Créer des notebooks
Ce document explique comment créer des notebooks Colab Enterprise dans BigQuery. Les notebooks sont des composants de code BigQuery Studio fournis par Dataform.
Avant de commencer
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.
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Activez l'API BigQuery
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.
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Activez l'API BigQuery
Activer BigQuery Studio
Suivez les instructions de la page Activer BigQuery Studio pour la gestion des éléments pour enregistrer, partager et gérer des versions d'éléments de code tels que les notebooks.
Autorisations requises
Définissez les autorisations appropriées pour créer, modifier ou afficher des notebooks.
Tous les utilisateurs disposant du rôle Dataform Admin (roles/dataform.admin
) disposent d'un accès propriétaire à tous les notebooks créés dans le projet.
Pour en savoir plus sur la gestion de l'authentification et des accès (IAM) dans BigQuery, consultez la page Contrôle des accès avec IAM.
Autorisations de créer des notebooks
Pour créer et exécuter des notebooks, vous avez besoin des autorisations IAM suivantes :
resourcemanager.projects.get
resourcemanager.projects.list
bigquery.config.get
bigquery.jobs.create
bigquery.readsessions.create
bigquery.readsessions.getData
bigquery.readsessions.update
resourcemanager.projects.get
resourcemanager.projects.list
dataform.locations.get
dataform.locations.list
dataform.repositories.create
dataform.repositories.list
dataform.collections.create
dataform.collections.list
aiplatform.notebookRuntimeTemplates.apply
aiplatform.notebookRuntimeTemplates.get
aiplatform.notebookRuntimeTemplates.list
aiplatform.notebookRuntimeTemplates.getIamPolicy
aiplatform.notebookRuntimes.assign
aiplatform.notebookRuntimes.get
aiplatform.notebookRuntimes.list
aiplatform.operations.list
Vous pouvez obtenir ces autorisations à partir des rôles IAM suivants :
- Utilisateur de sessions de lecture BigQuery (
roles/bigquery.readSessionUser
) Utilisateur BigQuery Studio (
roles/bigquery.studioUser
)Le rôle Utilisateur BigQuery Studio combine les rôles IAM suivants:
Autorisations de modifier les notebooks
Pour modifier et exécuter des notebooks, vous devez disposer des rôles IAM suivants :
- Utilisateur de job BigQuery (
roles/bigquery.jobUser
) - Utilisateur de sessions de lecture BigQuery (
roles/bigquery.readSessionUser
) - Utilisateur de l'environnement d'exécution de notebook (
roles/aiplatform.notebookRuntimeUser
) - Éditeur de code (
roles/dataform.codeEditor
)
Autorisations d'afficher les notebooks
Pour afficher et exécuter des notebooks, vous devez disposer des rôles IAM suivants :
- Utilisateur de job BigQuery (
roles/bigquery.jobUser
) - Utilisateur de sessions de lecture BigQuery (
roles/bigquery.readSessionUser
) - Utilisateur de l'environnement d'exécution de notebook (
roles/aiplatform.notebookRuntimeUser
) - Lecteur de code (
roles/dataform.codeViewer
)
Créer des notebooks
Utilisez les sections suivantes pour apprendre à créer un notebook.
Définir la région par défaut des composants de code
Si c'est la première fois que vous créez un composant de code, définissez leur région par défaut. Vous ne pouvez pas modifier la région d'un composant de code après sa création.
Créer un notebook à partir de l'éditeur BigQuery
Pour créer un notebook contenant une requête par défaut pour une table donnée, procédez comme suit :
Accédez à la page BigQuery.
Dans la barre d'onglets du volet de l'éditeur, cliquez sur
la flèche vers le bas à côté du signe , puis sur Créer un notebook Python.Le nouveau notebook s'ouvre. Il contient des cellules dans lesquelles figurent des exemples de requêtes sur l'ensemble de données public
bigquery-public-data.ml_datasets.penguins
.
Créer un notebook à partir d'une table
Pour créer un notebook contenant une requête par défaut pour une table particulière, procédez comme suit :
Accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et recherchez la table que vous souhaitez interroger.
Cliquez sur > Notebook Python.
Afficher les actions à côté de la table, puis sur Requête dansLe nouveau notebook s'ouvre. Il contient des cellules dans lesquelles figurent des exemples de requêtes sur la table sélectionnée.
