BigQuery eignet sich hervorragend als serverloses Data Warehouse für SQL-Analysen im Petabytebereich, einschließlich Vektordaten mit dem Datentyp GEOGRAPHY. Die Google Earth Engine ist eine Plattform auf globaler Ebene, die sich auf die Analyse von geospatialen Rastern spezialisiert hat und einen umfangreichen Datenkatalog bietet. In Kombination bieten sie eine umfassende Umgebung, um komplexe georäumliche Herausforderungen zu bewältigen, die sowohl Vektor- als auch Rasterdaten umfassen.
Die Integration von BigQuery und Earth Engine ermöglicht effiziente Workflows, bei denen die Vektordaten von BigQuery mit den Rasterinformationen von Earth Engine angereichert werden können und Earth Engine-Analysen auf in BigQuery gespeicherte und verwaltete Daten zugreifen können. Wenn Sie beide verwenden, erhalten Sie Zugriff auf:
- BigQuery: Skalierbarer Speicher und SQL-basierte Analyse für große Vektor-Datasets.
- Earth Engine: Leistungsstarke Verarbeitung von Petabyte an Rasterdaten und Zugriff auf einen umfangreichen Geodatenkatalog.
Die wichtigsten Möglichkeiten der Interoperabilität dieser Plattformen sind:
- Rasterdaten in BigQuery abfragen: Mit der SQL-Funktion
ST_REGIONSTATSkönnen Sie zonale Statistiken direkt in BigQuery ausführen. - BigQuery-Daten in Earth Engine lesen: Zugriff auf BigQuery-Tabellen oder Abfrageergebnisse als
ee.FeatureCollection-Objekte für die Verwendung in Earth Engine-Scripts. - Earth Engine-Daten in BigQuery schreiben:
ee.FeatureCollectionErgebnisse von Earth Engine-Analysen in BigQuery-Tabellen zum Speichern und für weitere Analysen exportieren.
In den folgenden Abschnitten finden Sie weitere Informationen zu den einzelnen Funktionen.
Rasterdaten in BigQuery abfragen
Mit der BigQuery-Funktion ST_REGIONSTATS wird die Rasteranalyse von Earth Engine in BigQuery SQL eingebunden. Es werden regionale Statistiken zu Rasterdaten für BigQuery-Tabellen mit GEOGRAPHY-Daten berechnet.
- Hauptverwendung:Zonale Statistiken und Rasteranalysen in BigQuery.
- Datenquellen:Analytics Hub, Cloud Storage GeoTIFF, Earth Engine-Assets
Mit dieser Funktion können Sie den geospatialen Datenkatalog von Earth Engine mit über 100 PB direkt in BigQuery abfragen. Sie können diese Funktion auch auf Ihre eigenen Earth Engine-Assets sowie auf GeoTIFFs in Cloud Storage anwenden.
Weitere Informationen zu ST_REGIONSTATS finden Sie auf der Seite Mit Rasterdaten arbeiten in BigQuery.
BigQuery-Daten aus Earth Engine lesen
Earth Engine kann direkt auf BigQuery-Daten als ee.FeatureCollection-Objekte zugreifen. So können Sie BigQuery-Daten visualisieren und in Earth Engine-Analysen einbinden.
ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): Liest eine BigQuery-Tabelle in Earth Engine ein.ee.FeatureCollection.runBigQuery(): Führt eine BigQuery-SQL-Abfrage aus und ruft die Ergebnisse in Earth Engine ab.
Diese Funktionen ermöglichen die nahtlose Verwendung der Vektordaten von BigQuery in der rasterbasierten geospatialen Analyseplattform von Earth Engine.
Weitere Informationen zu diesen Funktionen finden Sie auf der Seite Aus BigQuery lesen.
Earth Engine-Vektordaten in BigQuery schreiben
In Earth Engine können Vektordaten mit der Funktion Export.table.toBigQuery() nach BigQuery exportiert werden.
- Funktionsweise:Exportiert
ee.FeatureCollection-Objekte in BigQuery-Tabellen. - Vorteile:Ermöglicht die weitere Analyse, Einbindung und Speicherung von Earth Engine-Ergebnissen in BigQuery.
So wird ein Workflow ermöglicht, bei dem Vektordaten aus der Verarbeitung in Earth Engine direkt in BigQuery verfügbar sind.
Weitere Informationen zum Schreiben von Earth Engine-Vektordaten in BigQuery finden Sie auf der Seite Nach BigQuery exportieren.