১. সংক্ষিপ্ত বিবরণ
BigQuery হলো গুগলের সম্পূর্ণভাবে পরিচালিত, পেটাবাইট স্কেলের, স্বল্প খরচের অ্যানালিটিক্স ডেটা ওয়্যারহাউস। BigQuery হলো NoOps—এর জন্য কোনো পরিকাঠামো পরিচালনা করতে হয় না এবং আপনার কোনো ডেটাবেস অ্যাডমিনিস্ট্রেটরেরও প্রয়োজন নেই—ফলে আপনি অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে বের করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণে মনোযোগ দিতে পারেন, পরিচিত SQL ব্যবহার করতে পারেন এবং আমাদের পে-অ্যাজ-ইউ-গো মডেলের সুবিধা নিতে পারেন।
এই কোডল্যাবে, আপনি C# ব্যবহার করে .NET-এর জন্য Google Cloud Client Libraries-এর সাহায্যে BigQuery পাবলিক ডেটাসেট কোয়েরি করবেন।
আপনি যা শিখবেন
- ক্লাউড শেল কীভাবে ব্যবহার করবেন
- BigQuery API কীভাবে সক্রিয় করবেন
- এপিআই অনুরোধগুলি কীভাবে প্রমাণীকরণ করবেন
- C# এর জন্য গুগল ক্লাউড ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি কীভাবে ইনস্টল করবেন
- শেক্সপিয়রের রচনা সম্পর্কে কীভাবে অনুসন্ধান করবেন
- গিটহাব ডেটাসেট কীভাবে কোয়েরি করবেন
- ক্যাশিং কীভাবে সামঞ্জস্য করবেন এবং পরিসংখ্যান প্রদর্শন করবেন
আপনার যা যা লাগবে
- একটি গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম প্রকল্প
- একটি ব্রাউজার, যেমন ক্রোম বা ফায়ারফক্স
- C# ব্যবহারে পরিচিতি
জরিপ
আপনি এই টিউটোরিয়ালটি কীভাবে ব্যবহার করবেন?
C# নিয়ে আপনার অভিজ্ঞতাকে আপনি কীভাবে মূল্যায়ন করবেন?
গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা ব্যবহারের অভিজ্ঞতাকে আপনি কীভাবে মূল্যায়ন করবেন?
২. সেটআপ এবং প্রয়োজনীয়তা
স্ব-গতিতে পরিবেশ সেটআপ
- Google Cloud Console- এ সাইন-ইন করুন এবং একটি নতুন প্রজেক্ট তৈরি করুন অথবা বিদ্যমান কোনো প্রজেক্ট পুনরায় ব্যবহার করুন। যদি আপনার আগে থেকে Gmail বা Google Workspace অ্যাকাউন্ট না থাকে, তবে আপনাকে অবশ্যই একটি তৈরি করতে হবে।
- প্রজেক্টের নামটি হলো এই প্রজেক্টের অংশগ্রহণকারীদের প্রদর্শিত নাম। এটি একটি ক্যারেক্টার স্ট্রিং যা গুগল এপিআই ব্যবহার করে না। আপনি যেকোনো সময় এটি আপডেট করতে পারেন।
- প্রজেক্ট আইডি সমস্ত গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট জুড়ে অনন্য এবং অপরিবর্তনীয় (একবার সেট করার পর এটি পরিবর্তন করা যায় না)। ক্লাউড কনসোল স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি অনন্য স্ট্রিং তৈরি করে; সাধারণত এটি কী তা নিয়ে আপনার মাথা ঘামানোর দরকার নেই। বেশিরভাগ কোডল্যাবে, আপনাকে আপনার প্রজেক্ট আইডি উল্লেখ করতে হবে (যা সাধারণত
