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建立及填入 Bigtable 執行個體

实验 35 分钟 universal_currency_alt 1 积分 show_chart 入门级
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GSP1054

Google Cloud 自學實驗室標誌

總覽

Bigtable 是可擴充的全代管 Google NoSQL 資料庫服務。如要在鍵/值儲存庫中儲存大量資料,Bigtable 是非常合適的選擇。此外,Bigtable 還可用於個人化服務、廣告技術、金融科技、數位媒體和物聯網 (IoT) 等用途。Bigtable 的延遲時間短且讀寫處理量高,可讓您快速存取大量資料,以便處理及分析。

在個人化應用方面,Bigtable 能處理大量寫入作業來儲存使用者與線上產品的互動資料,也能處理大量讀取作業,將這些互動資料提供給模型,進而生成個人化建議。

在本實驗室中,您將使用 Google Cloud 控制台建立 Bigtable 執行個體和資料表,儲存使用者與產品的互動資料。然後您要使用 Dataflow 範本,將預先產生的 Cloud Storage 資料檔案填入資料表。Dataflow 工作完成後,您要確認已成功在資料表填入資料,接著刪除 Bigtable 資料,完成實驗室。

學習內容

在本實驗室中,您將瞭解如何建立 Bigtable 執行個體並從 Cloud Storage 載入資料,而不必編寫任何程式碼。

  • 建立 Bigtable 執行個體,以及含有資料欄系列的 Bigtable 資料表。
  • 使用 Dataflow 範本,將 Cloud Storage 中的 SequenceFile 檔案載入 Bigtable。
  • 確認資料已載入 Bigtable。
  • 刪除 Bigtable 資料表和執行個體。

事前準備

設定和需求

瞭解以下事項後,再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時,且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時,顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動,而不是模擬或示範環境。為此,我們會提供新的暫時憑證,供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室,請先確認:

  • 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意事項:請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室,這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突,避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成實驗室活動了!別忘了,活動一旦開始將無法暫停。
注意事項:務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶,可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用,畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目:

    • 「Open Google Cloud console」按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
    • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)
  2. 點選「Open Google Cloud console」;如果使用 Chrome 瀏覽器,也能按一下滑鼠右鍵,選取「在無痕視窗中開啟連結」

    接著,實驗室會啟動相關資源,並開啟另一個分頁,顯示「登入」頁面。

    提示:您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

    注意:如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊,請點選「使用其他帳戶」
  3. 如有必要,請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

  4. 點選「下一步」

  5. 複製下方的 Password,並貼到「歡迎使用」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

  6. 點選「下一步」

    重要事項:請務必使用實驗室提供的憑證,而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意:如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室,可能會產生額外費用。
  7. 按過後續的所有頁面:

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶,請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意:如要使用 Google Cloud 產品和服務,請點選「導覽選單」,或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。「導覽選單」圖示和搜尋欄位

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器,提供永久的 5 GB 主目錄,而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權,方便您使用 Google Cloud 資源。

  1. 點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」圖示 「啟動 Cloud Shell」圖示

  2. 系統顯示視窗時,請按照下列步驟操作:

    • 繼續操作 Cloud Shell 視窗。
    • 授權 Cloud Shell 使用您的憑證發出 Google Cloud API 呼叫。

連線建立完成即代表已通過驗證,而且專案已設為您的 Project_ID。輸出內容中有一行文字,宣告本工作階段的 Project_ID

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

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具,已預先安裝於 Cloud Shell,並支援 Tab 鍵自動完成功能。

  1. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶:
gcloud auth list
  1. 點按「授權」

輸出內容:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID:
gcloud config list project

輸出內容:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意:如需 gcloud 的完整說明,請前往 Google Cloud 參閱 gcloud CLI 總覽指南

Dataflow API

確定已啟用 Dataflow API

請重新啟動連至 Dataflow API 的連線,確保可順利使用這個必要的 API。

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}}}

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 Dataflow API

工作 1:建立 Bigtable 執行個體

如要在 Bigtable 建立新資料表,首先需建立 Bigtable 執行個體來儲存資料表。

  1. 在 Google Cloud 控制台的「導覽選單」(nav-menu) 中,點選「資料庫」下方的「Bigtable」

  2. 點選「建立執行個體」

  3. 輸入必要資訊來建立 Bigtable 執行個體:

屬性
執行個體名稱 Personalized Sales
執行個體 ID 保留預設值。
儲存空間類型 SSD
叢集 ID 保留預設值。
區域
可用區
節點資源調度模式 手動分配
數量 保留預設值。
  1. 點選「建立」

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 建立 Bigtable 執行個體。

工作 2:建立新的 Bigtable 資料表

Bigtable 資料表會為每一列提供專屬 ID,稱為「資料列索引鍵」,並將相關資料欄歸類為「資料欄系列」。在這項工作中,您將建立新的 Bigtable 資料表並設定適當的資料列索引鍵和資料欄系列,來儲存使用者互動資料。

首先,您將建立 UserSessions 資料表,並結合使用者 ID 與時間戳記做為資料列索引鍵,來儲存使用者在線上與各種產品互動的資料,以及已確認的銷售活動。然後您要建立兩個資料欄系列 InteractionsSales,以彙整相關資料欄。

