此命令列出项目 ID：
gcloud config list project

输出：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需查看在 Google Cloud 中使用 gcloud 的完整文档，请参阅 gcloud CLI 概览指南。

Dataflow API

确保 Dataflow API 已成功启用

为确保可以访问所需的 API，重新启动与 Dataflow API 的连接。

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}}}

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： Dataflow API

任务 1. 创建 Bigtable 实例。

若要在 Bigtable 中创建新表，您首先需要创建一个 Bigtable 实例来存储该表。

  1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 (nav-menu) 中，点击数据库下的 Bigtable。

  2. 点击创建实例。

  3. 输入所需信息以创建 Bigtable 实例：

属性 值
实例名称 个性化销售
实例 ID 保留默认值。
存储空间类型 SSD
集群 ID 保留默认值。
区域
可用区
节点扩缩模式 手动分配
数量 保留默认值。
  1. 点击创建。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 创建 Bigtable 实例。

任务 2. 创建新的 Bigtable 表

在 Bigtable 中，表中的每一行都有一个称为行键的唯一标识符，表中的列按列族分组，以组织相关列。在此任务中，您将创建一个新的 Bigtable 表，其中包含适合用户互动的行键和列族。

首先，您创建一个名为 UserSessions 的表，用于存储用户与各种产品的在线互动和已确认的销售情况，并使用用户 ID 与时间戳的组合作为行键。然后，您创建两个列族 Interactions 和 Sales，以帮助整理相关列。

  1. 在 Bigtable 实例列表中，点击名为 personalized-sales 的实例 ID。

  2. 在导航菜单中，点击实例下的表。

  3. 点击创建表。

  4. 对于表 ID，输入 UserSessions

  5. 点击添加列族 (Add column family)。

  6. 对于列族名称，输入 Interactions

保留垃圾回收政策的默认值。

  1. 点击完成。

  2. 重复第 5 步到第 7 步，创建另一个名为 Sales 的列族。

  3. 点击创建。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 创建新的 Bigtable 表。

任务 3. 使用 Dataflow 模板从 Cloud Storage 加载数据文件

在此任务中，您将运行 Dataflow 作业，以将数据从 Cloud Storage 加载到 Bigtable。为了成功运行 Dataflow 作业，您首先必须创建一个 Cloud Storage 存储桶，供 Dataflow 根据需要写入临时文件。然后，您就可以成功地通过模板创建并运行新的 Dataflow 作业。

创建 Cloud Storage 存储桶

  1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 (nav-menu) 中，依次点击 Cloud 概览 > 信息中心。

  2. 在项目信息下，复制项目 ID 的值（例如 ）。

    您将使用 Qwiklabs 项目 ID 作为 Cloud Storage 存储桶名称，该 ID 在全局范围内是唯一的。

  3. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 (nav-menu) 中，依次点击 Cloud Storage > 存储桶。

  4. 点击创建存储桶。

  5. 输入所需信息以创建 Cloud Storage 存储桶，并将 project-id 替换为在第 2 步中复制的项目 ID。

属性 值
名称 project-id
位置类型 多区域
位置 us（美国的多个区域）



保留其余字段的默认值。

  1. 点击创建。

  2. 如果出现系统将禁止公开访问的提示，点击确认。

使用模板创建 Dataflow 作业

  1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 (nav-menu) 中，点击分析下的 Dataflow > 作业。

  2. 点击基于模板创建作业。

  3. 输入所需信息，以从模板创建 Dataflow 作业，并将 project-id 替换为您之前复制的项目 ID。

属性 值
作业名称 import-usersessions
区域端点
Dataflow 模板 Cloud Storage 上的 SequenceFile 文件到 Cloud Bigtable
项目 ID project-id
实例 ID personalized-sales
表 ID UserSessions
源路径模式 gs://spls/gsp1054/retail-interactions-sales-00000-of-00001
临时位置 gs://project-id/temp



保留其余字段的默认值。

  1. 点击运行作业。

  2. 在作业图页面上，在作业步骤视图下，选择图表视图。

图表视图会显示一个图表，其中展示了作业如何逐步完成以下步骤：

  • 读取 Cloud Storage 中的 SequenceFile。
  • 对数据进行变更，以便加载到 Bigtable 中。
  • 将数据写入 Bigtable。
  1. 如需查看这些步骤的表格视图，请选择表视图。

