Các công cụ tích hợp BigQuery

BigQuery là một kho dữ liệu không máy chủ xuất sắc để phân tích SQL ở quy mô petabyte, bao gồm cả dữ liệu vectơ sử dụng loại dữ liệu GEOGRAPHY. Earth Engine của Google cung cấp một nền tảng có quy mô hành tinh, chuyên về phân tích ảnh quét địa không gian và cung cấp một danh mục dữ liệu rộng lớn. Sự kết hợp của các công cụ này tạo ra một môi trường toàn diện và độc đáo để giải quyết các thách thức không gian địa lý phức tạp liên quan đến cả dữ liệu vectơ và dữ liệu đường quét.

Việc tích hợp BigQuery và Earth Engine cho phép các quy trình làm việc hiệu quả, trong đó dữ liệu vectơ của BigQuery có thể được làm phong phú bằng thông tin chi tiết dạng đường quét của Earth Engine và các phân tích của Earth Engine có thể truy cập vào dữ liệu được lưu trữ và quản lý trong BigQuery. Khi sử dụng cả hai, bạn sẽ có quyền truy cập vào:

  • BigQuery: Bộ nhớ có thể mở rộng và tính năng phân tích dựa trên SQL cho các tập dữ liệu vectơ lớn.
  • Earth Engine: Xử lý hiệu quả hàng petabyte dữ liệu đường quét và truy cập vào một danh mục không gian địa lý phong phú.

Các cách chính để các nền tảng này tương tác với nhau là:

  • Truy vấn dữ liệu đường quét trong BigQuery: Sử dụng hàm SQL ST_REGIONSTATS để trực tiếp thực hiện số liệu thống kê theo vùng trong BigQuery.
  • Đọc dữ liệu BigQuery vào Earth Engine: Truy cập vào bảng BigQuery hoặc kết quả truy vấn dưới dạng đối tượng ee.FeatureCollection để sử dụng trong tập lệnh Earth Engine.
  • Ghi dữ liệu Earth Engine vào BigQuery: Xuất kết quả ee.FeatureCollection từ các bản phân tích Earth Engine sang bảng BigQuery để lưu trữ và phân tích thêm.

Các phần sau đây cung cấp thêm thông tin chi tiết về từng tính năng.

Truy vấn dữ liệu đường quét trong BigQuery

Hàm ST_REGIONSTATS của BigQuery đưa tính năng phân tích đường quét của Earth Engine vào BigQuery SQL. Hàm này tính toán số liệu thống kê theo khu vực về dữ liệu đường quét cho các bảng BigQuery có dữ liệu GEOGRAPHY.

  • Mục đích sử dụng chính: Số liệu thống kê theo vùng và phân tích đường quét trong BigQuery.
  • Nguồn dữ liệu: Analytics Hub, tệp GeoTIFF trên Cloud Storage, tài sản Earth Engine.

Hàm này cho phép bạn truy vấn danh mục dữ liệu không gian địa lý có dung lượng hơn 100 PB của Earth Engine ngay trong BigQuery. Bạn cũng có thể áp dụng hàm này cho các tài sản Earth Engine của riêng mình cũng như GeoTIFF trong Bộ nhớ trên đám mây.

Tìm hiểu thêm về ST_REGIONSTATS trong trang Làm việc với dữ liệu đường quét của BigQuery.

Đọc dữ liệu BigQuery từ Earth Engine

Earth Engine có thể truy cập trực tiếp vào dữ liệu BigQuery dưới dạng đối tượng ee.FeatureCollection, cho phép bạn trực quan hoá và kết hợp dữ liệu BigQuery trong các bản phân tích Earth Engine.

  • ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): Đọc bảng BigQuery vào Earth Engine.
  • ee.FeatureCollection.runBigQuery(): Thực thi truy vấn SQL BigQuery và truy xuất kết quả vào Earth Engine.

Các hàm này cho phép sử dụng liền mạch dữ liệu vectơ của BigQuery trong nền tảng phân tích không gian địa lý tập trung vào đường quét của Earth Engine.

Tìm hiểu thêm về các hàm này trong trang Đọc từ BigQuery.

Ghi dữ liệu vectơ Earth Engine vào BigQuery

Earth Engine có thể xuất dữ liệu vectơ sang BigQuery bằng hàm Export.table.toBigQuery().

  • Chức năng: Xuất các đối tượng ee.FeatureCollection sang bảng BigQuery.
  • Lợi ích: Cho phép phân tích, tích hợp và lưu trữ thêm kết quả của Earth Engine trong BigQuery.

Điều này tạo điều kiện cho quy trình làm việc trong đó kết quả dữ liệu vectơ từ quá trình xử lý của Earth Engine có sẵn trong BigQuery.

Tìm hiểu thêm về cách ghi dữ liệu vectơ Earth Engine vào BigQuery trong trang Xuất sang BigQuery.