首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有办法找出谷歌数据工作室仪表板从BigQuery消耗了多少数据?

是的,可以通过查询BigQuery的相关日志来找出谷歌数据工作室仪表板从BigQuery消耗了多少数据。具体步骤如下:

  1. 登录到Google Cloud Console(https://console.cloud.google.com)。
  2. 打开BigQuery控制台。
  3. 在左侧导航栏中选择你的项目。
  4. 在查询编辑器中输入以下SQL查询语句:
代码语言:txt
复制
SELECT
  job_id,
  total_bytes_processed
FROM
  `region-project-id.region.dataset.__TABLES__`
WHERE
  table_id = 'your_table_id'

将"region-project-id"替换为你的项目所在的地区和项目ID,"dataset"替换为你的数据集名称,"your_table_id"替换为你的表格ID。

  1. 点击运行查询按钮。
  2. 查询结果将显示谷歌数据工作室仪表板从BigQuery消耗的数据量(以字节为单位)。

请注意,这只是一种方法,具体的步骤可能因为谷歌数据工作室仪表板的版本和设置而有所不同。此外,如果你使用的是其他云计算平台或工具,可能会有不同的方法来找出类似的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用的模型,预测用户需求。...如果你开饭馆,你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜,这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫,你要提前预测,你应该供货商那里订购每种颜色的衬衫各多少件。...预测因素与目标 谷歌BigQuery 公共数据集既包括纽约的出租车搭乘总数(见表格 nyc-tlc:green),也包括国家海洋和气象局的天气数据(见表格 fh-bigquery:weather_gsod...完整的代码可参见 Datalab notebook;Google CloudMachine Learning 的 Alpha 版则提供更简单的办法来做这件事。...谷歌的 Could Datalab 提供一个互动式 Python 笔记本,它能够与 BigQuery、Panda 和 TensorFlow 很好地整合。

2.2K60

智能分析工具PK:Tableau VS Google Data Studio

摘要:本文数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。...此前,用户只能创建5个免费报告,但谷歌已经消除了这一限制。 数据连接器和数据处理 1.数据连接器 连接器是最大的区别。...Tableau连接到各种各样的数据源,包括文件、数据库和Google的产品(如Google Analytics、Google BigQuery、Google Cloud SQL和Google Sheets...Data Studio 360提供谷歌数据来源的连接,其中包括AdWords API、Attribution 360, BigQuery, DoubleClick Campaign Manager,...Data Studio使用Google的身份验证协议和数据安全。 4.移动和平板电脑数据访问 Tableau提供一个移动应用程序,用户可以查看和编辑仪表板

4.8K60
  • 1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal的经验有哪些可借鉴之处?

    这篇文章回顾这次里程碑式的迁移体验。我们将一半的数据和处理 Teradata 系统迁移到了 Google Cloud Platform 的 BigQuery 上。...我们将 BigQuery 中的数据保存为美国的多区域数据,以便美国的其他区域访问。我们在数据中心和 Google Cloud Platform 中离分析仓库最近的区域之间实现安全的私有互联。...这确保数据的安全性,保证数据位于无法外部访问的范围内。我们部署自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥的数据集。...DDL(数据定义语言)和 SQL 转换 因为我们要使用新技术将数据用户带到云端,我们希望减轻 Teradata 过渡到 BigQuery 的阵痛。...我们跟踪 BigQuery 中的所有数据,这些数据会在执行发生时自动更新。我们创建了一些仪表板来跟踪活动的顺序,并向我们的高管和利益相关者一致地报告进展情况。

    4.6K20

    Elastic、Google Cloud和Kyndryl的端到端SAP可观测性方案:深度解析

    核心工具是Elastic Agent,简化数据收集和解析,并在Kibana中提供预构建的仪表板。...此外,可视化、仪表板和机器学习作业将原始数据转化为可操作的情报。...查看SAP响应时间仪表板,我们可以看到在上午8:30左右出现大约5秒的异常响应时间:这一问题在凌晨4:30到上午9:30之间出现。...通过在LT复制服务器中安装的BigQuery连接器,企业可以实现SAP数据的近实时复制到BigQuery。...Google BigQuery以其无服务器架构和可扩展的分布式分析引擎,为在大容量SAP应用数据上运行查询提供强大的平台,同时将其与其他数据源(如Salesforce)集成,实现全组织数据的全面分析。