PROJECT_IDহিসাবে চিহ্নিত করা হয়)। তৈরি করা আইডিটি আপনার পছন্দ না হলে, আপনি এলোমেলোভাবে আরেকটি তৈরি করতে পারেন। বিকল্পভাবে, আপনি আপনার নিজের আইডি দিয়ে চেষ্টা করে দেখতে পারেন যে সেটি উপলব্ধ আছে কিনা। এই ধাপের পরে এটি পরিবর্তন করা যাবে না এবং প্রজেক্টের পুরো সময়কাল জুড়ে এটি অপরিবর্তিত থাকবে। - আপনার অবগতির জন্য জানাচ্ছি যে, তৃতীয় একটি ভ্যালু রয়েছে, যা হলো প্রজেক্ট নম্বর , এবং কিছু এপিআই এটি ব্যবহার করে থাকে। ডকুমেন্টেশনে এই তিনটি ভ্যালু সম্পর্কে আরও বিস্তারিত জানুন।
- এরপর, ক্লাউড রিসোর্স/এপিআই ব্যবহার করার জন্য আপনাকে ক্লাউড কনসোলে বিলিং চালু করতে হবে। এই কোডল্যাবটি সম্পন্ন করতে খুব বেশি খরচ হবে না, এমনকি আদৌ কোনো খরচ নাও হতে পারে। এই টিউটোরিয়ালের পর বিলিং এড়াতে রিসোর্সগুলো বন্ধ করার জন্য, আপনি আপনার তৈরি করা রিসোর্সগুলো অথবা প্রজেক্টটি ডিলিট করে দিতে পারেন। নতুন গুগল ক্লাউড ব্যবহারকারীরা ৩০০ মার্কিন ডলারের ফ্রি ট্রায়াল প্রোগ্রামের জন্য যোগ্য।
ক্লাউড শেল শুরু করুন
যদিও গুগল ক্লাউড আপনার ল্যাপটপ থেকে দূরবর্তীভাবে পরিচালনা করা যায়, এই কোডল্যাবে আপনি গুগল ক্লাউড শেল ব্যবহার করবেন, যা ক্লাউডে চালিত একটি কমান্ড লাইন পরিবেশ।
ক্লাউড শেল সক্রিয় করুন
- ক্লাউড কনসোল থেকে, Activate Cloud Shell-এ ক্লিক করুন।
.
আপনি যদি প্রথমবারের মতো ক্লাউড শেল চালু করেন, তাহলে এটি কী তা বর্ণনা করে একটি মধ্যবর্তী স্ক্রিন আপনার সামনে আসবে। যদি একটি মধ্যবর্তী স্ক্রিন আসে, তাহলে 'চালিয়ে যান' (Continue) এ ক্লিক করুন।
ক্লাউড শেল প্রস্তুত করতে এবং এর সাথে সংযোগ স্থাপন করতে মাত্র কয়েক মুহূর্ত সময় লাগা উচিত।
এই ভার্চুয়াল মেশিনটিতে প্রয়োজনীয় সমস্ত ডেভেলপমেন্ট টুলস লোড করা আছে। এটি একটি স্থায়ী ৫ জিবি হোম ডিরেক্টরি প্রদান করে এবং গুগল ক্লাউডে চলে, যা নেটওয়ার্ক পারফরম্যান্স ও অথেনটিকেশনকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে। এই কোডল্যাবে আপনার প্রায় সমস্ত কাজই একটি ব্রাউজার দিয়ে করা সম্ভব।
ক্লাউড শেলে সংযুক্ত হওয়ার পর, আপনি দেখতে পাবেন যে আপনাকে প্রমাণীকৃত করা হয়েছে এবং প্রজেক্টটি আপনার প্রজেক্ট আইডিতে সেট করা আছে।
- আপনি প্রমাণীকৃত কিনা তা নিশ্চিত করতে ক্লাউড শেলে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান:
gcloud auth list
কমান্ড আউটপুট
Credentialed Accounts
ACTIVE ACCOUNT
* <my_account>@<my_domain.com>
To set the active account, run:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
- gcloud কমান্ডটি আপনার প্রজেক্ট সম্পর্কে জানে কিনা তা নিশ্চিত করতে ক্লাউড শেলে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান:
gcloud config list project
কমান্ড আউটপুট
[core] project = <PROJECT_ID>
যদি তা না থাকে, তবে আপনি এই কমান্ডটি দিয়ে এটি সেট করতে পারেন:
gcloud config set project <PROJECT_ID>
কমান্ড আউটপুট
Updated property [core/project].
