Introdução aos pipelines do BigQuery

É possível usar pipelines do BigQuery para automatizar e simplificar seus processos de dados do BigQuery. Com os pipelines, é possível programar e executar recursos de código em sequência para melhorar a eficiência e reduzir o esforço manual.

Visão geral

Os pipelines são gerados pelo Dataform.

Um pipeline consiste em um ou mais dos seguintes recursos de código:

É possível usar pipelines para programar a execução de recursos de código. Por exemplo, é possível programar uma consulta SQL para ser executada diariamente e atualizar uma tabela com os dados de origem mais recentes, que podem alimentar um painel.

Em um pipeline com vários recursos de código, você define a sequência de execução. Por exemplo, para treinar um modelo de machine learning, você pode criar um fluxo de trabalho em que uma consulta SQL prepara dados e, em seguida, um notebook subsequente treina o modelo usando esses dados.

Recursos

É possível fazer o seguinte em um pipeline:

Limitações

Os pipelines estão sujeitos às seguintes limitações:

  • Os pipelines estão disponíveis apenas no console do Google Cloud.
  • Não é possível mudar a região de armazenamento de um pipeline depois que ele é criado. Para mais informações, consulte Definir a região padrão para recursos de código.
  • É possível conceder acesso a usuários ou grupos a um pipeline selecionado, mas não é possível conceder acesso a tarefas individuais dentro do pipeline.

Regiões compatíveis

Todos os recursos de código são armazenados na sua região padrão para recursos de código. A atualização da região padrão muda a região de todos os recursos de código criados depois desse ponto.

A tabela a seguir lista as regiões em que os pipelines estão disponíveis:

Descrição da região Nome da região Detalhes
África
Johannesburgo africa-south1
América
Columbus us-east5
Dallas us-south1 Ícone de folha Baixo CO2
Iowa us-central1 Ícone de folha Baixo CO2
Los Angeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montreal northamerica-northeast1 Ícone de folha Baixo CO2
N. Virgínia us-east4
Oregon us-west1 Ícone de folha Baixo CO2
São Paulo southamerica-east1 Ícone de folha CO2 baixo
Carolina do Sul us-east1
Ásia-Pacífico
Hong Kong asia-east2
Jacarta asia-southeast2
Mumbai asia-south1
Seul asia-northeast3
Singapura asia-southeast1
Sydney australia-southeast1
Taiwan asia-east1
Tóquio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 Ícone de folha CO2 baixo
Frankfurt europe-west3 ícone de folha Baixo CO2
Londres europe-west2 ícone de folha Baixo CO2
Madri europe-southwest1 Ícone de folha Baixo CO2
Países Baixos europe-west4 Ícone de folha Baixo CO2
Turim europe-west12
Zurique europe-west6 Ícone de folha Baixo CO2
Oriente Médio
Doha me-central1
Damã me-central2

Cotas e limites

Os pipelines do BigQuery estão sujeitos a cotas e limites do Dataform.

Preços

A execução de tarefas de pipeline do BigQuery gera cobranças de computação e armazenamento no BigQuery. Para mais informações, consulte preços do BigQuery.

Os pipelines que contêm notebooks geram cobranças de ambiente de execução do Colab Enterprise com base no tipo de máquina padrão. Para detalhes sobre preços, consulte Preços do Colab Enterprise.

Cada execução de pipeline do BigQuery é registrada usando o Cloud Logging. A geração de registros é ativada automaticamente para execuções de pipeline do BigQuery, o que pode gerar cobranças do Cloud Logging. Para mais informações, consulte os preços do Cloud Logging.

A seguir