Mit Datasets können Sie raumbezogene Daten aus einer lokalen Datei oder aus Google Cloud Storage in die Google Maps Platform hochladen. Ein Dataset kann dann in der Cloud Console mit einem oder mehreren Kartenstilen verknüpft werden. Nach dem Verknüpfen können Sie mit der Data-driven Styling API Ihre Kartenanwendung dynamisch gestalten.
Sie können auch mithilfe einer REST API Ihre raumbezogenen Daten in einen Datensatz hochladen. Weitere Informationen finden Sie unter Maps Datasets API.
Rollen konfigurieren
Wenn Sie Datasets in einem Google Cloud-Projekt erstellen oder verwalten möchten, müssen Sie für das Projekt entweder die IAM-Rolle „Owner“ oder „Editor“ haben.
Alternativ können Sie einem Nutzer- oder Dienstkonto, mit dem Sie Datasets verwalten, die folgenden IAM-Rollen zuweisen:
- Nutzer oder Dienstkonten mit der Rolle
Maps Platform Datasets Admin
haben Lese-/Schreibzugriff auf Datasets im Projekt. Mit dieser Rolle kann der Nutzer alle Vorgänge für einen Datensatz ausführen. - Die Rolle
Maps Platform Datasets Viewer
gewährt Lesezugriff auf Datensätze im Projekt. Mit dieser Rolle können Sie Listen-, Abruf- oder Downloadvorgänge für ein Dataset ausführen.
Weitere Informationen finden Sie unter IAM-Rolle mithilfe der Google Cloud Console gewähren.
Datenquelle für ein Dataset
Nachdem Sie einen Datensatz erstellt haben, laden Sie die Daten aus Google Cloud Storage oder aus einer lokalen Datei in den Datensatz hoch.Geben Sie beim Upload von Daten aus Cloud Storage den Dateipfad zur Ressource an, die die Daten in Cloud Storage enthält. Dieser Pfad hat das Format
gs://GCS_BUCKET/FILE
.Der Nutzer, der die Anfrage stellt, benötigt die Rolle Storage Object Viewer oder eine andere Rolle mit der Berechtigung
storage.objects.get
. Weitere Informationen zum Verwalten des Zugriffs auf Cloud Storage finden Sie unter Übersicht über die Zugriffssteuerung.- Geben Sie beim Hochladen von Daten aus einer lokalen Datei den Pfad zur GeoJSON-, KML- oder CSV-Datei an, die die hochzuladenden Daten enthält.
Voraussetzungen
Beim Erstellen eines Datensatzes ist Folgendes zu beachten:
- Anzeigenamen müssen innerhalb Ihres Google Cloud-Projekts eindeutig sein.
- Anzeigenamen müssen kleiner als 64 Byte sein. Da diese Zeichen in UTF-8 dargestellt werden, kann in einigen Sprachen jedes Zeichen durch mehrere Bytes dargestellt werden.
- Beschreibungen müssen kleiner als 1.000 Byte sein.
Beim Hochladen von Daten ist Folgendes zu beachten:
- Unterstützte Dateitypen sind CSV, GeoJSON und KML.
- Die maximal zulässige Dateigröße beträgt 350 MB.
- Die Namen von Attributspalten dürfen nicht mit dem String „?_“ beginnen.
- Dreidimensionale Geometrien werden nicht unterstützt. Dazu gehören das Suffix „Z“ im WKT-Format und die Höhenkoordinaten im GeoJSON-Format.
Anforderungen für GeoJSON-Dateien
Die Maps JavaScript API unterstützt die aktuelle GeoJSON-Spezifikation sowie GeoJSON-Dateien, die einen der folgenden Objekttypen enthalten:
- Geometrieobjekte. Ein Geometrieobjekt ist eine räumliche Form, die als Einheit aus Punkten, Linien und Polygonen mit optionalen Löchern beschrieben wird.
- Feature-Objekte. Ein Feature-Objekt enthält eine Geometrie sowie zusätzliche Name/Wert-Paare, deren Bedeutung anwendungsspezifisch ist.
- Feature-Sammlungen. Eine Feature-Sammlung besteht aus einer Reihe von Feature-Objekten.
Die Maps JavaScript API unterstützt nur GeoJSON-Dateien mit Daten im Koordinatenreferenzsystem WGS84.
Weitere Informationen zu GeoJSON finden Sie unter diesem Link.
Anforderungen für KML-Dateien
Für die Maps JavaScript API gelten die folgenden Anforderungen:
- Alle URLs müssen lokal oder relativ zur Datei selbst sein.
- Punkt-, Linien- und Polygongeometrien werden unterstützt.
- Alle Datenattribute werden als Strings betrachtet.
<styleUrl>
oder Symbole, die außerhalb der Datei definiert wurden- Netzwerk-Links, z. B.
<NetworkLink>
- Boden-Overlays, z. B.
