順次追記予定

全般

クライアントの更新

$ sudo gcloud components update

デフォルトプロジェクトの確認

$ gcloud config list

デフォルトプロジェクトの切り替え

$ gcloud config set project <project name>

実行時プロジェクト指定

$ gcloud --project <project id>

Project毎のクォータ

$ gcloud compute regions list

今使えるコンポーネントの確認

$ gcloud components list

サービスアカウントの認証

$ gcloud auth activate-service-account \
<service account 名>@<project-name>.iam.gserviceaccount.com \
--key-file <IAM画面で発行したキーjsonファイル> \
--project <<project-name>>

GCE

インスタンスの一覧

$ gcloud compute instances list

インスタンスの作成

$ gcloud compute instances create test-instance --project test_pj --zone asia-east1-a

Firewallのルール参照

$ gcloud compute routes list

BigQuery

実行時プロジェクトの切り替え

$ bq --project_id <project id>

特定PJのジョブの一覧

$ bq ls -j --all

特定ジョブの詳細

$ bq --format prettyjson show -j <job id>

テーブルの作成

まずは、データセットの作成

$ bq mk <project name>:<dataset name>

デーブルの作成

$ bq mk --schema id:integer,name:string -t <dataset name>.<table name>

テーブルの作成(カラムのmodeをしている場合)

bqコマンドにschemaを直接書く場合、modeが指定できない。デフォルトのnullableになる。

$ bq mk --schema schema.ddl  -t <dataset name>.<table name>

schema.ddl

[
  {"name": "name", "type": "string", "mode": "required"},
  {"name": "gender", "type": "string", "mode": "nullable"},
  {"name": "count", "type": "integer", "mode": "repeated"}
]

パーティションテーブルにする場合は、以下のオプションを付ける

--time_partitioning_type=DAY

任意の日付カラムを使ったパーティションテーブル(Beta)にする場合は、以下のオプションを付ける

 --time_partitioning_field　[COLUMN]

テーブルの一覧

$ bq ls <dataset name>

テーブルのスキーマ情報を出力

$ bq show --schema --format=prettyjson <dataset name>.<table name>

データのエクスポート

bq extract <dataset name>.<table name> gs://<bucket name>/<file name>

データ量が多い場合、ファイル名に*をつけておくこと。そうすると勝手にファイル分割する。

データのロード(区切り文字がパイプの場合)

bq load -F '|' <dataset name>.<table name> gs://<bucket name>/<target file(pipe splited)>

データロードに区切り文字「x001」を指定

コンソールに入力しづらい制御文字などを区切り文字とする場合
hiveがデフォルトこの区切り文字を使う

$ bq load -F "`echo $'\x01'`" <dataset name>.<table name> gs://<bucket name>/<target file(x001 splitted)>

複数行のコメント

/*
コメント内容
*/

パーティションテーブルの情報取得クエリ

select * from [<project id>:<dataset name>.<table id>$__PARTITIONS_SUMMARY__]

bqコマンドで出力すると以下の情報が取得できる

|   project_id    | dataset_id | table_id | partition_id | creation_time | last_modified_time |

TIMESTAMPカラムをパーティションにしたり、Clusteredテーブルに変換する

bq query --destination_table <出力先データセット名>.<出力先テーブル名> --nouse_legacy_sql --time_partitioning_field <パーティションに使うTIMESTAMP型のカラム名> --clustering_fields [,区切りのクラスター対象のカラム名] 'SELECT * FROM `<project id>.<データセット名>.<テーブル名>`'

GCS

linuxサーバからのデータのコピー

$ gsutil copy <local file name> gs://<bucket name>/

PubSub

トピックを作成する

gcloud pubsub topics create <トピック名>

サブスクリプションを作成する

gcloud pubsub subscriptions create --topic=<トピック名> <サブスクリプション名>

トピックにメッセージを送る

gcloud pubsub topics publish <トピック名> --message='{"name":"taro","age":10}' --attribute=[<key1="val",key2="val",...>]

###　サブスクリプションからメッセージを取得する

gcloud pubsub subscriptions pull --auto-ack <サブスクリプション名>

--auto-ack をつけるとサブスクリプションから消えます。つけないと別のクライアントから同じデータが取得できます。

Dataproc

クラスタの作成

コンポーネントゲートウェイを有効化し、Jupyterをコンポーネントとしてインストールする例

.sh

gcloud dataproc clusters create --region=us-central1 \
    --enable-component-gateway \
    --optional-components=JUPYTER <クラスタ名>

クラスタの一覧

.sh

gcloud dataproc clusters list --region us-central1

クラスタの削除

.sh

gcloud dataproc clusters delete <クラスタ名> --region us-central1

番外編

curlでGCS操作

GCEか、Google cloud shellで下記コマンドを実行してtokenを取得。返ってきたJSONの"access_token"フィールドの値を得る。

curl "http://metadata/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/token" -H "X-Google-Metadata-Request: True"

バケットの中身を見る。JSONで返ってくる。

curl -X PUT  -X GET  -H "Authorization: Bearer <accsess_token>" "https://www.googleapis.com/storage/v1/b/<bucket_name>/o"

ローカルファイルを送る

curl -X POST --data-binary @hogehoge.txt -H "Authorization: Bearer <access_token>" "https://www.googleapis.com/upload/storage/v1/b/<bucket_name>/o?name=hogehoge.txt"