    16821

    腾讯应届程序员开到了50万年薪?网友:装的还挺像的!罗永浩:Face ID不是好东西;Facebook开源oomd

    不知道大家在大学毕业后,拿到的第一份工作年薪是多少呢?但在最近一网友透露,与他一同毕业的室友最近签了腾讯,而腾讯给出的年薪居然是50万!这是我看过的最高的应届生年薪,你室友这么屌吗? ?...(详情:https://github.com/ant-design/ant-design/releases/tag/3.7.1) 3、谷歌/微软/推特/Facebook 宣布推出开源数据传输项目‍ ?...谷歌与微软、Twitter 和 Facebook 这三大科技巨头共同合作,于7月20日星期五宣布推出开源数据传输项目“ Data Transfer Project (DTP)”,以促进通用数据的可移植性...(详情:http://hbase.apache.org/downloads.html) 5、GitLab 11.1 发布,新增安全仪表板、增强代码搜索能力‍ GitLab 11.1 发布,此次更新主要带来了如下更新...oomd 是新型的用户空间内存溢出杀手(OOM Killer),允许应用程序开发者在工作负载消耗所有可用系统内存时自定义响应。

    1.1K50

    Cube.js 试试这个新的数据分析开源工具

    它帮助数据工程师和应用程序开发人员现代数据存储中访问数据,将其组织为一致的定义,并将其交付给每个应用程序。...Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作,包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎,以及像...— 4.3 前端集成 探索如何将 Cube.js 与数据可视化工具集成: 工具 教程 演示 D3.js D3仪表板教程 演示 谷歌图表 谷歌图表仪表板 演示 Highcharts React Highcharts...大多数情况下,构建此类应用程序的第一步是分析仪表板。通常“在管理面板中添加一个分析仪表板”开始,然后就像软件开发中经常发生的那样,事情会变得更加复杂。...目前很多的低代码的兴起和各种BI的开源项目,也为分析提供很多的便利,但是很多公司为了能够满足自己的个性化的需求,也在寻求在开源的基础上进行二次开发,那么Cube.js也是个不错的选择。

    3.2K20

    41岁遗传学博士研究一年,给谷歌祭出秘密杀器!

    2018年8月,Allen在谷歌新加坡亚太总部,亲自演示BigQuery预测比特币现金硬分叉的事件。...其实,BigQuery谷歌的大数据分析平台。在区块链搜索方面,它最大的特点就是可以快速检索数据,并且对数据进行操作。...现在,世界各地的开发者,已经在BigQuery上建立了500多个项目。用途预测比特币的价格,到分析以太币持有者的持币多少都有覆盖。 ?...一些独立开发者,也不断在往BigQuery中上传自己的加密货币数据集。...Thomas Silkjaer 使用谷歌数据分析平台BigQuery 绘制的与瑞波币地址相关的公开信息;图中陨石坑一样的位置代表一些大的加密货币交易所 ?

    1.4K30

    ClickHouse 提升数据效能

    5. GA4 中获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的,因此我们探索 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供多种方法来实现这一目标,其中大多数都有一些限制。...但是,它并不包含所有相同的事件(尽管它符合相同的架构) - 阻止某些查询在实时数据上运行。有趣的是,这开启实时仪表板的可能性! 流媒体导出每 GB 数据的费用约为 0.05 美元。...我们希望通过实时仪表板定期运行查询,尤其是访问实时数据。虽然 BigQuery 非常适合对复杂查询进行临时分析,但它会对扫描的数据收费,从而导致成本难以预测。...6.1.BigQuery 导出 为了 BigQuery 导出数据,我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...我们确实建议将表公开为物理数据集,以便可以通过超集和应用于架构中所有列的仪表板的过滤器来组成查询。下面,我们展示一些可视化的示例。