<GroundOverlay>
- 3D-Geometrien oder höhenbezogene Tags wie
<altitudeMode>
- Kameraspezifikationen wie etwa
<LookAt>
- In der KML-Datei definierte Stile
Anforderungen für CSV-Dateien
Im Folgenden sind die zulässigen Spaltennamen für CSV-Dateien nach ihrer Priorität aufgelistet:
latitude
,longitude
lat
,long
x
,y
wkt
(Well-Known Text)address
,city
,state
,zip
address
- Eine einzelne Spalte mit allen Adressinformationen, z. B.
1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043
Die Datei enthält beispielsweise Spalten mit den Namen x
, y
und wkt
.
Da x
und y
eine höhere Priorität haben – wie aus der Reihenfolge der zulässigen Spaltennamen in der Liste oben hervorgeht –, werden die Werte in den Spalten x
und y
verwendet und die Spalte wkt
ignoriert.
Außerdem gilt:
- Jeder Spaltennamen muss zu einer einzigen Spalte gehören. Das heißt, Sie können keine Spalte namens
xy
mit x- und y-Koordinatendaten haben. Die x- und y-Koordinaten müssen sich in separaten Spalten befinden. - Bei Spaltennamen wird Groß-/Kleinschreibung nicht berücksichtigt.
- Die Reihenfolge der Spaltennamen spielt keine Rolle. Wenn die CSV-Datei beispielsweise die Spalten
lat
undlong
enthält, können sie in beliebiger Reihenfolge verwendet werden.
Behandlung von Fehlern beim Hochladen von Daten
Beim Hochladen von Daten in einen Datensatz kann einer der in diesem Abschnitt beschriebenen Fehler auftreten.
GeoJSON-Fehler
Häufiger GeoJSON-Fehler:
- Das Feld
type
fehlt odertype
ist kein String. Die hochgeladene GeoJSON-Datendatei muss als Bestandteil der Definition jedes Feature- und Geometrieobjekts ein Stringfeld mit dem Namentype
enthalten.
KML-Fehler
Häufiger KML-Fehler:
- Wenn die Datendatei eine der oben aufgeführten nicht unterstützten KML-Features enthält, kann der Datenimport fehlschlagen.
CSV-Fehler
Häufige CSV-Fehler:
- Bei einigen Zeilen fehlen Werte für eine Geometriespalte. Alle Zeilen in einer CSV-Datei müssen in den Geometriespalten Werte enthalten, die nicht leer sind. Geometriespalten sind:
latitude
,longitude
lat
,long
x
,y
wkt
address
,city
,state
,zip
address
- Eine einzelne Spalte mit allen Adressinformationen, z. B.
1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043
- Wenn
x
undy
Ihre Geometriespalten sind, müssen die Einheiten Längen- bzw. Breitengrad sein. Einige öffentliche Datasets verwenden unter den Spaltenüberschriftenx
undy
andere Koordinatensysteme. Wenn die falschen Einheiten verwendet werden, wird der Datensatz unter Umständen trotzdem erfolgreich importiert. Die Datensatzpunkte können bei den gerenderten Daten aber an unerwarteten Orten auftreten.
Dataset erstellen
So erstellen Sie einen Datensatz:
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Datasets auf.
- Klicken Sie auf Dataset erstellen.
- Geben Sie den Namen des Datensatzes ein. Es darf nur einen Datensatz mit diesem Namen geben.
- Geben Sie optional eine Beschreibung für den Datensatz ein.
- Klicken Sie auf Weiter. Daraufhin wird die Seite Daten importieren angezeigt.
- Wählen Sie als Uploadquelle für die Daten im Dataset Desktop (d. h. eine lokale Datei in Ihrem System) oder Google Cloud Storage-Bucket aus.
- Klicken Sie unter Desktop auf Durchsuchen und wählen Sie in der Dateiauswahl die gewünschte Datei aus.
- Klicken Sie unter Google Cloud Storage-Bucket auf Durchsuchen und wählen Sie den Bucket und die Datei mit den Daten aus.
- Wählen Sie das Dateiformat aus.
- Klicken Sie auf Weiter, um Ihre Einstellungen zu prüfen.
- Klicken Sie auf Erstellen. Daraufhin wird die Seite Datasets mit dem neuen Datensatz angezeigt. Der Status sollte In Bearbeitung lauten.
- Warten Sie, bis der Datensatz den Status Abgeschlossen hat.
Dataset ansehen oder ändern
Nachdem das Dataset erstellt wurde, lautet sein Status Abgeschlossen. Sie können sich dann die Details zum Datensatz ansehen.
So rufen Sie den Datensatz auf:
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Datasets auf.
- Klicken Sie auf den Namen des Datensatzes. Daraufhin wird die Seite Dataset-Details angezeigt.
- Klicken Sie auf den Tab Details, um Informationen zum Datensatz zu sehen. Auf diesem Tab können Sie auch den Namen und die Beschreibung des Datensatzes bearbeiten.
- Klicken Sie auf den Tab Vorschau, um das Dataset auf einer Karte zu sehen.
- Klicken Sie auf den Tab Tabellendaten, um einen Teil der mit dem Dataset verknüpften Daten zu sehen.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Herunterladen, um die Daten in eine lokale Datei herunterzuladen.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Löschen, um das Dataset zu löschen.