Zenn
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データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）をBigQueryでやりたいに応える

2022/04/24に公開
Docker
Jupyter Notebook
BigQuery
tech

概要

  • 今回，BigQueryでデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）を作りました．
  • 同じ手順で，誰もが利用できると思います．
  • Dockerで作ったJupyterLab環境で動きます．
  • Dockerに関するファイルの説明は行いません．

以下にコード等を置いてありますので，興味がある方はご覧ください．
何か不具合あれば，issueでご連絡ください．
https://github.com/yuiki-iwayama/100knocks-preprocess-BigQuery

前提

  • GCPアカウント登録を済ませておく[2]
  • Dockerをセットアップしておく[3]

手順

概要

  1. プロジェクトを作成する
  2. サービスアカウント/サービスアカウントキーを作成して，ローカルに保管する
  3. Docker上でBigQueryを動かしてみる

1. プロジェクトを作成する

まず，Google Cloud Platform上でプロジェクトを作成します．

  1. ビューの上部にあるプロジェクト セレクタ（<プロジェクト名>▼の箇所）をクリックする

  2. プロジェクト セレクタのダイアログ ボックスが表示されるので，右上の新しいプロジェクトをクリックする

  3. プロジェクト名入力して，作成をクリックする（ここでは100knocks-testとしている）

  4. ビューの上部にあるプロジェクト セレクタ（<プロジェクト名>▼の箇所）をクリックして，先ほど作成したプロジェクトをクリックして移動する

  1. リソースのUIから，BigQueryをクリックする

  2. 右上にでてくるアップグレードをクリックする

  3. 請求先のアカウントを選択し，アカウント設定をクリックする（個人だと請求先アカウントしかでない）

2. サービスアカウント/サービスアカウントキーを作成して，ローカルに保管する

続いて，サービスアカウント，およびサービスアカウントキーを作成し，ローカルに保管します．

  1. ナビゲーションメニューをクリックし，IAMと管理を選択し，サービス アカウントをクリックする

  2. +サービス アカウントを作成をクリックする

  3. 小文字開始の6~30の英数字でサービスアカウント IDを入力し，作成して実行をクリックする

  4. ロールを選択をクリックし，「BigQuery -> BigQuery管理者」を選択し，続行をクリックする

  5. ユーザーにこのサービス アカウントへのアクセスを許可 (省略可)と出たら，完了をクリックする

  6. 操作の下の「⋮」をクリックし，鍵を管理をクリックする

  7. 鍵を作成をクリックして，新しい鍵を作成をクリックする

  8. キーのタイプはそのまま「JSON」にしたまま，作成をクリックし，デスクトップにダウンロードしておく

  9. mkdir /.gcpで隠しフォルダを作成し，mv ~/Desktop/<作成した鍵>.json ~/.gcp/で移動させる

3. Docker上でBigQueryを動かしてみる

いよいよ，BigQueryを動かしてみます．

  1. $ git clone git@github.com:yuiki-iwayama/100knocks-preprocess-BigQuery.gitでリポジトリを任意のディレクトリにcloneしてくる

  2. $ cd 100knocks-preprocess-BigQueryでディレクトリを移動する

  3. .envファイルをエディターで開き，以下の項目を記載する

    • GCP_KEY_PATH=は「~/.gcp/<作成した鍵>.json」を記載する

    • GCP_IAM=は，サービスアカウントのメールを記載する

    • GCP_PROJECT_ID=は，「## 1. プロジェクトを作成する」で作ったプロジェクトのIDを記載する
      ※ナビゲーションメニュー->ホーム->プロジェクトIDで確認できる

    • GCP_DATA=は，これから作りたいデータセット名を記載する

    .env
    GCP_KEY_PATH=
GCP_IAM=
GCP_PROJECT_ID=
GCP_DATA=

  4. $ docker-compose up -d --buildでコンテナをbuildする（buildが終わっても，データを送っているため多少時間かかる）

  5. $ docker-compose logsでデータセットの作成が成功しているかを確認できる

  6. 次にBigQuery上でもデータセットが作成されているかを確認できる

  7. ブラウザでlocalhost:8888にアクセスしてJupyterLabを立ち上げる

  8. BigQuery.ipynbを開き，1個めと2個めのセルを実行してうまくいけば，BigQueryで100本ノックを行える

  9. Python.ipynbも1個めのセルを実行すれば，BigQueryからデータがDataframeに格納されるので，同様に100本ノックを行える

参考

脚注

  1. おそらく無料の範囲内（クエリ:毎月 1 TB，ストレージ:毎月 10 GB）で大丈夫とは思いますが，料金についてはGoogle BigQuery の料金体系を解説を参考にしてください． ↩︎

  2. ステップ 1: Google Cloud アカウントを作成するを参考にしてください． ↩︎

  3. Docker入門して機械学習環境構築を参考にしてください． ↩︎

  4. サンドボックスの状態のままだと，コンテナをbuildしてから60日後にテーブルが消えるかもしれないですが，検証していません．詳しくはクレジットカードは不要 : クエリを無料で試せる BigQuery サンドボックスをご確認ください． ↩︎

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