En este módulo, aprenderás cómo cargar datos en BigQuery desde diversas fuentes. BigQuery permite la importación de datos desde archivos locales, Google Cloud Storage, Google Drive, y otras bases de datos. Este proceso es fundamental para poder realizar análisis y consultas sobre tus datos.

• Entender los diferentes métodos para cargar datos en BigQuery.
• Aprender a cargar datos desde archivos locales y Google Cloud Storage.
• Conocer las mejores prácticas para la carga de datos.

BigQuery ofrece varias formas de cargar datos:

1. Archivos Locales: Puedes cargar datos directamente desde tu máquina local.
2. Google Cloud Storage (GCS): Es una opción común para manejar grandes volúmenes de datos.
3. Google Drive: Útil para datos almacenados en hojas de cálculo de Google.
4. Otras Bases de Datos: Utilizando herramientas de ETL (Extract, Transform, Load) como Dataflow o servicios de terceros.

Asegúrate de que tu archivo esté en un formato compatible, como CSV, JSON, Avro, Parquet, ORC, o Datastore export.

1. Ve a la Consola de BigQuery.
2. Selecciona tu proyecto y dataset donde deseas cargar los datos.

1. Haz clic en el botón Crear tabla.
2. En la sección Origen, selecciona Subir y elige tu archivo local.
3. Configura el formato del archivo (CSV, JSON, etc.).

1. En la sección Destino, selecciona el dataset y proporciona un nombre para la nueva tabla.
2. Configura el esquema de la tabla (puedes hacerlo manualmente o permitir que BigQuery lo detecte automáticamente).

1. Configura opciones adicionales como la partición de la tabla, el agrupamiento, y las opciones de carga (por ejemplo, ignorar errores).

1. Haz clic en Crear tabla para iniciar el proceso de carga.

En este comando:

• --location=US especifica la ubicación del dataset.
• --source_format=CSV indica que el archivo de origen es un CSV.
• mydataset.mytable es el dataset y la tabla de destino.
• ./myfile.csv es el archivo de origen.
• ./myschema.json es el archivo de esquema (opcional).

1. Ve a la Consola de Google Cloud Storage.
2. Sube tu archivo al bucket de GCS.

1. En la Consola de BigQuery, haz clic en Crear tabla.
2. En la sección Origen, selecciona Google Cloud Storage y proporciona la URI del archivo (por ejemplo, gs://mybucket/myfile.csv).

1. Selecciona el dataset y proporciona un nombre para la nueva tabla.
2. Configura el esquema de la tabla.

1. Configura opciones adicionales como la partición de la tabla, el agrupamiento, y las opciones de carga.

1. Haz clic en Crear tabla para iniciar el proceso de carga.

1. Prepara un archivo CSV con datos de ejemplo.
2. Sigue los pasos descritos para cargar el archivo en BigQuery.
3. Verifica que los datos se hayan cargado correctamente ejecutando una consulta simple.

1. Sube un archivo JSON a un bucket de GCS.
2. Sigue los pasos descritos para cargar el archivo en BigQuery.
3. Verifica que los datos se hayan cargado correctamente ejecutando una consulta simple.

1. Prepara un archivo data.csv con el siguiente contenido:

   id,name,age
   1,John Doe,30
   2,Jane Smith,25
   3,Bob Johnson,40
   

2. Carga el archivo en BigQuery siguiendo los pasos descritos.
3. Ejecuta la siguiente consulta para verificar los datos:

   SELECT * FROM mydataset.mytable;
   

1. Sube un archivo data.json a GCS con el siguiente contenido:

   {"id": 1, "name": "John Doe", "age": 30}
   {"id": 2, "name": "Jane Smith", "age": 25}
   {"id": 3, "name": "Bob Johnson", "age": 40}
   

2. Carga el archivo en BigQuery siguiendo los pasos descritos.
3. Ejecuta la siguiente consulta para verificar los datos:

   SELECT * FROM mydataset.mytable;
   

En esta sección, has aprendido cómo cargar datos en BigQuery desde archivos locales y Google Cloud Storage. Estos métodos son fundamentales para preparar tus datos para análisis y consultas. En el próximo módulo, exploraremos cómo exportar datos desde BigQuery.