    27510

    ClickHouse 提升数据效能

    5. GA4 中获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的,因此我们探索 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供多种方法来实现这一目标,其中大多数都有一些限制。...但是,它并不包含所有相同的事件(尽管它符合相同的架构) - 阻止某些查询在实时数据上运行。有趣的是,这开启实时仪表板的可能性! 流媒体导出每 GB 数据的费用约为 0.05 美元。...我们希望通过实时仪表板定期运行查询,尤其是访问实时数据。虽然 BigQuery 非常适合对复杂查询进行临时分析,但它会对扫描的数据收费,从而导致成本难以预测。...6.1.BigQuery 导出 为了 BigQuery 导出数据,我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...我们确实建议将表公开为物理数据集,以便可以通过超集和应用于架构中所有列的仪表板的过滤器来组成查询。下面,我们展示一些可视化的示例。

    31910

    ClickHouse 提升数据效能

    5. GA4 中获取数据 我们相信上述经历的痛苦不太可能是独一无二的,因此我们探索 Google Analytics 导出数据的方法。谷歌提供多种方法来实现这一目标,其中大多数都有一些限制。...但是,它并不包含所有相同的事件(尽管它符合相同的架构) - 阻止某些查询在实时数据上运行。有趣的是,这开启实时仪表板的可能性! 流媒体导出每 GB 数据的费用约为 0.05 美元。...我们希望通过实时仪表板定期运行查询,尤其是访问实时数据。虽然 BigQuery 非常适合对复杂查询进行临时分析,但它会对扫描的数据收费,从而导致成本难以预测。...6.1.BigQuery 导出 为了 BigQuery 导出数据,我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...我们确实建议将表公开为物理数据集,以便可以通过超集和应用于架构中所有列的仪表板的过滤器来组成查询。下面,我们展示一些可视化的示例。

    29810

    使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

    我们之所以选择它,是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案,他们的数据具有结构化和可分析的特点,而且不要求低延迟,所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...如果 BigQuery 引入失败(比如执行请求查询的成本太高或太困难),这个办法为我们提供某种退路。这是一个重要的决定,它给我们带来了很多好处,而开销很小。...将数据 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据 MySQL 流到 Kafka,你可能会想到 Debezium(https://debezium.io)或 Kafka Connect。...我们也不能使用 Kafka Connect,因为表中缺少自增列,Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载,我们使用了数据过滤),然后再将数据流到 BigQuery,这帮我们解决查询性能问题,让我们可以在几秒钟内分析大量数据

    3.2K20

    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    我们之所以选择它,是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案,他们的数据具有结构化和可分析的特点,而且不要求低延迟,所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...如果 BigQuery 引入失败(比如执行请求查询的成本太高或太困难),这个办法为我们提供某种退路。这是一个重要的决定,它给我们带来了很多好处,而开销很小。...将数据 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据 MySQL 流到 Kafka,你可能会想到 Debezium(https://debezium.io)或 Kafka Connect。...我们也不能使用 Kafka Connect,因为表中缺少自增列,Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载,我们使用了数据过滤),然后再将数据流到 BigQuery,这帮我们解决查询性能问题,让我们可以在几秒钟内分析大量数据

    4.7K10

    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

    谷歌云解决方案架构师 Julien Phalip 写道: Hive-BigQuery 连接器实现 Hive StorageHandler API,使 Hive 工作负载可以与 BigQuery 和 BigLake...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式 BigQuery 表中快速读取数据。...借助 BigQuery Migration Service,谷歌提供 BigQuery 批处理 SQL 转换器和交互式 SQL 转换器支持,可以将 Hive 查询转换为 BigQuery 特有的兼容...这不是谷歌为分析不同的数据集并减少数据转换而发布的第一个开源连接器:Cloud Storage Connector 实现 Hadoop Compatible File System(HCFS) API...Hive-BigQuery 连接器支持 Dataproc 2.0 和 2.1。谷歌还大概介绍有关分区的一些限制。

