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BigQueryは、Google Cloud Platformが提供しているビッグデータ解析サービス。数TB(テラバイト)またはPB(ペタバイト)の膨大なデータに対し、SQL風のクエリを実行し、高速で集計・分析を行うサービスです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

Q&A

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PythonでBig Queryを操作しテンポラリテーブルを作りたい(大量データの処理が発生)

kakedashi_mk_py

総合スコア2

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pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/07/17 09:46

・実行環境:Google Colaboratory
・接続DB:Big Query
・やりたいこと:Google ColaboratoryからBig Queryをたたき、中間テーブルを作成したい
・困っていること:Big Queryを叩いて得たデータを一度データフレームに入れ、そのデータフレームをBig Query上でテーブル化するという処理をしているため、データ量に比例して処理速度が重くなってしまう
・知りたいこと:今回のようなビッグデータをGoogle Colaboratory上で処理する際、負荷をかけないで処理する方法はあるのか

実際に書いているコード

Python

1import pandas as pd 2from pandas.io import gbq 3from gspread_dataframe import get_as_dataframe, set_with_dataframe 4 5query = 'データ更新のクエリ' 6df = pd.read_gbq(query, 'project-id') 7# テンポラリテーブルを上書き 8df.to_gbq('table_name', 'project-id', if_exists='replace')

今後もscikielearnの機械学習モデルに教育データを入れ込んだりしたいので、こういった大量データを扱う際の方法を教示いただけると幸いです。
よろしくおねがいします。

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sazi

2020/07/17 11:40

big query上のデータを元に中間テーブルを作成するのなら、そのデータを中間テーブルにinsertするSQLのみで完結しますけど、そういう事ではない?
kakedashi_mk_py

2020/07/20 01:11

回答ありがとうございます。 今回の質問はある業務を切り出して質問させていただいているので、BQ上でinsertする方法も考えたのですが、ちょっと運用面(ある程度の定常運用化を想定)で課題があり、今回の方法を考えた次第でした。。
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