BigQuery इंटिग्रेशन

BigQuery, पेटाबाइट-स्केल वाले SQL विश्लेषण के लिए, सर्वरलेस डेटा वेयरहाउस के तौर पर बेहतरीन परफ़ॉर्म करता है. इसमें GEOGRAPHY डेटा टाइप का इस्तेमाल करके वेक्टर डेटा भी शामिल है. Google Earth Engine, ग्रह के लेवल पर काम करने वाला एक प्लैटफ़ॉर्म है. यह प्लैटफ़ॉर्म, भौगोलिक डेटा के रेस्टर विश्लेषण में माहिर है. साथ ही, यह बहुत बड़ा डेटा कैटलॉग भी उपलब्ध कराता है. इनका कॉम्बिनेशन, भौगोलिक डेटा से जुड़ी जटिल समस्याओं को हल करने के लिए, एक यूनीक और बेहतरीन माहौल बनाता है. इन समस्याओं में वेक्टर और रेस्टर, दोनों तरह के डेटा शामिल होते हैं.

BigQuery और Earth Engine के इंटिग्रेशन से बेहतर वर्कफ़्लो की सुविधा मिलती है. इसमें, BigQuery के वेक्टर डेटा को Earth Engine की रेस्टर इनसाइट से बेहतर बनाया जा सकता है. साथ ही, Earth Engine के विश्लेषण, BigQuery में सेव और मैनेज किए जा रहे डेटा को ऐक्सेस कर सकते हैं. दोनों का इस्तेमाल करने पर, आपको इनका ऐक्सेस मिलता है:

• BigQuery: बड़े वेक्टर डेटासेट के लिए, स्केलेबल स्टोरेज और एसक्यूएल पर आधारित विश्लेषण.
• Earth Engine: पेटाबाइट में रास्टर डेटा को प्रोसेस करने की बेहतर सुविधा और रिच जियोस्पेशियल कैटलॉग का ऐक्सेस.

ये प्लैटफ़ॉर्म इन मुख्य तरीकों से इंटरऑपरेट करते हैं:

• BigQuery में रेस्टर डेटा के लिए क्वेरी करना: सीधे BigQuery में ज़ोनल आंकड़ों का विश्लेषण करने के लिए, ST_REGIONSTATS SQL फ़ंक्शन का इस्तेमाल करना.
• Earth Engine में BigQuery डेटा पढ़ना: Earth Engine स्क्रिप्ट में इस्तेमाल करने के लिए, BigQuery टेबल या क्वेरी के नतीजों को ee.FeatureCollection ऑब्जेक्ट के तौर पर ऐक्सेस करना.
• Earth Engine का डेटा BigQuery में लिखना: ee.FeatureCollection Earth Engine के विश्लेषण के नतीजों को BigQuery टेबल में एक्सपोर्ट करना, ताकि उन्हें स्टोर किया जा सके और उनका आगे विश्लेषण किया जा सके.

यहां दिए गए सेक्शन में, इन सुविधाओं के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है.

BigQuery में रेस्टर डेटा के लिए क्वेरी करना

BigQuery ST_REGIONSTATS फ़ंक्शन, Earth Engine के रेस्टर विश्लेषण को BigQuery SQL में लाता है. यह GEOGRAPHY डेटा वाली BigQuery टेबल के लिए, रेस्टर डेटा पर क्षेत्रीय आंकड़ों का हिसाब लगाता है.

• मुख्य इस्तेमाल: BigQuery में ज़ोन के हिसाब से आंकड़े और रेस्टर विश्लेषण.
• डेटा सोर्स: Analytics Hub, Cloud Storage GeoTIFF, Earth Engine की एसेट.

इस फ़ंक्शन की मदद से, सीधे BigQuery में Earth Engine के 100 से ज़्यादा पीबी वाले जियोस्पेशल डेटा कैटलॉग से क्वेरी की जा सकती है. इस फ़ंक्शन को अपनी Earth Engine एसेट के साथ-साथ, Cloud Storage में मौजूद GeoTIFF फ़ाइलों पर भी लागू किया जा सकता है.

BigQuery के रेस्टर डेटा के साथ काम करना पेज पर, ST_REGIONSTATS के बारे में ज़्यादा जानें.

Earth Engine से BigQuery डेटा पढ़ना

Earth Engine, BigQuery डेटा को सीधे ee.FeatureCollection ऑब्जेक्ट के तौर पर ऐक्सेस कर सकता है. इससे, BigQuery डेटा को Earth Engine के विश्लेषण में शामिल किया जा सकता है और उसे विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.

• ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): Earth Engine में BigQuery टेबल को पढ़ता है.
• ee.FeatureCollection.runBigQuery(): BigQuery SQL क्वेरी को लागू करता है और Earth Engine में नतीजे दिखाता है.

इन फ़ंक्शन की मदद से, Earth Engine के रेस्टर-सेंट्रिक जियोस्पेशियल विश्लेषण प्लैटफ़ॉर्म में BigQuery के वेक्टर डेटा का आसानी से इस्तेमाल किया जा सकता है.

इन फ़ंक्शन के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, BigQuery से डेटा पढ़ना पेज पर जाएं.

Earth Engine वेक्टर डेटा को BigQuery में लिखना

Earth Engine, Export.table.toBigQuery() फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, वेक्टर डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट कर सकता है.

• काम करने का तरीका: यह ee.FeatureCollection ऑब्जेक्ट को BigQuery टेबल में एक्सपोर्ट करता है.
• फ़ायदे: इससे BigQuery में Earth Engine के नतीजों का विश्लेषण, इंटिग्रेशन, और स्टोरेज किया जा सकता है.

इससे एक ऐसा वर्कफ़्लो बनता है जिसमें Earth Engine की प्रोसेसिंग से मिले वेक्टर डेटा के नतीजे, BigQuery में आसानी से उपलब्ध होते हैं.

Earth Engine वेक्टर डेटा को BigQuery में लिखने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, BigQuery में एक्सपोर्ट करना पेज पर जाएं.