৩. BigQuery API সক্রিয় করুন
সমস্ত গুগল ক্লাউড প্রোজেক্টে BigQuery API ডিফল্টরূপে সক্রিয় থাকা উচিত। ক্লাউড শেলে নিম্নলিখিত কমান্ডের মাধ্যমে আপনি এটি পরীক্ষা করতে পারেন: আপনাকে BigQuery-তে তালিকাভুক্ত থাকতে হবে:
gcloud services list
আপনি BigQuery তালিকাভুক্ত দেখতে পাবেন:
NAME TITLE
bigquery-json.googleapis.com BigQuery API
...
যদি BigQuery API সক্রিয় করা না থাকে, তবে আপনি ক্লাউড শেলে নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করে এটি সক্রিয় করতে পারেন:
gcloud services enable bigquery-json.googleapis.com
৪. C# এর জন্য BigQuery ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টল করুন।
প্রথমে, একটি সহজ C# কনসোল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন যা আপনি BigQuery API স্যাম্পলগুলো চালানোর জন্য ব্যবহার করবেন।
dotnet new console -n BigQueryDemo
অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি হতে এবং নির্ভরতাগুলো সমাধান হতে দেখবেন:
The template "Console Application" was created successfully.
Processing post-creation actions...
...
Restore succeeded.
এরপর, BigQueryDemo ফোল্ডারে যান:
cd BigQueryDemo
এবং প্রজেক্টে Google.Cloud.BigQuery.V2 NuGet প্যাকেজটি যোগ করুন:
dotnet add package Google.Cloud.BigQuery.V2
info : Adding PackageReference for package 'Google.Cloud.BigQuery.V2' into project '/home/atameldev/BigQueryDemo/BigQueryDemo.csproj'.
log : Restoring packages for /home/atameldev/BigQueryDemo/BigQueryDemo.csproj...
...
info : PackageReference for package 'Google.Cloud.BigQuery.V2' version '1.2.0' added to file '/home/atameldev/BigQueryDemo/BigQueryDemo.csproj'.
এখন আপনি BigQuery API ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত!
৫. শেক্সপিয়রের রচনাবলী সম্পর্কে অনুসন্ধান করুন।
পাবলিক ডেটাসেট হলো এমন যেকোনো ডেটাসেট যা BigQuery-তে সংরক্ষিত থাকে এবং সাধারণ মানুষের জন্য উপলব্ধ করা হয়। আপনার কোয়েরি করার জন্য আরও অনেক পাবলিক ডেটাসেট রয়েছে, যার মধ্যে কয়েকটি গুগল দ্বারা হোস্ট করা হয়, তবে আরও অনেক ডেটাসেট তৃতীয় পক্ষ দ্বারা হোস্ট করা হয়। আপনি পাবলিক ডেটাসেট পেজে এ বিষয়ে আরও পড়তে পারেন।
পাবলিক ডেটাসেটগুলো ছাড়াও, BigQuery সীমিত সংখ্যক স্যাম্পল টেবিল সরবরাহ করে যেগুলো আপনি কোয়েরি করতে পারেন। এই টেবিলগুলো bigquery-public-data:samples dataset অন্তর্ভুক্ত। সেই টেবিলগুলোর মধ্যে একটির নাম হলো shakespeare. এতে শেক্সপিয়রের রচনার একটি শব্দ সূচক রয়েছে, যা প্রতিটি কর্পাসে প্রতিটি শব্দ কতবার এসেছে তা দেখায়।
এই ধাপে, আপনি শেক্সপিয়ার টেবিলটি কোয়েরি করবেন।
প্রথমে, ক্লাউড শেলের উপরের ডান দিক থেকে কোড এডিটরটি খুলুন:
BigQueryDemo ফোল্ডারের ভিতরে থাকা Program.cs ফাইলটিতে যান এবং কোডটি নিচের কোড দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন। নিশ্চিত করুন যে আপনি projectId জায়গায় আপনার আসল প্রজেক্ট আইডি বসিয়েছেন:
using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
namespace BigQueryDemo
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var client = BigQueryClient.Create("projectId");
var table = client.GetTable("bigquery-public-data", "samples", "shakespeare");
var sql = $"SELECT corpus AS title, COUNT(word) AS unique_words FROM {table} GROUP BY title ORDER BY unique_words DESC LIMIT 10";
var results = client.ExecuteQuery(sql, parameters: null);
foreach (var row in results)
{
Console.WriteLine($"{row["title"]}: {row["unique_words"]}");
}
}
}
}
এক বা দুই মিনিট সময় নিয়ে কোডটি দেখুন এবং খেয়াল করুন কীভাবে টেবিলটি কোয়েরি করা হচ্ছে।
ক্লাউড শেলে ফিরে এসে অ্যাপটি চালান:
dotnet run
আপনি শব্দ এবং সেগুলোর ব্যবহারের একটি তালিকা দেখতে পাবেন:
hamlet: 5318
kinghenryv: 5104
cymbeline: 4875
troilusandcressida: 4795
kinglear: 4784
kingrichardiii: 4713
2kinghenryvi: 4683
...