    32420

    VLDB论文看谷歌广告部门的F1数据库的虚虚实实

    之后2014年VLDB谷歌发表Mesa—一个全球跨多数据中心的数据仓库系统。Mesa成为F1主要对接的第二个系统。...这导致F1和Spanner之间有竞争关系。时至今日,这两个队伍在谷歌内部的竞争关系依旧激烈。 Dremel是谷歌内部的一个数据仓库系统。谷歌对外商用化了Dremel,取名叫BigQuery。...Dremel在谷歌内部异常的成功。迄今为止,BigQuery依然是谷歌云上最为成功的大数据产品。 Flume是谷歌内部MapReduce框架的升级产品。...本文Related work介绍自己和谷歌内部其他竞争对手的分析看,早年谷歌的一个叫做Tenzing的系统关停以后,业务被迁移到了Bigquery或者F1。...对于一个成熟的系统,这多少是个遗憾。 非交互式的执行方式主要用于时间很长的查询。它借助于谷歌的MapReduce框架。查询被编译成查询计划(query plan)后存到Query Registry里。

    1.5K30

    Onehouse 携手微软、谷歌宣布开源 OneTable

    在云存储系统(如S3、GCS、ADLS)上构建数据湖仓,并将数据存储在开放格式中,提供一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。...这三个项目都在 Apache Parquet 文件之上提供一个特殊的元数据层。...全向意味着您可以任一格式转换为其他任一格式,您可以在任何需要的组合中循环或轮流使用它们,性能开销很小,因为从不复制或重新写入数据,只写入少量元数据。...元数据转换是通过轻量级的抽象层实现的,这些抽象层定义用于决定表的内存内的通用模型。这个通用模型可以解释和转换包括模式、分区信息到文件元数据(如列级统计信息、行数和大小)在内的所有信息。...仪表板中: 前路漫漫 今天宣布 OneTable 开源只是旅程的开始。

    68830

    构建端到端的开源现代数据平台

    如果您想要一些灵感,可以使用以下数据集之一: • 一级方程式世界锦标赛(1950-2021):该数据集可以 Kaggle 下载[4]或直接 Ergast HTTP API[5] 检索,其中包含一级方程式比赛...、车手、车队、排位赛、赛道、单圈时间、维修站的所有可用数据点停止, 1950 年到 2021 年的冠军。...它们都不是开源但都是无服务器托管形态,这意味着我们可以利用复杂的现代数据仓库的功能,同时只需为消耗的存储和计算资源付费。...[17] 构建一个新的 HTTP API 源,用于您要使用的 API 中获取数据。...建立连接后,您可以试验不同的图表类型、构建仪表板,甚至可以利用内置 SQL 编辑器向您的 BigQuery 实例提交查询。

    5.5K10

    谷歌推出 Bigtable 联邦查询,实现零 ETL 数据分析

    作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用,用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable...此外,查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据,增加了联邦查询并发性限制,从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。...BigQuery谷歌云的无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。...在以前,用户需要使用 ETL 工具(如 Dataflow 或者自己开发的 Python 工具)将数据 Bigtable 复制到 BigQuery。...大数据爱好者 Christian Laurer 在一篇文章中解释 Bigtable 联邦查询的好处。

    4.8K30

    Wikipedia pageview数据获取(bigquery)

    数据集自2015年五月启用,其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求,会对爬虫和人类的访问量进行区分,粒度为小时级别,如下图: bigquery介绍 维基百科数据可以通过其API获取。...由于数据bigquery中使用分区表的形式存放,因此每次请求一年的数据。...以下代码以2015年的数据请求为例: WARNING:Bigquery并不是免费的,每次请求可能需要消耗十几个GB的额度,请注意!...当然,并没有超过谷歌给新用户的免费额度,所以实际上应该是没有花费。为了方便之后获取,我将其上传到百度云盘上了。...此时记录下来,循环结束后将其baseData中删除 errorList.append(key) print("error_list of year {} is

    2.7K10
    领券