发现和编目 Cloud Storage 数据 | BigQuery | Google Cloud Documentation

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    指定架构
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视图
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  - 创建逻辑视图
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  - 简介
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加载、转换和导出
简介
使用数据工程代理构建数据流水线
迁移数据仓库
加载数据
- 简介
- 使用 BigQuery 网页界面创建数据集成工作流
- 存储概览
- BigQuery Data Transfer Service
- 批量加载数据
- 使用 Storage API 读写数据
  - 使用 Storage Read API 读取数据
  - 使用 Storage Write API 写入数据
    简介
    
    使用 Storage Write API (gRPC)
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    数据流
    批量加载数据
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    最佳实践
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    使用 Storage Write API (REST)
- 从其他 Google 服务加载数据
- 发现和编目 Cloud Storage 数据
- 使用第三方应用加载数据
- 使用 BigQuery Omni 操作加载数据
- 优化加载作业
转换数据
- 简介
- 准备数据
  - 简介
  - 使用 Gemini 准备数据
- 使用 DML 进行转换
- 转换分区表中的数据
- 使用更改历史记录
- 使用流水线转换数据
  - 简介
  - 创建流水线
导出数据
ELT 教程
- 为营销分析数据构建 ELT
分析
简介
探索数据
分析您的数据
- 运行查询
- 使用 Gemini 编写查询
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- 使用 SQL 查询数据
- 使用笔记本
  - 简介
  - 使用 Colab 笔记本
    简介
    创建笔记本
    探索查询结果
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    使用 Spark
    使用 Colab 数据科学代理
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- 分析多模态数据
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- 运行全局查询
- 访问历史数据
- 使用开源 Python 库
使用 BigQuery Graph
管理查询
查询外部数据源
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- 对外部数据运行查询
  - 查询外部表
    Apache Iceberg 外部表
    Cloud Storage 外部表
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    使用清单文件查询开放式表格式
    分析 Salesforce Data Cloud 数据
使用分析和 BI 工具
- 简介
- 使用关联工作表
- 使用第三方工具
- Google Cloud Ready - BigQuery
BigQuery AI
简介
生成式 AI 函数
- 概览
- 生成式 AI 模型的端到端用户体验历程
- 选择文本生成函数
- 设置生成式 AI 功能的权限
- 通过 token 配额控制费用
- 通过模型蒸馏优化费用
- Cloud AI API 函数
- 教程
  - 生成文本
    使用 Gemini 生成文本
    使用 Gemma 生成文本
    使用任何受支持的模型生成文本
    使用 AI.GENERATE 生成文本
    处理配额错误
    分析图片
    执行语义分析
    
    调优文本生成模型
    使用调优和评估提高模型性能
  - 生成结构化数据
  - 自然语言处理
    理解文本
    翻译文字
  - 文件处理
    处理文档
    在检索增强生成流水线中解析 PDF
  - 语音识别
    转写音频文件
  - 计算机视觉
    对图片数据运行推理
    使用导入的分类模型分析图片
    使用导入的特征向量模型分析图片
嵌入和向量搜索
辅助性 AI
使用对话式分析智能体进行分析
机器学习
- 简介
- 了解用户体验历程
- 机器学习模型和 MLOps
- 处理模型
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- 教程
管理
简介
了解版本
管理资源
- 了解可靠性
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  - 使用文件夹整理代码资产
    简介
    创建和管理文件夹
- 管理表
- 管理表克隆
  - 简介
  - 创建表克隆
- 管理表快照
- 管理数据集
- 管理视图和具体化视图
安排资源
- 简介
- 安排代码资源
- 安排作业和查询
  - 以编程方式运行作业