৬. গিটহাব ডেটাসেটটি কোয়েরি করুন।
BigQuery-এর সাথে আরও পরিচিত হওয়ার জন্য, আপনি এখন GitHub পাবলিক ডেটাসেটের বিরুদ্ধে একটি কোয়েরি চালাবেন। আপনি GitHub-এ সবচেয়ে সাধারণ কমিট মেসেজগুলো খুঁজে পাবেন। এছাড়াও, আপনি BigQuery-এর ওয়েব কনসোল ব্যবহার করে অ্যাড-হক কোয়েরিগুলোর প্রিভিউ দেখবেন এবং চালাবেন।
ডেটা দেখতে কেমন তা জানতে, BigQuery ওয়েব UI-তে GitHub ডেটাসেটটি খুলুন:
https://console.cloud.google.com/bigquery?p=bigquery-public-data&d=github_repos&t=commits&page=table
ডেটা দেখতে কেমন তা দ্রুত দেখে নিতে প্রিভিউ বাটনটি ব্যবহার করুন:
BigQueryDemo ফোল্ডারের ভিতরে থাকা Program.cs ফাইলটিতে যান এবং কোডটি নিচের কোড দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন। নিশ্চিত করুন যে আপনি projectId জায়গায় আপনার আসল প্রজেক্ট আইডি বসিয়েছেন:
using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
namespace BigQueryDemo
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var client = BigQueryClient.Create("projectId");
var table = client.GetTable("bigquery-public-data", "github_repos", "commits");
var sql = $"SELECT subject AS subject, COUNT(*) AS num_duplicates FROM {table} GROUP BY subject ORDER BY num_duplicates DESC LIMIT 10";
var results = client.ExecuteQuery(sql, parameters: null);
foreach (var row in results)
{
Console.WriteLine($"{row["subject"]}: {row["num_duplicates"]}");
}
}
}
}
এক বা দুই মিনিট সময় নিয়ে কোডটি দেখুন এবং খেয়াল করুন কীভাবে সবচেয়ে সাধারণ কমিট মেসেজগুলোর জন্য টেবিলটি কোয়েরি করা হচ্ছে।
ক্লাউড শেলে ফিরে এসে অ্যাপটি চালান:
dotnet run
আপনি কমিট বার্তা এবং সেগুলোর উপস্থিতির একটি তালিকা দেখতে পাবেন:
Update README.md: 2509242
: 1971725
Initial commit: 1942149
Mirroring from Micro.blog.: 838586
update: 575188
Update data.json: 548651
Update data.js: 548339
Add files via upload: 379941
*** empty log message ***: 358528
Can't you see I'm updating the time?: 286863
৭. ক্যাশিং এবং পরিসংখ্যান
প্রাথমিক কোয়েরির পর, BigQuery ফলাফলগুলো ক্যাশ করে রাখে। ফলে, পরবর্তী কোয়েরিগুলো অনেক কম সময় নেয়। কোয়েরি অপশন ব্যবহার করে ক্যাশিং নিষ্ক্রিয় করা সম্ভব। BigQuery এছাড়াও কোয়েরিগুলোর কিছু পরিসংখ্যানের হিসাব রাখে, যেমন তৈরির সময়, শেষের সময়, এবং মোট প্রক্রিয়াকৃত বাইটের পরিমাণ।
এই ধাপে, আপনি ক্যাশিং নিষ্ক্রিয় করবেন এবং কোয়েরিগুলো সম্পর্কে কিছু পরিসংখ্যানও প্রদর্শন করবেন।
BigQueryDemo ফোল্ডারের ভিতরে থাকা Program.cs ফাইলটিতে যান এবং কোডটি নিচের কোড দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন। নিশ্চিত করুন যে আপনি projectId জায়গায় আপনার আসল প্রজেক্ট আইডি বসিয়েছেন:
using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