Créer un notebook pour explorer l'ensemble de résultats d'une requête
Pour créer un notebook permettant d'explorer l'ensemble de résultats d'une requête, procédez comme suit :
Accédez à la page BigQuery.
Dans le volet de l'éditeur, exécutez une requête qui génère un résultat.
Dans le volet Résultats de requête, cliquez sur Explorer les données, puis sur Explorer avec le notebook Python.
Le nouveau notebook s'ouvre. Il contient des cellules avec du code pour renvoyer la requête SQL et les résultats de la requête.
Créer un notebook à partir d'un notebook existant
Pour ouvrir une version d'un notebook existant en tant que nouveau notebook, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et le dossier Explorer et, si nécessaire, le dossier Explorer. Sélectionnez un notebook.
Sélectionnez le volet Activité.
Cliquez sur
Afficher les actions à côté d'une version de notebook, puis sur Ouvrir en tant que nouveau notebook Python.Une copie du notebook est ouverte en tant que nouveau notebook.
Importer des notebooks
Vous pouvez importer un notebook local pour l'utiliser dans BigQuery Studio. Le notebook importé est visible sur la page BigQuery de la console Google Cloud.
Pour importer un notebook, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet, puis effectuez l'une des opérations suivantes :
- À côté de Notebooks, cliquez sur > Importer dans Notebooks. Afficher les actions
- À côté du nom du projet Google Cloud, cliquez sur > Importer dans le projet > Notebook Python. Afficher les actions
Dans la boîte de dialogue Importer le notebook, dans le champ Notebook, cliquez sur Parcourir, puis sélectionnez le notebook que vous souhaitez importer.
Facultatif : Dans le champ Nom du notebook, modifiez le nom du fichier notebook.
Dans le champ Région, sélectionnez la région dans laquelle vous souhaitez importer votre notebook.
Cliquez sur Importer.
Votre notebook s'affiche dans le volet Explorateur.
Se connecter à un environnement d'exécution
Les sections suivantes vous expliquent comment connecter un notebook à un environnement d'exécution Vertex AI. Un environnement d'exécution est une ressource de calcul qui exécute le code de votre notebook.
Pour en savoir plus sur les environnements d'exécution, consultez la page Environnements d'exécution et modèles d'exécution.
Se connecter à l'environnement d'exécution par défaut
L'environnement d'exécution par défaut est un environnement d'exécution prédéfini qui nécessite une configuration minimale.
Pour vous connecter à l'environnement d'exécution par défaut, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et le dossier Explorer et, si nécessaire, le dossier Explorer. Cliquez sur le nom d'un notebook pour l'ouvrir.
Dans le notebook, cliquez sur Connecter ou exécutez n'importe quelle cellule du notebook.
La connexion à l'environnement d'exécution par défaut peut prendre plusieurs minutes si vous n'avez pas encore d'environnement d'exécution actif.
Se connecter à un environnement d'exécution autre que celui par défaut
Si vous souhaitez utiliser un environnement d'exécution autre que celui par défaut, vous devez d'abord créer cet environnement d'exécution supplémentaire dans Vertex AI.
Pour vous connecter à l'environnement d'exécution par défaut, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et le dossier Explorer et, si nécessaire, le dossier Explorer. Cliquez sur le nom d'un notebook pour l'ouvrir.
Dans le notebook, cliquez sur
le menu déroulant à côté de Connecter, puis sur Connexion à un environnement d'exécution.Cliquez sur Se connecter à un environnement d'exécution existant.
Dans Environnements d'exécution, sélectionnez l'environnement d'exécution à utiliser.
Cliquez sur Se connecter.
Se connecter à un nouvel environnement d'exécution
Pour vous connecter à un nouvel environnement d'exécution, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et le dossier Explorer et, si nécessaire, le dossier Explorer. Cliquez sur le nom d'un notebook pour l'ouvrir.
Dans le notebook, cliquez sur
le menu déroulant à côté de Connecter, puis sur Connexion à un environnement d'exécution.Cliquez sur Créer un environnement d'exécution.
Dans Modèle d'exécution, sélectionnez le modèle d'exécution Vertex AI à utiliser.
Dans le champ Nom de l'environnement d'exécution, saisissez un nom pour l'environnement d'exécution.
Cliquez sur Se connecter.