作业成功完成后，作业图中的每个任务旁边都会显示一个绿色对勾标记，表示状态为“成功”。此作业大约需要 3 到 5 分钟才能成功运行。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 使用 Dataflow 模板从 Cloud Storage 加载数据文件。

任务 4. 验证数据已加载到 Bigtable 中

Dataflow 作业成功完成后，您可以使用 cbt（Cloud Bigtable 命令行工具）命令连接到 Bigtable 实例，并验证表中已填充数据。

配置 Bigtable CLI

如需使用 cbt CLI 命令连接到 Bigtable，您首先需要使用 Cloud Shell 来更新 .cbtrc 配置文件，将项目 ID 和 Bigtable 实例 ID 添加到其中。

如需回顾如何访问 Cloud Shell，点击本页面右侧菜单中的设置和要求。

  1. 如需使用项目 ID 和实例 ID 修改 .cbtrc 文件，在 Cloud Shell 中运行以下命令：
echo project = `gcloud config get-value project` \ >> ~/.cbtrc echo instance = personalized-sales \ >> ~/.cbtrc
  1. 如需验证您已成功修改了 .cbtrc 文件，运行以下命令：
cat ~/.cbtrc

输出应类似于以下内容：

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

查询表中的数据

在 Cloud Shell 中配置 .cbtrc 配置文件后，您可以运行简单的 cbt CLI 命令来查询表的前十条记录。

  • 如需查看该表前十行的数据，运行以下命令：
cbt read UserSessions \ count=10

输出结构如下：

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

输出值将如下所示：

---------------------------------------------- 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"

任务 5. 删除 Bigtable 表和实例

  1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 (nav-menu) 中，点击数据库下的 Bigtable。

  2. 在 Bigtable 实例列表中，点击名为 personalized-sales 的实例 ID。

  3. 在导航菜单中，点击实例下的表。

  4. 点击名为 UserSessions 的表。

  5. 点击删除表。

  6. 在确认对话框中，输入 UserSessions

  7. 点击删除。

  8. 在导航菜单的实例下，点击概览。

  9. 点击删除实例。

  10. 在确认对话框中，输入 personalized-sales

  11. 点击删除。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 删除 Bigtable 表和实例。

恭喜！

在本实验中，您使用 Bigtable 创建了新实例和表，使用 Dataflow 模板将数据加载到表中，并通过运行简单的 cbt CLI 命令确认数据已成功加载。最后，您删除了 Bigtable 表和实例，完成了本实验。

后续步骤/了解详情

Google Cloud 培训和认证

…可帮助您充分利用 Google Cloud 技术。我们的课程会讲解各项技能与最佳实践，可帮助您迅速上手使用并继续学习更深入的知识。我们提供从基础到高级的全方位培训，并有点播、直播和虚拟三种方式选择，让您可以按照自己的日程安排学习时间。各项认证可以帮助您核实并证明您在 Google Cloud 技术方面的技能与专业知识。

上次更新手册的时间：2025 年 8 月 13 日

上次测试实验的时间：2025 年 8 月 13 日

版权所有 2025 Google LLC 保留所有权利。Google 和 Google 徽标是 Google LLC 的商标。其他所有公司名和产品名可能是其各自相关公司的商标。

准备工作

  1. 实验会创建一个 Google Cloud 项目和一些资源，供您使用限定的一段时间
  2. 实验有时间限制，并且没有暂停功能。如果您中途结束实验，则必须重新开始。
  3. 在屏幕左上角，点击开始实验即可开始

使用无痕浏览模式

  1. 复制系统为实验提供的用户名和密码
  2. 在无痕浏览模式下，点击打开控制台

登录控制台

  1. 使用您的实验凭证登录。使用其他凭证可能会导致错误或产生费用。
  2. 接受条款，并跳过恢复资源页面
  3. 除非您已完成此实验或想要重新开始，否则请勿点击结束实验，因为点击后系统会清除您的工作并移除该项目

此内容目前不可用

一旦可用，我们会通过电子邮件告知您

太好了！

一旦可用，我们会通过电子邮件告知您

一次一个实验

确认结束所有现有实验并开始此实验

使用无痕浏览模式运行实验

使用无痕模式或无痕浏览器窗口是运行此实验的最佳方式。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。