google-bigquery
Integración de BigQuery de Google con la aplicación web.

Integración de la API BigQuery de Google con la aplicación web.

En este tutorial, explicaré cómo integrar la API de BigQuery de Google con la aplicación web. Mi aplicación web obtendrá los datos utilizando BigQuery y trazará un gráfico utilizando d3.js y Javascript.

Cada proyecto en la consola de desarrolladores de Google tiene un ID de cliente y usted necesita copiar el ID de cliente y ponerlo como una configuración:

var gconfig = {
    'client_id': 'ClientID',
    'scope': 'https://www.googleapis.com/auth/bigquery'
};

Se puede acceder a la API de BigQuery de la siguiente manera:

$.getScript("https://apis.google.com/js/client.js", function(d) {
  function loadGAPI() {
    setTimeout(function() {
      if (!gapi.client) {
        loadGAPI();
      } else {
        loadBigQuery();
      }
    }, 500);
  }
  
  function loadBigQuery() {
    gapi.client.load('bigquery', 'v2');
    setTimeout(function() {
      if (!gapi.client.bigquery) {
        loadBigQuery();
      } else {
        onClientLoadHandler();
      }
    }, 500);
  }
  
  loadGAPI();
});

También deberás mencionar la consulta de la que vas a recuperar los datos:

function runQuery() {
    var request = gapi.client.bigquery.jobs.query({
      'projectId': "bigdatameetup-83116",
      'timeoutMs': '30000',
      'query': 'SELECT DATE(date ) as date,SUM(INTEGER(orders)) as total_orders FROM [bigdatameetup-83116:Demo_Backup.orders] GROUP BY date ORDER BY date LIMIT 1000; '
    });
    request.execute(function(response) {
      var bqData = [];

      response.result.rows.forEach(function(d) {
        bqData.push({"date": d3.time.format("%Y-%m-%d").parse(d.f[0].v),
          "total_orders": +d.f[1].v});
      });
      
      drawLineChart(bqData);
    });
  }

El resto es la visualización, es decir, la creación de Line Chart usando d3.js:

function drawLineChart(bqData) {
  var WIDTH = config.width, HEIGHT = config.height;
  var Y_AXIS_LABEL = "total_orders";
  var X_DATA_PARSE = d3.time.format("%d-%b-%y").parse;
  var Y_DATA_PARSE = vida.number;
  var X_DATA_TICK = d3.time.format("%b-%y");
  var X_AXIS_COLUMN = "date";
  var Y_AXIS_COLUMN = "total_orders";
  var margin = {top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 50},
      width = WIDTH - margin.left - margin.right,
      height = HEIGHT - margin.top - margin.bottom;
  var x = d3.time.scale()
      .range([0, width]);
    var y = d3.scale.linear()
      .range([height, 0]);
  var xAxis = d3.svg.axis()
      .scale(x)
      .orient("bottom")
      .tickFormat(X_DATA_TICK);
  var yAxis = d3.svg.axis()
      .scale(y)
      .orient("left")
      .tickFormat(function(d) {
        return d / 1000000 + "M";
      });
  var line = d3.svg.line()
      .interpolate("basis")
      .x(function(d) { return x(d.x_axis); })
      .y(function(d) { return y(d.y_axis); });
  
  var svg = d3.select("#canvas-svg").append("svg")
      .attr("width", width + margin.left + margin.right)
      .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
    .append("g")
      .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");
  
  bqData.forEach(function(d) {
    d.x_axis = d[X_AXIS_COLUMN];
    d.y_axis = d[Y_AXIS_COLUMN];
  });
  
  bqData.sort(function(a, b) {
    return (new Date(a.x_axis)) - (new Date(b.x_axis));
  });
  
  x.domain(d3.extent(bqData, function(d) { return d.x_axis; }));
  y.domain(d3.extent(bqData, function(d) { return d.y_axis; }));
  
  svg.append("g")
      .attr("class", "x axis")
      .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
      .call(xAxis);
  
  svg.append("g")
      .attr("class", "y axis")
      .call(yAxis)
    .append("text")
      .attr("transform", "rotate(-90)")
      .attr("y", 6)
      .attr("dy", ".71em")
      .style("text-anchor", "end")
      .text(Y_AXIS_LABEL);
  
  svg.append("path")
      .datum(bqData)
      .attr("class", "line")
      .attr("d", line);
  
  }

En este ejemplo, he elegido 'Cantidad' como eje x y 'Fecha' como eje y del conjunto de datos público:

nyc_taxi_public

Puede encontrar la muestra de trabajo completa en este enlace.

BigQuery Integration with WebApplication