구글 빅 쿼리 사용방법

빅쿼리 사용방법

 

대용량의 데이터 생성과 쌓임으로 인해 기업과 기관들은 방대한 데이터를 분석하고 활용하는 데에 관심을 가지고 있습니다. 그래서 오늘의 메가스러운 IT지식은 빅데이터 처리 분석에 용이한 구글 빅쿼리에 대해서 알아보겠습니다.

구글 빅 쿼리 사용방법

목차
1. 구글 빅쿼리 개념
2. 빅쿼리의 아키텍처와 작동 원리
3. 사용방법

 

빅데이터 시장은 지난 몇 년 동안 지속적인 성장을 보여왔습니다. 이에 따라 빅데이터 시장은 다양한 분야에서 긍정적인 성장을 이루고 있습니다.

그래서 데이터의 규모와 다양성이 크게 증가고, 대규모 데이터를 수집, 저장, 처리하고 분석하기 위해서는 고성능의 시스템과 효율적인 알고리즘이 필요합니다. 또한, 다양한 유형의 데이터를 통합하고 분석하는 능력이 필요합니다. 이는 신속한 데이터 처리와 실시간 분석이 중요해졌기 때문입니다.

빠른 의사 결정과 실시간 예측을 위해서는 데이터 처리 속도와 실시간 분석 능력이 필수적입니다. 하지만 데이터의 보안과 개인 정보 보호가 중요한 이슈입니다. 대량의 데이터를 다루는 만큼 데이터의 안전성과 개인 정보 보호에 대한 관심이 높아졌습니다. 또한 데이터 처리 방식이 중요해져서 데이터 셋 등에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

 

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1. 구글 빅쿼리 개념

구글 빅쿼리는 클라우드 기반의 데이터 웨어하우징 및 분석 서비스로서, 대규모 데이터셋을 처리하고 분석하는 데에 사용됩니다. 구글의 인프라와 기술을 기반으로 구축되어 있으며, 사용자는 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다. 

서버리스 아키텍처를 사용하므로 별도의 서버 설정이 필요 없으며, 필요한 만큼의 리소스만 사용하여 비용을 절감할 수 있습니다.

1) 빅쿼리의 주요 특징

• 확장성 : 수십 테라바이트 이상의 대규모 데이터를 처리할 수 있으며, 필요에 따라 자동으로 확장하여 처리 능력을 조정할 수 있습니다.
• 실시간 처리 : 데이터를 실시간으로 적재하고 쿼리를 실행하여 실시간 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 예측, 감지 및 모니터링 등의 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.
• 쉬운 사용성 : SQL 기반의 질의 언어를 사용하여 데이터를 처리하므로, 데이터 분석가와 개발자들이 기존의 SQL 기반 지식을 활용하여 쉽게 사용할 수 있습니다.
• 경제적 효율성 : 사용한 만큼만 비용을 지불하는 서비스로서, 필요한 시간 동안에만 리소스를 사용할 수 있습니다. 이는 비용을 절감하고 더 경제적인 빅데이터 처리를 가능하게 합니다.
• 보안 및 관리 기능 : 데이터의 보안과 관리를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 데이터 암호화, 액세스 제어, 로그 및 감사 추적 등의 보안 기능을 지원하며, 데이터의 백업과 복원, 사용량 모니터링 등의 관리 기능을 제공합니다.

 

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2. 빅쿼리의 아키텍처와 작동 원리

분산 컴퓨팅 아키텍처를 기반으로 동작합니다. 데이터는 구글의 클라우드 스토리지에 저장되며, 쿼리가 실행될 때 필요한 리소스가 동적으로 할당됩니다. 

1. 데이터 로딩 : 사용자는 데이터를 구글 클라우드 스토리지에 업로드하거나, 외부 데이터 소스와 연결하여 데이터를 로딩합니다.
2. 쿼리 작성 : 사용자는 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 분석하고 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 쿼리는 빅쿼리 쿼리 편집기 또는 클라이언트 애플리케이션을 통해 작성할 수 있습니다.
3. 작업 실행 : 쿼리가 실행되면 빅쿼리는 자동으로 데이터를 분산하여 병렬로 처리합니다. 이때, 필요한 리소스가 동적으로 할당되어 처리 속도를 최적화합니다.
4. 결과 반환 : 쿼리의 실행이 완료되면 결과는 사용자에게 반환됩니다. 결과는 빅쿼리 테이블에 저장되거나, 다운로드되거나, 시각화 도구와 연동하여 시각화될 수 있습니다.

 

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3. 빅쿼리 사용방법

1) 데이터셋 생성과 데이터 로딩

빅쿼리를 사용하기 위해 먼저 데이터셋을 생성하고 데이터를 로딩해야 합니다. 

(1)데이터셋 생성

빅쿼리 콘솔에 접속하여 원하는 프로젝트 내에서 데이터셋을 생성합니다. 데이터셋은 데이터를 구성하는 테이블의 집합입니다. 데이터셋 이름을 정하고, 필요한 경우 데이터셋에 대한 설정을 구성합니다.

(2)데이터 로딩

생성한 데이터셋에 데이터를 로딩하기 위해 여러 방법을 사용할 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 CSV, JSON, AVRO 등의 파일을 구글 클라우드 스토리지에 업로드한 후, 빅쿼리 콘솔 또는 CLI를 통해 데이터를 로딩하는 것입니다. 또한, 외부 데이터 소스와 연결하여 데이터를 로딩할 수도 있습니다.

2) 쿼리 작성과 실행

데이터셋에 로딩된 데이터를 분석하기 위해 쿼리를 작성하고 실행해야 합니다.

(1) 쿼리 작성

빅쿼리 콘솔 또는 클라이언트 애플리케이션을 통해 SQL 쿼리를 작성합니다. 쿼리는 테이블의 컬럼과 조건을 지정하여 원하는 데이터를 조회하거나 계산할 수 있습니다. 필요한 경우 JOIN, GROUP BY, ORDER BY 등의 SQL 문법을 활용할 수 있습니다.

(2) 쿼리 실행

작성한 쿼리를 실행하여 결과를 확인할 수 있습니다. 쿼리는 빅쿼리 콘솔에서 직접 실행하거나, API를 통해 프로그래밍적으로 실행할 수 있습니다. 쿼리의 실행 시간은 데이터의 양과 쿼리의 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다.

3) 쿼리 결과 저장 및 내보내기

쿼리의 결과를 저장하거나 내보내는 방법을 제공합니다.

(1) 쿼리 결과 저장

쿼리의 결과를 빅쿼리 테이블에 저장할 수 있습니다. 저장된 결과는 데이터셋 내에 새로운 테이블로 생성됩니다. 이를 통해 나중에 필요한 경우 저장된 결과를 재사용할 수 있습니다.

(2) 쿼리 결과 내보내기

쿼리의 결과를 다른 형식으로 내보낼 수 있습니다. 빅쿼리는 CSV, JSON, Avro, Parquet 등 다양한 형식으로 결과를 내보내는 기능을 제공합니다. 내보낸 결과는 구글 클라우드 스토리지에 저장되거나, 다운로드하여 로컬 시스템으로 가져올 수 있습니다.

4) 빅쿼리의 보안 및 모니터링 기능

빅쿼리는 데이터의 보안과 모니터링을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 

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다음에는 빅쿼리가 머신러닝과 학습하는 방법에 대해서 알려드릴게요!
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