- पहला चरण: Google Cloud Console में नया प्रोजेक्ट बनाना और BigQuery चालू करना
- दूसरा चरण: BigQuery Export के लिए अपना प्रोजेक्ट तैयार करना
- तीसरा चरण: BigQuery को Google Analytics प्रॉपर्टी से लिंक करना
- Google Cloud Platform (GCP) की पहचान और ऐक्सेस मैनेजमेंट (IAM) की अनुमतियों की पुष्टि करना
- BigQuery का लिंक मिटाना
- BigQuery Export की सीमाएं
- डेटा को फ़िल्टर करना
- कीमत और बिलिंग
- आपको डेटा कब दिखता है
- लिंक न हो पाने की वजहें
- डेटा एक्सपोर्ट न हो पाने की वजहें
- इसी विषय से जुड़े लिंक
पहला चरण: Google API (एपीआई) कंसोल प्रोजेक्ट बनाना और BigQuery चालू करना
- Google Cloud Console में लॉग इन करें.
- Google Cloud Console में नया प्रोजेक्ट बनाएं या कोई मौजूदा प्रोजेक्ट चुनें.
- एपीआई टेबल पर जाएं. सबसे ऊपर बाएं कोने में मौजूद नेविगेशन मेन्यू खोलें. इसके बाद, एपीआई और सेवाएं पर क्लिक करें, फिर लाइब्रेरी पर क्लिक करें.
- BigQuery को चालू करें. Google Cloud API में जाकर, BigQuery API पर क्लिक करें. एक पेज खुलेगा, उस पर चालू करें पर क्लिक करें.
- प्रॉम्प्ट मिलने पर, सेवा की शर्तें पढ़ें और सहमति दें.
दूसरा चरण: BigQuery Export के लिए अपना प्रोजेक्ट तैयार करना
Google Analytics डेटा को बिना किसी शुल्क के BigQuery सैंडबॉक्स में एक्सपोर्ट किया जा सकता है. हालांकि, डेटा एक्सपोर्ट करने पर सैंडबॉक्स की शर्तें लागू होती हैं.
सैंडबॉक्स से अपग्रेड करने और BigQuery की कीमतों के बारे में ज़्यादा जानें.
तीसरा चरण: Google Analytics प्रॉपर्टी को BigQuery से लिंक करना
शुरुआत के दो चरणों को पूरा करने के बाद, आपके पास Analytics एडमिन में जाकर BigQuery Export चालू करने का विकल्प होता है.
BigQuery Export की डेटा इकट्ठा करने और कॉन्फ़िगरेशन की सीमाएं वही होती हैं जो Google Analytics की होती हैं. अगर आपको सीमाएं बढ़ानी हैं, तो अपनी प्रॉपर्टी को 360 पर अपग्रेड करें.
- एडमिन में, प्रॉडक्ट के लिंक में जाकर, BigQuery के लिंक पर क्लिक करें.
ध्यान दें: पिछला लिंक उस Google Analytics प्रॉपर्टी को खोलता है जिसे आपने पिछली बार ऐक्सेस किया था. प्रॉपर्टी खोलने के लिए, आपको Google खाते में साइन इन करना होगा. प्रॉपर्टी चुनने वाले टूल का इस्तेमाल करके, प्रॉपर्टी को बदला जा सकता है.
- आपके पास Google Analytics खाते में एडिटर या इससे ऊपर की भूमिका होनी चाहिएप्रॉपर्टी के लेवल पर Analytics प्रॉपर्टी को BigQuery से लिंक करें.
- आपको ऐसे ईमेल पते का भी इस्तेमाल करना होगा जिसे BigQuery प्रोजेक्ट के लिए मालिक के तौर पर ऐक्सेस मिला हो. ऐक्सेस से जुड़ी ज़रूरी शर्तों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, नीचे अनुमतियां सेक्शन देखें.
- लिंक करें पर क्लिक करें.
- आपके पास जिन प्रोजेक्ट का ऐक्सेस है उनकी सूची देखने के लिए, BigQuery प्रोजेक्ट चुनें पर क्लिक करें. अगर आपने Analytics और Firebase को लिंक किया है (या आपका प्लान ऐसा करने का है), तो उसी Cloud प्रोजेक्ट पर एक्सपोर्ट करें. इससे, दूसरे Firebase डेटा से जोड़ने में आसानी होगी.