Accorder l'accès aux notebooks
Pour accorder à d'autres utilisateurs l'accès à un notebook, ajoutez-les à un rôle IAM approprié.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et le dossier Explorer et, si nécessaire, le dossier Explorer. Recherchez le notebook auquel vous souhaitez accorder l'accès.
Cliquez sur le bouton > Gérer les autorisations.
Afficher les actions en regard du notebook, puis sur PartagerDans le volet Gérer les autorisations, cliquez sur Ajouter un utilisateur/groupe.
Dans le champ Nouveaux comptes principaux, saisissez un compte principal.
Dans la liste Rôle, sélectionnez l'un des rôles suivants :
- Propriétaire de code : peut effectuer n'importe quelle action sur le notebook, y compris le supprimer ou le partager.
- Éditeur de code : peut modifier le notebook.
- Lecteur de code : peut afficher le notebook.
Facultatif : Pour afficher la liste complète des rôles et des paramètres de partage avancés, cliquez sur Partage avancé.
Cliquez sur Enregistrer.
Pour revenir à la page d'informations sur le notebook, cliquez sur Fermer.
Partager des notebooks
Pour partager un notebook avec d'autres utilisateurs, vous pouvez générer et partager un lien vers celui-ci. Pour que les autres utilisateurs puissent voir le notebook que vous partagez, vous devez d'abord accorder l'accès au notebook.
Pour exécuter un notebook, les utilisateurs doivent avoir accès aux données auxquelles le notebook accède. Pour en savoir plus, consultez la section Accorder l'accès à un ensemble de données.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et le dossier Explorer, et développez si nécessaire le dossier Explorer. Recherchez le notebook que vous souhaitez partager.
Cliquez sur le bouton > Copier le lien.
Afficher les actions en regard du notebook, puis sur PartagerPartagez le lien avec d'autres utilisateurs.
Désactiver l'enregistrement de la sortie du notebook
Vous pouvez empêcher le partage de la sortie de notebook enregistrée avec d'autres utilisateurs ayant accès au fichier notebook en désactivant l'enregistrement de la sortie de notebook.
Lorsque vous désactivez l'enregistrement des résultats pour un notebook sélectionné, BigQuery supprime toutes les sorties enregistrées dans le fichier notebook et n'enregistre pas le résultat des exécutions ultérieures.
Toutefois, les utilisateurs qui ont accès au notebook peuvent toujours afficher son résultat des manières suivantes :
- Exécutez le notebook pour afficher ses résultats actuels. Ce résultat n'a pas été enregistré.
- Affichez une version d'archivage du notebook et ses résultats dans l'historique des révisions.
Pour désactiver l'enregistrement des résultats pour un notebook sélectionné, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et le dossier Explorer, puis sélectionnez le notebook pour lequel vous souhaitez désactiver l'enregistrement du résultat.
Cliquez sur > Modifier > Paramètres du notebook.
Activer/Désactiver la visibilité de l'en-têteDans la fenêtre Paramètres du notebook, sélectionnez Exclure la sortie de la cellule de code lors de l'enregistrement de ce notebook.
Cliquez sur Enregistrer.
Cliquez sur Actualiser.
Résoudre les conflits
Si vous et un autre utilisateur apportez des modifications conflictuelles dans un notebook, le service génère l'erreur Automatic saving failed. This file was updated remotely or
in another tab.
et fournit un lien Show diff
. Pour résoudre le conflit, procédez comme suit :
- Cliquez sur le lien
Show diff
. La boîte de dialogue Vérifier les modifications à distance s'ouvre. - Facultatif : Pour comparer le code source du notebook, cochez la case Source brute.
- Facultatif : Pour comparer les versions de manière intégrée plutôt que dans des volets distincts, cochez la case Différences intégrées.
- Passez en revue les modifications et décidez de celles à conserver, en révisant votre entrée si nécessaire.
- Cliquez sur Enregistrer les modifications.
Renommer des notebooks
Pour renommer un notebook, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorer, développez votre projet et le dossier Explorer et, si nécessaire, le dossier Explorer. Recherchez le notebook que vous souhaitez renommer.
Cliquez sur
Afficher les actions à côté du notebook, puis sur Renommer.Saisissez un nom pour le notebook, puis cliquez sur Renommer.
Dépannage
Pour en savoir plus, consultez la page Résoudre les problèmes liés à Colab Enterprise.
Étapes suivantes
- Apprenez à gérer les notebooks.