CData SSIS Components を使用して Amazon Athena のデータを Google BigQuery にマイグレーション

Google BigQuery は、サーバーレスで高いスケーラビリティとコスト効率を備えたデータウェアハウスであり、組織がビッグデータを実用的なインサイトに変換できるよう設計されています。

CData SSIS Components は、SQL Server Integration Services を拡張し、さまざまなソースやデスティネーションからデータを簡単にインポート・エクスポートできるようにします。

この記事では、BigQuery へのエクスポート時のデータ型マッピングの考慮事項を確認し、CData SSIS Components for Amazon Athena と BigQuery を使用してAmazon Athena のデータを Google BigQuery にマイグレーションする方法を説明します。

データ型マッピング

STRUCT 型と ARRAY 型

Google BigQuery は、1 つの行に複合値を格納するための STRUCT と ARRAY という 2 種類の型をサポートしています。Google BigQuery の一部では、これらは RECORD 型および REPEATED 型としても知られています。

STRUCT は、名前でアクセスでき、異なる型を持つことができる固定サイズの値のグループです。コンポーネントは struct をフラット化し、ドット表記の名前でフィールドにアクセスできるようにします。これらのドット表記の名前は引用符で囲む必要があることに注意してください。

ARRAY は、同じ型の値で任意のサイズを持つことができるグループです。コンポーネントは配列を単一の複合値として扱い、JSON 集約として報告します。これらの型は組み合わせることができ、STRUCT 型が ARRAY フィールドを含んだり、ARRAY フィールドが STRUCT 値のリストになったりする場合があります。

特別な考慮事項

• Google BigQuery には、DATETIME（タイムゾーンなし）と TIMESTAMP（タイムゾーンあり）の両方のデータ型があり、CData SSIS Components はローカルマシンのタイムゾーンに基づいて datetime にマッピングします。
• Google BigQuery では、NUMERIC 型は 38 桁の精度と小数点以下最大 9 桁をサポートし、BIGNUMERIC 型は 76 桁の精度と小数点以下最大 38 桁をサポートします。CData SSIS Components for Google BigQuery は精度/スケールを自動検出しますが、Destination コンポーネントでは高精度カラムを手動でマッピングできます。
• INTERVAL データ型：
  • コンポーネントは INTERVAL 型を文字列として表現します。クエリで INTERVAL 型が必要な場合は、BigQuery SQL の INTERVAL フォーマットを使用して INTERVAL を指定する必要があります：

    YEAR-MONTH DAY HOUR:MINUTE:SECOND.FRACTION

  • 例えば、「5 年と 11 ヶ月、マイナス 10 日と 3 時間と 2.5 秒」という値は正しいフォーマットでは以下のようになります：

    5-11 -10 -3:0:0.2.5

はじめに

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前提条件

• Visual Studio 2022
• Visual Studio 2022 用 SQL Server Integration Services Projects 拡張機能
• CData SSIS Components for Google BigQuery
• CData SSIS Components for Amazon Athena

プロジェクトの作成とコンポーネントの追加

1. Visual Studio を開き、新しい Integration Services プロジェクトを作成します。
2. Control Flow 画面に新しい Data Flow Task を追加し、Data Flow Task を開きます。
3. Data Flow Task に CData Amazon Athena Source コントロールと CData GoogleBigQuery Destination コントロールを追加します。

Amazon Athena ソースの設定

以下の手順に従って、Amazon Athena への接続に必要なプロパティを指定します。

1. CData Amazon Athena Source をダブルクリックしてソースコンポーネントエディタを開き、新しい接続を追加します。
2. CData Amazon Athena Connection Manager で接続プロパティを設定し、接続をテストして保存します。

   Amazon Athena 接続プロパティの取得・設定方法

   それでは、早速Athena に接続していきましょう。

   データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。

   • DataSource：接続するAmazon Athena データソース。
   • Database：接続するAmazon Athena データベース。
   • AWSRegion：Amazon Athena データがホストされているリージョン。
   • S3StagingDirectory：クエリの結果を保存するS3 フォルダ。

   Database またはDataSource が設定されていない場合、CData 製品はAmazon Athena の利用可能なデータソースからすべてのデータベースのリスト化を試みます。そのため、両方のプロパティを設定することでCData 製品のパフォーマンスが向上します。

   Amazon Athena の認証設定

   CData 製品は幅広い認証オプションに対応しています。詳しくはヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してみてください。

   AWS キーを取得

   IAM ユーザーの認証情報を取得するには、以下のステップお試しください。

   1. IAM コンソールにサインインします。
   2. ナビゲーションペインでユーザーを選択します。
   3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してからセキュリティ認証情報タブに移動します。

   AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには、以下のステップをお試しください。

   1. ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
   2. アカウント名または番号を選択します。
   3. 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
   4. ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、［Access Keys］セクションを展開します。

   その他の認証オプションについては、ヘルプドキュメントの「Amazon Athena への認証」を参照してください。

   
3. 接続を保存後、「Table or view」を選択し、Google BigQuery にエクスポートするテーブルまたはビューを選択して、CData Amazon Athena Source Editor を閉じます。

Google BigQuery デスティネーションの設定

Amazon Athena Source を設定したら、Google BigQuery 接続を設定してカラムをマッピングします。

1. CData Google BigQuery Destination をダブルクリックしてデスティネーションコンポーネントエディタを開き、新しい接続を追加します。
2. CData GoogleBigQuery Connection Manager で接続プロパティを設定し、接続をテストして保存します。
   • Google は OAuth 認証標準を使用しています。個々のユーザーに代わって Google API にアクセスするには、埋め込み資格情報を使用するか、独自の OAuth アプリを登録できます。 OAuth を使用すると、サービスアカウントを使用して Google Apps ドメイン内のユーザーに代わって接続することもできます。サービスアカウントで認証するには、アプリケーションを登録して OAuth JWT 値を取得します。 OAuth 値に加えて、DatasetId と ProjectId を指定します。OAuth の使用ガイドについては、ヘルプドキュメントの「Getting Started」章を参照してください。

   便利な接続プロパティ

   • QueryPassthrough: True に設定すると、クエリは Google BigQuery に直接渡されます。
   • ConvertDateTimetoGMT: True に設定すると、コンポーネントはローカルマシンの時刻ではなく、日時値を GMT に変換します。
   • FlattenObjects: デフォルトでは、コンポーネントは STRUCT カラムの各フィールドを独自のカラムとして報告し、STRUCT カラム自体は非表示にします。False に設定すると、トップレベルの STRUCT は展開されず、独自のカラムとして残ります。このカラムの値は JSON 集約として報告されます。
   • SupportCaseSensitiveTables: このプロパティを true に設定すると、同じ名前で大文字小文字が異なるテーブルは、すべてメタデータで報告されるように名前が変更されます。デフォルトでは、プロバイダーはテーブル名を大文字小文字を区別しないものとして扱うため、複数のテーブルが同じ名前で大文字小文字が異なる場合、メタデータでは 1 つだけが報告されます。
   
3. 接続を保存後、Use a Table メニューでテーブルを選択し、Action メニューで Insert を選択します。
4. Column Mappings タブで、入力カラムからデスティネーションカラムへのマッピングを設定します。

プロジェクトの実行

これでプロジェクトを実行できます。SSIS Task の実行が完了すると、SQL テーブルのデータが選択したテーブルにエクスポートされます。