- सूची में से कोई प्रोजेक्ट चुनें. इसके बाद, पुष्टि करें पर क्लिक करें.
- डेटा के लिए कोई जगह चुनें. (अगर आपके प्रोजेक्ट में पहले से ही Analytics प्रॉपर्टी का डेटासेट है, तो यह विकल्प कॉन्फ़िगर नहीं किया जा सकता.)
- आगे बढ़ें पर क्लिक करें.
- यह कॉन्फ़िगर करने के लिए कि किन डेटा स्ट्रीम को एक्सपोर्ट में शामिल करना है और किन इवेंट को उससे बाहर रखना है, डेटा स्ट्रीम और इवेंट कॉन्फ़िगर करें चुनें. किसी इवेंट को बाहर रखने के लिए, इनमें से कोई विकल्प आज़माएं: मौजूदा इवेंट की सूची से किसी इवेंट को चुनने के लिए, जोड़ें पर क्लिक करें. इसके अलावा, नाम के हिसाब से किसी इवेंट को चुनने के लिए, इवेंट का नाम बताएं पर क्लिक करें या ऐसे इवेंट के नाम डालें जिन्हें अभी तक प्रॉपर्टी पर इकट्ठा नहीं किया गया है.
- हो गया पर क्लिक करें.
- अगर विज्ञापन आइडेंटिफ़ायर को शामिल करना है, तो मोबाइल ऐप्लिकेशन स्ट्रीम के लिए विज्ञापन आइडेंटिफ़ायर को शामिल करना चुनें.
- डेटा एक्सपोर्ट के लिए, रोज़ (दिन में एक बार) या स्ट्रीमिंग (लगातार) विकल्प में से किसी एक को चुनें. दोनों विकल्प भी चुने जा सकते हैं. Analytics 360 प्रॉपर्टी के लिए, हर दिन अपडेट होने का विकल्प भी चुना जा सकता है.
- आगे बढ़ें पर क्लिक करें.
- अपनी सेटिंग देखें. इसके बाद, सबमिट करें पर क्लिक करें.
अनुमतियां
प्रोजेक्ट getIamPolicy/setIamPolicy से जुड़े अधिकार, सेवाओं को पाने/चालू करने से जुड़े अधिकार
OWNER, इन अनुमतियों का सुपर सेट है.BigQuery का लिंक बनाने के लिए, आपके पास कम से कम ये अनुमतियां होनी चाहिए:
resourcemanager.projects.get- प्रोजेक्ट पाने के लिए
resourcemanager.projects.getIamPolicy- अनुमतियों की सूची पाने के लिए
resourcemanager.projects.setIamPolicy- उपयोगकर्ता के पास इस प्रोजेक्ट का लिंक बनाने की अनुमति है या नहीं, यह देखने के लिए
serviceusage.services.enable- BigQuery API चालू करने के लिए
serviceusage.services.get- BigQuery API चालू है या नहीं, यह देखने के लिए
Google Cloud Platform (GCP) की पहचान और ऐक्सेस मैनेजमेंट (IAM) की अनुमतियों की पुष्टि करना
Google Analytics और BigQuery को लिंक करने पर, आपके BigQuery प्रोजेक्ट की पहचान और ऐक्सेस मैनेजमेंट (आईएएम) नीति में बदलाव किया जाता है. इससे, आपके नए Analytics BigQuery लिंक के पहले से मौजूद संसाधन की पहचान को अनुमतियां दी जाती हैं. पहचान और ऐक्सेस मैनेजमेंट के बारे में ज़्यादा जानें.
पहले से मौजूद संसाधन की आइडेंटिटी, BigQuery लिंक की ज़्यादा जानकारी वाले पेज पर देखी जा सकती है.
यह पुष्टि करने के लिए कि आइडेंटिटी को ज़रूरी अनुमतियां दी गई हैं, Google Cloud Console का इस्तेमाल करें. इससे यह पता चलेगा कि वह प्रोजेक्ट का सदस्य है या नहीं और उसे BigQuery उपयोगकर्ता (roles/bigquery.user) की भूमिका दी गई है या नहीं.