namespace BigQueryDemo
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var client = BigQueryClient.Create("projectId");
var table = client.GetTable("bigquery-public-data", "github_repos", "commits");
var sql = $"SELECT subject AS subject, COUNT(*) AS num_duplicates FROM {table} GROUP BY subject ORDER BY num_duplicates DESC LIMIT 10";
var queryOptions = new QueryOptions {
UseQueryCache = false
};
var results = client.ExecuteQuery(sql, parameters: null, queryOptions: queryOptions);
foreach (var row in results)
{
Console.WriteLine($"{row["subject"]}: {row["num_duplicates"]}");
}
var job = client.GetJob(results.JobReference);
var stats = job.Statistics;
Console.WriteLine("----------");
Console.WriteLine($"Creation time: {stats.CreationTime}");
Console.WriteLine($"End time: {stats.EndTime}");
Console.WriteLine($"Total bytes processed: {stats.TotalBytesProcessed}");
}
}
}
কোডটি সম্পর্কে কয়েকটি বিষয় লক্ষণীয়। প্রথমত, কোয়েরি অপশন যোগ করে এবং UseQueryCache কে false সেট করার মাধ্যমে ক্যাশিং নিষ্ক্রিয় করা হয়েছে। দ্বিতীয়ত, আপনি জব অবজেক্ট থেকে কোয়েরিটির পরিসংখ্যান অ্যাক্সেস করেছেন।
ক্লাউড শেলে ফিরে এসে অ্যাপটি চালান:
dotnet run
আগের মতোই, আপনি কমিট মেসেজ এবং সেগুলোর উপস্থিতির একটি তালিকা দেখতে পাবেন। এছাড়াও, সবশেষে আপনি কোয়েরিটি সম্পর্কে কিছু পরিসংখ্যানও দেখতে পাবেন।
Update README.md: 2509242
: 1971725
Initial commit: 1942149
Mirroring from Micro.blog.: 838586
update: 575188
Update data.json: 548651
Update data.js: 548339
Add files via upload: 379941
*** empty log message ***: 358528
Can't you see I'm updating the time?: 286863
----------
Creation time: 1533052057398
End time: 1533052066961
Total bytes processed: 9944197093
৮. BigQuery-তে ডেটা লোড করা
আপনি যদি আপনার নিজের ডেটা কোয়েরি করতে চান, তাহলে আপনাকে প্রথমে BigQuery-তে আপনার ডেটা লোড করতে হবে। BigQuery গুগল ক্লাউড স্টোরেজ, অন্যান্য গুগল পরিষেবা, একটি পাঠযোগ্য উৎসের মতো অনেক উৎস থেকে ডেটা লোড করা সমর্থন করে। এমনকি আপনি স্ট্রিমিং ইনসার্ট ব্যবহার করে আপনার ডেটা স্ট্রিমও করতে পারেন। আপনি BigQuery-তে ডেটা লোড করার পৃষ্ঠায় এ বিষয়ে আরও পড়তে পারেন।
এই ধাপে, আপনি গুগল ক্লাউড স্টোরেজে সংরক্ষিত একটি JSON ফাইল BigQuery টেবিলে লোড করবেন। JSON ফাইলটি gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json এই ঠিকানায় অবস্থিত।
আপনি যদি JSON ফাইলের বিষয়বস্তু সম্পর্কে জানতে আগ্রহী হন, তাহলে gsutil কমান্ড লাইন টুল ব্যবহার করে ক্লাউড শেলে এটি ডাউনলোড করতে পারেন:
gsutil cp gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json .
