BigQuery: creare un set di dati o dataset In questo articolo ti mostro come creare un set di dati in un progetto Google Cloud. Abbiamo già effettuato l’accesso a Google Cloud e abbiamo scelto un progetto, My First Project. Abbiamo abilitato le API BigQyery e ora, lanciamo BigQuery. Per avviare Big Query, vai al menu…
Google BigQuery: progetti e dataset BigQuery permette alle organizzazioni di acquisire e analizzare i dati in tempo reale sfruttando le sue avanzate funzionalità di importazione di flussi di dati che assicurano informazioni sempre aggiornate. Prima di passare alla programmazione BigQuery, voglio darti una breve panoramica di due elementi, progetti e set di dati. Progetti BigQuery…
Cos’è Google Big Query In parole semplici google BigQuery è un database che consente di archiviare e recuperare dati usando SQL. Anche se la definizione è semplice, ha grandi capacità che sono utili nella creazione di data warehouse su dcp e abilitazione di analisi capaci di abilità all’interno dell’organizzazione. Le caratteristiche chiave di Big Query…
Google Cloud BigQuery: pro e contro di Cloud BigQuery BigQuery è un prodotto di data warehouse Enterprise disponibile sulla piattaforma GCP o Google Cloud Platform. È senza server. Non è necessario eseguire il provisioning e gestire istanze fisiche dei motori di calcolo per BigQuery. Ha supporto per SQL standard. Ciò semplifica la gestione e l’interrogazione…
Google Cloud Datastore: pro e contro di Cloud Datastore Cloud Datastore è un database di documenti disponibile su Google Cloud Platform o GCP. È simile ad altri database di documenti come MongoDB e ElasticSearch. Cloud Datastore supporta le transazioni atomiche. Questo è buono, ma non al livello dei prodotti RDBMS. Essendo un database di documenti,…
Google Cloud Bigtable: pro e contro di Cloud Bigtable Cloud Bigtable è un database colonnare supportato su GCP o Google Cloud Platform. I dati vengono memorizzati colonna per colonna all’interno di Cloud Bigtable simile a HBase e Cassandra. Le famiglie di colonne vengono utilizzate per memorizzare i dati e le colonne stesse sono flessibili e…
Google Cloud Spanner: pro e contro di Cloud Spanner Cloud Spanner è un database relazionale che fornisce la gestione dei dati basata su SQL. Elimina i limiti tradizionali di RDBMS in termini di scalabilità. Ottieni la coerenza RDBMS e la conformità ACID pur essendo in grado di scalare orizzontalmente come database NoSQL. È il migliore…
Cloud SQL: pro e contro di Google Cloud Cloud SQL fornisce un’opzione di database relazionale in GCP o Google Cloud Platform. È una versione completamente gestita di MySQL o PostgreSQL. È lo stesso prodotto che si installa e utilizza all’interno dell’azienda, ma è gestito per scalabilità, disponibilità elevata e backup. Cloud SQL è integrato con…
Google Cloud Storage Google Cloud Storage è un archivio oggetti disponibile su GCP. È simile a S3 su AWS e in parte HDFS in Hadoop. I dati vengono archiviati come file raw in qualsiasi formato sia caricato il file. Lo storage cloud supporta bucket che hanno uno spazio di collegamento globale e quindi possono essere…
Google Cloud Platform (GCP) opzioni di archiviazione Google Cloud Platform offre una serie di opzioni di archiviazione dei dati. È importante scegliere l’opzione giusta, in base ai requisiti per l’aggiunta, gli aggiornamenti e l’interrogazione dei dati. La prima opzione che abbiamo è Cloud Storage. È un database di archiviazione di oggetti simile a Amazon S3.…
Data Warehouse: la sua importanza La scienza dei dati (data science) è la tecnologia chiave per qualsiasi professionista IT. Oggi sono in costruzione sempre più applicazioni per la scienza dei dati e sono costruite su piattaforme cloud come Amazon Web Services, Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure. Il cloud offre scalabilità illimitata ed elasticità alla…