BigQuery लिंक अपग्रेड करना
ध्यान दें: अगर आपके पास BigQuery का कोई पुराना लिंक है, तो हो सकता है कि वह पहले से मौजूद संसाधन की पहचान के बजाय, लेगसी सेवा खाते (firebase-measurement@system.gserviceaccount.com) का इस्तेमाल कर रहा हो.
सेवा खाते का इस्तेमाल करने वाले मौजूदा BigQuery लिंक काम करते रहेंगे. आपके पास अपने मौजूदा लिंक को अपग्रेड करने का विकल्प होता है, ताकि आप पहले से मौजूद संसाधन की पहचान का इस्तेमाल कर सकें. इससे आपको ये फ़ायदे मिलेंगे:
- रोज़ाना अपडेट होने वाले डेटा को एक्सपोर्ट करने के मोड का ऐक्सेस. BigQuery के लिए रोज़ाना अपडेट होने वाले डेटा की एक्सपोर्ट फ़्रीक्वेंसी (GA360) के बारे में ज़्यादा जानें.
- Google Cloud की एंटरप्राइज़ सुरक्षा सुविधाओं के लिए अपने-आप मिलने वाली सहायता. डोमेन के लिए, शेयर करने की सुविधा को सीमित करने और वीपीसी सर्विस कंट्रोल के बारे में ज़्यादा जानें.
लिंक को अपग्रेड करने के लिए, BigQueryLink की ज़्यादा जानकारी वाले पेज पर मौजूद अपग्रेड बैनर का इस्तेमाल किया जा सकता है.
क्षेत्र बदलें
अगर आपने गलत इलाका चुना है और लिंक बनाने के बाद उसे बदलने की ज़रूरत है, तो:
- BigQuery का लिंक मिटाएं (नीचे देखें).
- BigQuery में, किसी दूसरे डेटासेट में डेटा का बैकअप लें (हटाएं या कॉपी करें).
- ओरिजनल डेटासेट मिटाएं. नाम नोट करें: आपको अगले चरण में इसकी ज़रूरत पड़ेगी.
- आपने अभी जिस डेटासेट को मिटाया है उसी नाम से नया डेटासेट बनाएं और डेटा के लिए जगह चुनें.
- नए डेटासेट को firebase-measurement@system.gserviceaccount.com पर शेयर करें और सेवा खाते को BigQuery डेटा के लिए मालिक की भूमिका असाइन करें.
- बैकअप डेटा को नए डेटासेट में कॉपी करें.
- BigQuery में नया लिंक बनाने के लिए, ऊपर दी गई प्रक्रिया दोहराएं.
जगह बदलने के बाद, आपके डेटा में अंतर हो सकता है: मौजूदा लिंक को मिटाने और नया लिंक बनाने के बीच डेटा की स्ट्रीमिंग और हर दिन का एक्सपोर्ट, दोनों ही प्रोसेस नहीं होंगे.
इसके अलावा, डेटासेट को अलग-अलग क्षेत्रों में कॉपी करके, अपने डेटासेट को किसी दूसरे क्षेत्र में माइग्रेट भी किया जा सकता है. डेटासेट को माइग्रेट करने पर, BigQuery के लिंक को मिटाए बिना, अपने डेटासेट को किसी दूसरे क्षेत्र में कॉपी या ट्रांसफ़र किया जा सकता है. इससे आपकी Analytics प्रॉपर्टी और BigQuery के बीच डेटा में अंतर नहीं होता. डेटासेट को अलग-अलग क्षेत्रों में कॉपी करने के बारे में ज़्यादा जानें.
BigQuery का लिंक मिटाना
- एडमिन में, प्रॉडक्ट के लिंक में जाकर, BigQuery के लिंक पर क्लिक करें.
ध्यान दें: पिछला लिंक उस Google Analytics प्रॉपर्टी को खोलता है जिसे आपने पिछली बार ऐक्सेस किया था. प्रॉपर्टी खोलने के लिए, आपको Google खाते में साइन इन करना होगा. प्रॉपर्टी चुनने वाले टूल का इस्तेमाल करके, प्रॉपर्टी को बदला जा सकता है.आपके पास Google Analytics खाते में एडिटर या इससे ऊपर की भूमिका होनी चाहिएप्रॉपर्टी के लेवल पर BigQuery का लिंक मिटाएं
- लिंक के लिए लाइन पर क्लिक करें.
- सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद,
> मिटाएं पर क्लिक करें.
> मिटाएं पर क्लिक करें.BigQuery Export की सीमाएं
Google Analytics की स्टैंडर्ड प्रॉपर्टी के लिए, BigQuery Export की सीमा 10 लाख इवेंट है. हर दिन, ज़्यादा से ज़्यादा इतने इवेंट (बैच) एक्सपोर्ट किए जा सकते हैं. स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट के लिए, इवेंट की संख्या की कोई सीमा नहीं है. अगर आपकी प्रॉपर्टी का डेटा लगातार एक्सपोर्ट की सीमा से ज़्यादा हो जाता है, तो हर दिन के BigQuery Export को रोक दिया जाएगा. साथ ही, पिछले दिन के एक्सपोर्ट को फिर से प्रोसेस नहीं किया जाएगा.
Analytics 360 प्रॉपर्टी के लिए, हर दिन नए डेटा के साथ एक्सपोर्ट किए जाने वाले डेटा में वे सभी डेटा फ़ील्ड और कॉलम शामिल होते हैं जो हर दिन एक्सपोर्ट किए जाने वाले डेटा में होते हैं. इनमें, निगरानी में रखे गए उपयोगकर्ता एट्रिब्यूशन और विज्ञापन इंप्रेशन का डेटा भी शामिल है. रोज़ाना अपडेट होने वाले डेटा की एक्सपोर्ट फ़्रीक्वेंसी के बारे में ज़्यादा जानें.
जिस प्रॉपर्टी को प्रॉपर्टी एडिटर और एडमिन मैनेज करते हैं उसकी एक्सपोर्ट की रोज़ाना की सीमा पार होने पर, उन्हें ईमेल से सूचना मिलेगी. इस सूचना से पता चलता है कि अगर कोई कार्रवाई नहीं की गई, तो इस एक्सपोर्ट को रोक दिया जाएगा. इसके अलावा, अगर कोई स्टैंडर्ड प्रॉपर्टी रोज़ के 10 लाख इवेंट के एक्सपोर्ट की सीमा को पार कर जाती है, तो Analytics हर दिन के एक्सपोर्ट को तुरंत रोक सकता है. अगर आपको कोई सूचना मिलती है, तो कृपया डेटा फ़िल्टर करने के विकल्प (डेटा-स्ट्रीम एक्सपोर्ट और इवेंट-एक्सक्लूज़न) की मदद से, हर दिन एक्सपोर्ट होने वाले इवेंट की संख्या को कम करें. इससे, रोज़ एक्सपोर्ट होने की सुविधा जारी रहेगी.
360 प्रॉपर्टी में उपलब्ध बढ़ी हुई सीमाओं के बारे में ज़्यादा जानें.
डेटा को फ़िल्टर करना
इन दो वजहों से, डेटा स्ट्रीम और इवेंट को अपने एक्सपोर्ट से बाहर रखा जा सकता है: पहली, अपने एक्सपोर्ट का साइज़ सीमित करने के लिए और दूसरी, यह पक्का करने के लिए कि आपने BigQuery में सिर्फ़ ऐसे इवेंट एक्सपोर्ट किए हैं जिनकी आपको ज़रूरत है.
लिंक करने की प्रोसेस के दौरान डेटा स्ट्रीम और इवेंट को बाहर रखना
लिंक करने की प्रोसेस के दौरान, एक्सपोर्ट करने के लिए डेटा स्ट्रीम चुनते समय, आपके पास ऐसे इवेंट चुनने का विकल्प भी होता है जिन्हें आपको एक्सपोर्ट से बाहर रखना है. लिंक करने की प्रोसेस का नौवां चरण देखें.
लिंकिंग कॉन्फ़िगर करने के बाद, डेटा स्ट्रीम या इवेंट को जोड़ना या हटाना
BigQuery लिंक कॉन्फ़िगर करने के बाद, डेटा स्ट्रीम को जोड़ा या हटाया जा सकता है. साथ ही, बाहर रखे गए इवेंट की सूची में इवेंट जोड़े या हटाए जा सकते हैं.
- एडमिन में, प्रॉडक्ट के लिंक में जाकर, BigQuery के लिंक पर क्लिक करें.