Copying gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json...
/ [1 files][ 2.0 KiB/ 2.0 KiB]
Operation completed over 1 objects/2.0 KiB.
আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে এতে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের রাজ্যগুলির তালিকা রয়েছে এবং প্রতিটি রাজ্য একটি আলাদা লাইনে একটি JSON ডকুমেন্ট হিসাবে আছে:
less us-states.json
{"name": "Alabama", "post_abbr": "AL"}
{"name": "Alaska", "post_abbr": "AK"}
...
এই JSON ফাইলটি BigQuery-তে লোড করতে, BigQueryDemo ফোল্ডারের ভিতরে থাকা Program.cs ফাইলে যান এবং কোডটি নিচের কোড দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন। নিশ্চিত করুন যে আপনি projectId জায়গায় আপনার আসল প্রজেক্ট আইডি বসিয়েছেন:
using System;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
namespace BigQueryDemo
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var gcsUri = "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json";
var client = BigQueryClient.Create("projectId");
var dataset = client.GetOrCreateDataset("us_states_dataset");
var schema = new TableSchemaBuilder
{
{ "name", BigQueryDbType.String },
{ "post_abbr", BigQueryDbType.String }
}.Build();
var jobOptions = new CreateLoadJobOptions
{
SourceFormat = FileFormat.NewlineDelimitedJson
};
var table = dataset.GetTableReference("us_states_table");
var loadJob = client.CreateLoadJob(gcsUri, table, schema, jobOptions);
loadJob.PollUntilCompleted();
loadJob.ThrowOnAnyError();
Console.WriteLine("Json file loaded to BigQuery");
}
}
}
কোডটি কীভাবে JSON ফাইল লোড করে এবং একটি ডেটাসেটের অধীনে স্কিমাসহ একটি টেবিল তৈরি করে, তা মনোযোগ দিয়ে দেখতে এক বা দুই মিনিট সময় নিন।
ক্লাউড শেলে ফিরে এসে অ্যাপটি চালান:
dotnet run
BigQuery-তে একটি ডেটাসেট এবং একটি টেবিল তৈরি করা হয়।
Json file loaded to BigQuery
ডেটা সেটটি আসলেই তৈরি হয়েছে কিনা তা যাচাই করতে, আপনি BigQuery কনসোলে যেতে পারেন। সেখানে আপনি একটি নতুন ডেটা সেট এবং একটি টেবিল তৈরি হতে দেখবেন। আপনি যদি টেবিলটির প্রিভিউ ট্যাবে যান, তাহলে আসল ডেটা দেখতে পাবেন:
৯. অভিনন্দন!
আপনি C# ব্যবহার করে BigQuery ব্যবহার করতে শিখেছেন!
পরিষ্কার করা
এই কুইকস্টার্টে ব্যবহৃত রিসোর্সগুলির জন্য আপনার গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম অ্যাকাউন্টে চার্জ হওয়া এড়াতে:
- ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম কনসোলে যান।
- যে প্রজেক্টটি বন্ধ করতে চান, সেটি নির্বাচন করুন, তারপর উপরে থাকা 'ডিলিট' বোতামে ক্লিক করুন: এটি প্রজেক্টটিকে মুছে ফেলার জন্য নির্ধারিত করবে।
আরও জানুন
- গুগল বিগকোয়েরি: https://cloud.google.com/bigquery/docs/
- গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে সি#/.নেট: https://cloud.google.com/dotnet/
- গুগল ক্লাউড .NET ক্লায়েন্ট: https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-dotnet/
লাইসেন্স
এই কাজটি ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন ২.০ জেনেরিক লাইসেন্সের অধীনে রয়েছে।