EC2(Python3)->BigQuery - Qiita前提 ・GCPのアカウントが準備できていること ・BigQueryに接続可能なtableが存在すること 実行環境の準備 ec2 -pyenv -naconda3-4.0.0 -pandas -httplib2 -google-api-python-client モジュール追加 sudo su - pyenv global naconda3-4.0.0 pip install httplib2 pip install google-api-python-client
BigQueryを使う処理のテストをどう書くか - Qiita
この記事はVOYAGE GROUP エンジニアブログ Advent Calendar 2014の6日目の記事です。 こんにちは、VOYAGE GROUPで片手間データサイエンティスト業に従事している@hagino3000です。 昨今のBigQueryムーブメントに乗って、分析用のデータをBigQueryに投入しはじめた方も多いと思います。しかし、BigQueryを使い出すと、集計バッチ等のテストコードがローカル環境で完結しなくなり、BigQueryそのものを参照したくなります。本記事ではいくつかのアプローチを紹介します。 サンプルコードはPython + nose + BigQuery-Pythonを使っています。 何が問題か 何故テストコードで悩むかというと、BigQueryは次の2つの特徴を持つから。 ローカル環境が作れない 少量のデータでもクエリに5秒程度かかる 特にクエリに時間がか
BigQueryをpythonから利用する。 - Qiita
BigQueryをpythonで使う。 BigQueryはGoogleの提供しているとても早いデータ分析環境だ。なんでもデータを何千台のマシンに分散して処理しているそうで、まさにGoogleにしかできそうもない。 縁がありBigQueryを評価する機会に恵まれた。触ってみたら結構早かった。pythonから触ってみる方法を試したので共有したい。 事前準備 BigQuery単体で使えるようにしておく。 Billingを設定しないと使えないかもしれない。 BigQueryAPIのアクセスは有効にしておく。 2015-09-14 修正 下の方法を取らずとも、 というライブラリが出ているようです。 参考の為下の記述を残します。 環境整備 ubuntu13.10で試した。 pythonで使うには以下のようなライブラリを入れる。pipは事前に入れておくこと。 sudo pip install --upg
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