ध्यान दें: पिछला लिंक उस Google Analytics प्रॉपर्टी को खोलता है जिसे आपने पिछली बार ऐक्सेस किया था. प्रॉपर्टी खोलने के लिए, आपको Google खाते में साइन इन करना होगा. प्रॉपर्टी चुनने वाले टूल का इस्तेमाल करके, प्रॉपर्टी को बदला जा सकता है.
- आपके पास Google Analytics खाते में एडिटर या इससे ऊपर की भूमिका होनी चाहिएप्रॉपर्टी के लेवल पर डेटा स्ट्रीम या इवेंट जोड़ें या हटाएं.
- आपको ऐसे ईमेल पते का भी इस्तेमाल करना होगा जिसमें BigQuery प्रोजेक्ट के लिए मालिक के तौर पर ऐक्सेस हो.
- उस प्रोजेक्ट की लाइन पर क्लिक करें जिसके लिंक में आपको बदलाव करना है.
- डेटा स्ट्रीम और इवेंट में जाकर, डेटा स्ट्रीम और इवेंट देखें पर क्लिक करें.
- एक्सपोर्ट करने के लिए डेटा स्ट्रीम सूची से, एक्सपोर्ट करने के लिए ज़्यादा डेटा स्ट्रीम चुनी जा सकती हैं. साथ ही, आपके पास मौजूदा डेटा स्ट्रीम को हटाने का विकल्प भी होता है.
- किन इवेंट को बाहर रखना है सूची में, मौजूदा इवेंट की सूची से किसी इवेंट को चुनने के लिए, जोड़ें पर क्लिक करें. इसके अलावा, नाम के हिसाब से किसी इवेंट को चुनने के लिए, इवेंट का नाम बताएं पर क्लिक करें या ऐसे इवेंट के नाम डालें जिन्हें अभी तक प्रॉपर्टी पर इकट्ठा नहीं किया गया है.
- सूची से किसी इवेंट को हटाने के लिए, उस लाइन के आखिर में मौजूद माइनस के निशान पर क्लिक करें.
कीमत और बिलिंग
कीमत तय करने वाले दो कॉम्पोनेंट: स्टोरेज और क्वेरी को प्रोसेस करने की सुविधा के इस्तेमाल के लिए आपको BigQuery को शुल्क देना होगा. कीमत तय करने वाली टेबल देखकर इंटरैक्टिव और बैच क्वेरी के बीच के अंतर को समझा जा सकता है.
एक्सपोर्ट में किसी तरह की रुकावट न आए, इसके लिए आपके पास क्लाउड में फ़ाइल पर पेमेंट का एक मान्य तरीका होना चाहिए. अगर पेमेंट करने के अमान्य तरीके की वजह से एक्सपोर्ट में रुकावट आती है, तो हम उस समय का डेटा दोबारा एक्सपोर्ट नहीं कर सकेंगे.
Analytics का डेटा BigQuery सैंडबॉक्स में बिना किसी शुल्क के एक्सपोर्ट भी किया जा सकता है. हालांकि, ध्यान रखें कि इसमें सैंडबॉक्स की सीमाएं लागू होती हैं.
आपको डेटा कब दिखता है
लिंक करने की प्रक्रिया पूरी होने के बाद, 24 घंटे के अंदर आपके BigQuery प्रोजेक्ट में डेटा आना शुरू हो जाता है. अगर डेटा एक्सपोर्ट को रोज़ पर सेट किया जाता है, तो हर दिन एक फ़ाइल एक्सपोर्ट होगी, जिसमें पिछले दिन का डेटा शामिल होगा. आम तौर पर फ़ाइल, रिपोर्टिंग के लिए सेट किए गए टाइम ज़ोन में दोपहर 12 बजे के आस-पास एक्सपोर्ट होती है.
लिंक न हो पाने की वजहें
BigQuery का लिंक नहीं बनने की वजह इन दोनों में से एक हो सकती है:
- आपके संगठन की नीति के मुताबिक, अमेरिका में डेटा एक्सपोर्ट नहीं किया जा सकता. अगर आपने डेटा को एक्सपोर्ट करने की जगह के तौर पर अमेरिका को चुना है, तो कोई दूसरी जगह चुनें.
