[사용해봐요 Dataprep] 4편 – Dataprep Export 기능

본 내용은 [사용해봐요 Dataprep] 3편 – Dataprep Join 기능 포스팅에서 이어지는 내용입니다. 참고 부탁드립니다 🙂

[사용해봐요 Dataprep] 4편 – Dataprep Export 기능 목차

• Export to BigQuery
• Export to Local
• 참고

Export to BigQuery

이번엔 merge한 이 information-200524-2Recipe를 BigQuery에도 export해보도록 하겠습니다.

우측 상단의 Run Job 버튼과, Add Publishing Action버튼을 순서대로 클릭합니다.

다음은 Add Publishing Action 버튼을 클릭했을 때 보이는 화면입니다.

좌측에서 [BigQuery]탭을 클릭한 후, 나타나는 Datasets를 클릭합니다.

위 이미지에서는 data_from_dataprep 입니다.

Create a new table 을 클릭한 후, table 이름을 입력하고 [Add]를 클릭합니다.

Location이 추가된 것을 확인할 수 있습니다.

[Run Job] 을 클릭합니다.

두 Recipe가 합쳐진 것을 시각적으로 확인할 수 있습니다.

BigQuery로 이동해봅시다.

Dataprep에서 export한 데이터가 무사히 도착한 것을 확인할 수 있습니다.

Export to Local

쿼리 편집기에서 아래 쿼리문을 작성한 후, 실행 버튼을 클릭합니다.

SELECT * FROM {데이터세트 이름}.{테이블 이름};

본 포스팅 기준으로 쿼리문은 아래와 같습니다.

SELECT * FROM data_from_dataprep.birthday_information;

쿼리가 오류 없이 실행되었습니다.

[결과 저장]을 클릭합니다.

[CSV(로컬 파일)] 을 선택하고 [저장]을 클릭합니다.

다운 받은 csv파일이 로컬에서 깨지지 않은 형태로 깨끗하게 열리는 것을 확인할 수 있습니다.

지금까지 긴 포스팅 읽어주셔서 감사합니다 🥰

참고

공식

• Dataprep 제품 개요
• Dataprep 문서

퀵랩

• Dataprep: Qwik Start
• Working with Google Cloud Dataprep
• Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep
• Streaming IoT Core Data to Dataprep

유튜브

• Dataprep: Qwik Start 에 대한 소개 영상
• Creating ETL Jobs with DataPrep – Take5
• Easily prepare data for analysis with Google Cloud (Google Cloud Next ’17)

블로그

• 박정운 님 블로그 <GCP Dataprep 사용 해보기>
• Life on Cloud <ACE 스터디잼 라이브 요약 발췌>
• Life on Cloud <PCA 스터디잼 라이브 요약 발췌>

다음 포스팅 [사용해봐요 Dataprep] 5편 – 후기 에서 뵙겠습니다.