BigQuery 통합

BigQuery는 GEOGRAPHY 데이터 유형을 사용하는 벡터 데이터를 비롯한 페타바이트 규모의 SQL 분석을 위한 서버리스 데이터 웨어하우스로 뛰어납니다. Google Earth Engine은 지리적 래스터 분석을 전문으로 하는 전 지구적 규모의 플랫폼을 제공하며 방대한 데이터 카탈로그를 제공합니다. 이 두 가지를 결합하면 벡터 데이터와 래스터 데이터가 모두 포함된 복잡한 지리정보 문제를 해결하기 위한 고유하고 포괄적인 환경이 만들어집니다.

BigQuery와 Earth Engine을 통합하면 BigQuery의 벡터 데이터를 Earth Engine의 래스터 통계로 보강하고 Earth Engine 분석에서 BigQuery에 저장되고 관리되는 데이터에 액세스할 수 있는 효율적인 워크플로를 사용할 수 있습니다. 두 가지를 모두 사용하면 다음에 액세스할 수 있습니다.

  • BigQuery: 대규모 벡터 데이터 세트를 위한 확장 가능한 스토리지 및 SQL 기반 분석
  • Earth Engine: 페타바이트 규모의 래스터 데이터를 강력하게 처리하고 풍부한 지리정보 카탈로그에 액세스합니다.

이러한 플랫폼이 상호 운용되는 기본적인 방법은 다음과 같습니다.

  • BigQuery 내에서 래스터 데이터 쿼리: ST_REGIONSTATS SQL 함수를 사용하여 BigQuery에서 직접 구역 통계를 실행합니다.
  • BigQuery 데이터를 Earth Engine으로 읽기: Earth Engine 스크립트에서 사용할 수 있도록 BigQuery 테이블 또는 쿼리 결과에 ee.FeatureCollection 객체로 액세스합니다.
  • BigQuery에 Earth Engine 데이터 쓰기: 저장 및 추가 분석을 위해 Earth Engine 분석의 ee.FeatureCollection 결과를 BigQuery 테이블로 내보냅니다.

다음 섹션에서는 이러한 각 기능에 대해 자세히 설명합니다.

BigQuery 내에서 래스터 데이터 쿼리

BigQuery ST_REGIONSTATS 함수는 Earth Engine의 래스터 분석을 BigQuery SQL로 가져옵니다. GEOGRAPHY 데이터가 포함된 BigQuery 테이블의 래스터 데이터에 대한 지역 통계를 계산합니다.

  • 주요 용도: BigQuery 내의 지역 통계 및 래스터 분석
  • 데이터 소스: Analytics Hub, Cloud Storage GeoTIFF, Earth Engine 애셋

이 함수를 사용하면 BigQuery 내에서 Earth Engine의 100PB가 넘는 지리정보 데이터 카탈로그를 직접 쿼리할 수 있습니다. 이 함수를 Cloud Storage의 GeoTIFF뿐만 아니라 자체 Earth Engine 애셋에도 적용할 수 있습니다.

BigQuery의 래스터 데이터 작업 페이지에서 ST_REGIONSTATS에 대해 자세히 알아보세요.

Earth Engine에서 BigQuery 데이터 읽기

Earth Engine은 ee.FeatureCollection 객체로 BigQuery 데이터에 직접 액세스할 수 있으므로 Earth Engine 분석에서 BigQuery 데이터를 시각화하고 통합할 수 있습니다.

  • ee.FeatureCollection.loadBigQueryTable(): BigQuery 테이블을 Earth Engine으로 읽습니다.
  • ee.FeatureCollection.runBigQuery(): BigQuery SQL 쿼리를 실행하고 결과를 Earth Engine으로 가져옵니다.

이러한 함수를 사용하면 Earth Engine의 래스터 중심 지리정보 분석 플랫폼 내에서 BigQuery의 벡터 데이터를 원활하게 사용할 수 있습니다.

BigQuery에서 읽기 페이지에서 이러한 함수에 대해 자세히 알아보세요.

BigQuery에 Earth Engine 벡터 데이터 쓰기

Earth Engine은 Export.table.toBigQuery() 함수를 사용하여 벡터 데이터를 BigQuery로 내보낼 수 있습니다.

  • 기능: ee.FeatureCollection 객체를 BigQuery 테이블로 내보냅니다.
  • 이점: BigQuery에서 Earth Engine 결과를 추가로 분석, 통합, 저장할 수 있습니다.

이렇게 하면 Earth Engine 처리의 벡터 데이터 결과를 BigQuery에서 쉽게 사용할 수 있는 워크플로가 용이해집니다.

BigQuery로 내보내기 페이지에서 Earth Engine 벡터 데이터를 BigQuery에 쓰는 방법을 자세히 알아보세요.