- आपके संगठन की नीति उस डोमेन के सेवा खातों को प्रतिबंधित करती है जिनसे आपको डेटा एक्सपोर्ट करना है. इस मामले में, आपको अपने संगठन की नीति में बदलाव करना होगा.
डेटा एक्सपोर्ट न हो पाने की वजहें
| विफलता | वजह | नतीजा |
|---|---|---|
| कोई सेवा खाता नहीं है | आपके Cloud प्रोजेक्ट पर सक्रिय उपयोगकर्ता की भूमिका वाला कोई सेवा खाता नहीं है. | Analytics, टेबल नहीं बना सकता. एक्सपोर्ट नहीं हो सका. |
| इंस्टॉल करने के बाद रोबोट खाता मिटा दिया जाता है | क्लाउड खाते के किसी उपयोगकर्ता ने Google Analytics से इंस्टॉल किए गए रोबोट सेवा खाते को हटा दिया है. | Analytics अब टेबल नहीं बना पाएगा. सभी एक्सपोर्ट बंद हो जाते हैं. |
| BigQuery Export के साथ संगठन की नीति मैच नहीं होती | Cloud प्रोजेक्ट के किसी उपयोगकर्ता ने एक संगठन नीति बनाई है, जो Analytics को डेटा एक्सपोर्ट करने से रोकती है. यह नीति, BigQuery टेबल बनाने या टेबल में लिखने से रोक सकती है. इस नीति के मुताबिक डेटा स्टोरेज के क्षेत्र को लेकर भी आपत्ति हो सकती है. | टेबल नहीं बनाई गई है या फिर बनाने के बाद तेज़ी से (~30 मिनट) मिटा दी गई है. |
| उपयोगकर्ता, बिलिंग सेटिंग बदलता है | Cloud प्रोजेक्ट पर कोई उपयोगकर्ता, BigQuery के लिए मुफ़्त सेवा से पैसे देकर इस्तेमाल करने वाली सेवा पर स्विच करता है. आम तौर पर यह तरीका काम करता है, लेकिन गड़बड़ी हो सकती है. उदाहरण के लिए, अगर प्रोजेक्ट पहले से ही 10 जीबी (सैंडबॉक्स सीमा) से ज़्यादा हो. व्यावहारिक तौर पर, एक्सपोर्ट में रुकावट आ सकती है | टेबल में डेटा नहीं भरते. |
| Cloud प्रोजेक्ट का कोटा खत्म हो गया | Cloud पर ज़्यादातर प्रोजेक्ट के लिए संसाधनों की संख्या तय होती है. BigQuery स्टोरेज कोटा से आगे बढ़ा जा सकता है. ऐसा होने पर, आपको ज़्यादा डेटा लिखने से रोका जा सकता है. ध्यान रखें कि यह कोटा मुफ़्त प्रोजेक्ट के लिए कम है (10 जीबी). | टेबल में डेटा नहीं भरते. |
| उपयोगकर्ता, प्रॉपर्टी का टाइमज़ोन बदल देता है | प्रॉपर्टी के टाइमज़ोन के हिसाब से, एक्सपोर्ट में प्रॉपर्टी के 24 घंटे के स्नैपशॉट का समय लगता है. अगर टाइमज़ोन बदलता है, तो एक्सपोर्ट विंडो किसी खास दिन पर छोटी या बड़ी हो सकती है. उदाहरण के लिए, अगर टाइमज़ोन अमेरिका के ईस्टर्न स्टैंडर्ड टाइम से अमेरिका के पैसिफ़िक समय में बदलता है, तो एक्सपोर्ट विंडो तीन घंटे छोटी हो सकती है. दोनों ही मामलों में, उपयोगकर्ता को असामान्य इवेंट संख्या दिखेगी. | असामान्य इवेंट संख्या का एक दिन. सामान्य उपयोगकर्ता में भ्रम की स्थिति. |
सहायता
BigQuery की समस्याओं, जैसे कि बिलिंग के लिए, Google Cloud की सहायता टीम से संपर्क करें.
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BigQuery Export
डेटा सेट के किसी नमूने को एक्सपोर्ट करने और उसे ऐक्सेस करने के बारे में जानने के लिए, BigQuery Export दस्तावेज़ पढ़ें.