  1. 在 Bigtable 執行個體清單中,點選執行個體 ID「personalized-sales」

  2. 在導覽選單中,點選「執行個體」下方的「資料表」

  3. 點選「建立資料表」。

  4. 在「資料表 ID」部分,輸入 UserSessions

  5. 點選「新增資料欄系列」

  6. 在「資料欄系列名稱」部分,輸入 Interactions

保留垃圾回收政策的預設值。

  1. 點選「完成」

  2. 重複步驟 5 至 7,建立另一個資料欄系列並命名為 Sales

  3. 點選「建立」

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 建立新的 Bigtable 資料表。

工作 3:使用 Dataflow 範本,從 Cloud Storage 載入資料檔案

在這項工作中,您會執行 Dataflow 工作,將 Cloud Storage 資料載入 Bigtable。為了成功執行 Dataflow 工作,您必須先建立 Cloud Storage bucket,讓 Dataflow 能視需要寫入暫存檔案。這樣一來,就能順利透過範本建立及執行新的 Dataflow 工作。

建立 Cloud Storage bucket

  1. 前往 Google Cloud 控制台的「導覽選單」(nav-menu),依序點選「Cloud 總覽」>「資訊主頁」

  2. 在「專案資訊」下方,複製「專案 ID」的值 (例如 )。

    您將使用 Qwiklabs 專案 ID (該 ID 已是全域不重複),做為 Cloud Storage bucket 名稱。

  3. 前往 Google Cloud 控制台的「導覽選單」(nav-menu),依序點選「Cloud Storage」>「bucket」

  4. 點選「建立 bucket」

  5. 輸入必要資訊來建立 Cloud Storage bucket,並將「project-id」替換成您在步驟 2 複製的專案 ID。

屬性
名稱 project-id
位置類型 Multi-region
位置 us (多個美國區域)



保留其餘參數的預設值。

  1. 點選「建立」

  2. 如果出現「系統會禁止公開存取」的提示訊息,請點選「確認」

使用範本建立 Dataflow 工作

  1. 前往 Google Cloud 控制台的「導覽選單」(nav-menu),在「數據分析」下方依序點選「Dataflow」>「工作」

  2. 點選「利用範本建立工作」

  3. 輸入必要資訊以使用範本建立 Dataflow 工作,並將「project-id」替換成您先前複製的專案 ID。

屬性
工作名稱 import-usersessions
區域端點
Dataflow 範本 從 Cloud Storage 載入 Cloud Bigtable 的 SequenceFile 檔案
專案 ID project-id
執行個體 ID personalized-sales
資料表 ID UserSessions
來源路徑模式 gs://spls/gsp1054/retail-interactions-sales-00000-of-00001
臨時位置 gs://project-id/temp



保留其餘參數的預設值。

  1. 點按「執行工作」

  2. 在「工作圖表」頁面的「工作步驟檢視畫面」下方,選取「圖表檢視」

「圖表檢視」會顯示圖表,說明完成下列工作步驟的進度:

  • 讀取 Cloud Storage 中的 SequenceFile。
  • 修改資料,以便載入 Bigtable。
  • 將資料寫入 Bigtable。
  1. 如要以表格檢視模式查看以上步驟,請選取「表格檢視」

當「工作圖表」中的每個任務成功完成,旁邊就會顯示綠色勾號,表示任務狀態為「成功」。這項工作約需 3 到 5 分鐘才能順利執行完畢。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 使用 Dataflow 範本,從 Cloud Storage 載入資料檔案。

工作 4:確認資料已載入 Bigtable

Dataflow 工作成功完成後,您可以使用 cbt (Cloud Bigtable 指令列工具) 指令 連線至 Bigtable 執行個體,確認資料表已填入資料。

設定 Bigtable CLI

您必須先透過 Cloud Shell,將 .cbtrc 設定檔改成您的專案 ID 和 Bigtable 執行個體 ID,才能使用 cbt CLI 指令連線至 Bigtable。

如要複習 Cloud Shell 的存取方式,請點選本頁右側選單中的「設定和需求」

  1. 在 Cloud Shell 執行下列指令,使用專案 ID 和執行個體 ID 修改 .cbtrc 檔案:
echo project = `gcloud config get-value project` \ >> ~/.cbtrc echo instance = personalized-sales \ >> ~/.cbtrc
  1. 執行下列指令,確認您已成功修改 .cbtrc 檔案:
cat ~/.cbtrc

輸出內容大致如下:

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

查詢資料表中的資料

在 Cloud Shell 設定 .cbtrc 設定檔後,即可執行簡單的 cbt CLI 指令,查詢資料表的前十筆記錄。

  • 執行下列指令,查看資料表的前十列資料:
cbt read UserSessions \ count=10

輸出內容的結構如下:

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

輸出值大致如下:

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

工作 5:刪除 Bigtable 資料表和執行個體

  1. 在 Google Cloud 控制台的「導覽選單」(nav-menu) 中,點選「資料庫」下方的「Bigtable」

  2. 在 Bigtable 執行個體清單中,點選執行個體 ID「personalized-sales」

  3. 在導覽選單中,點選「執行個體」下方的「資料表」

  4. 點選資料表「UserSessions」

  5. 點選「刪除資料表」

  6. 在確認對話方塊中,輸入 UserSessions

  7. 點選「刪除」。

  8. 在導覽選單中,點選「執行個體」下方的「總覽」

  9. 點選「刪除執行個體」

  10. 在確認對話方塊中,輸入 personalized-sales

  11. 點選「刪除」。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 刪除 Bigtable 資料表和執行個體。

恭喜!

在本實驗室中,您學會使用 Bigtable 建立新的執行個體和資料表,使用 Dataflow 範本將資料載入資料表,以及執行簡單的 cbt CLI 指令,來確認已成功載入資料。最後,您刪除了 Bigtable 資料表和執行個體,順利完成實驗室。

後續步驟/瞭解詳情

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法,讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程,並有隨選、線上和虛擬課程等選項,方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期:2025 年 8 月 13 日

實驗室上次測試日期:2025 年 8 月 13 日

Copyright 2025 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標,其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。

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密码
  2. 在无痕浏览模式下,点击打开控制台

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  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

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