Azure Data Factory を使用してBigQuery のデータをインポート
Azure Data Factory(ADF)は、フルマネージドのサーバーレスデータ統合サービスです。 CData Connect AI と組み合わせると、ADF はデータフローでBigQuery のデータにクラウドベースで即座にアクセスできます。 この記事では、Connect AI を使用してBigQuery に接続し、ADF でBigQuery のデータにアクセスする方法を紹介します。
BigQuery データ連携について
CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています:
- OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
- BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
- SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。
多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。
CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery
はじめに
Connect AI からBigQuery への接続
CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースを使ってデータソースに接続できます。
- Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルで「BigQuery」を選択します。
-
必要な認証プロパティを入力し、BigQuery に接続します。
BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法
Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。
OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。
OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
- Create & Test をクリックします。
-
Add BigQuery Connection ページのPermissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。
パーソナルアクセストークンの取得
OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン(PAT)を作成できます。 きめ細かなアクセス管理を行うために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。
- Connect AI アプリの右上にあるユーザー名をクリックし、「User Profile」をクリックします。
- User Profile ページでPersonal Access Token セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
- PAT の名前を入力して Create をクリックします。
- パーソナルアクセストークンは作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。
接続設定が完了すると、Azure Data Factory からBigQuery のデータへ接続できるようになります。
Azure Data Factory からリアルタイムBigQuery のデータにアクセス
Azure Data Factory からCData Connect AI の仮想SQL Server API への接続を確立するには、以下の手順を実行します。
- Azure Data Factory にログインします。
- まだData Factory を作成していない場合は、「New -> Dataset」をクリックします。
- 検索バーにSQL Server と入力し、表示されたら選択します。次の画面で、サーバーの名前を入力します。 Linked service フィールドで「New」を選択します。
-
接続設定を入力します。
- Name - 任意の名前を入力。
- Server name - 仮想SQL Server のエンドポイントとポートをカンマで区切って入力。例:tds.cdata.com,14333
- Database name - 接続したいCData Connect AI データソースのConnection Name を入力。例:GoogleBigQuery1
- User Name - CData Connect AI のユーザー名を入力。ユーザー名はCData Connect AI のインターフェースの右上に表示されています。 例:test@cdata.com
- Password - Password(Azure Key Vault ではありません)を選択してSettings ページで生成したPAT を入力。
- 「Create」をクリックします。
- Set properties で、Name を設定し、続けて先ほど作成したLinked service、利用可能なTable name、Import schema のfrom connection/store を選択します。 「OK」をクリックします。
- リンクされたサービスを作成すると、以下の画面が表示されます。
- Preview data をクリックすると、インポートされたBigQuery テーブルが表示されます。
Azure Data Factory でデータフローを作成する際、このデータセットを使用できるようになりました。
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