Oracle Data Integrator で BigQuery データをETL

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
Oracle Data Integrator を使用してBigQuery のデータをデータウェアハウスに転送する方法を説明します。

JDBC 標準を使用して、既存のスキルを活かしながらBigQuery に読み書きできます。 Oracle Data Integrator（ODI）などの ETL ツールにドロップインで統合できる CData JDBC Driver for BigQuery を使えば、リアルタイムのBigQuery のデータをデータウェアハウス、ビジネスインテリジェンス、ビッグデータテクノロジーに接続できます。

JDBC 接続により、ODI でBigQuery を他のデータベースと同様に扱うことができます。RDBMS と同じように、フラットファイルではなくリアルタイムでBigQuery API に直接接続できます。

この記事では、JDBC ベースの ETL（BigQuery から Oracle へ）の手順を説明します。BigQuery エンティティのデータモデルをリバースエンジニアリングした後、マッピングを作成し、データロード戦略を選択します。ドライバーが SQL-92 をサポートしているため、組み込みの SQL to SQL Loading Knowledge Module を選択するだけで簡単に実現できます。

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


ドライバーのインストール

ドライバーをインストールするには、インストールフォルダにあるドライバー JAR（cdata.jdbc.googlebigquery.jar）と .lic ファイル（cdata.jdbc.googlebigquery.lic）を、ODI の適切なディレクトリにコピーします。

  • UNIX/Linux（エージェントなし）: ~/.odi/oracledi/userlib
  • UNIX/Linux（エージェントあり）: ~/.odi/oracledi/userlib および $ODI_HOME/odi/agent/lib
  • Windows（エージェントなし）: %APPDATA%\Roaming\odi\oracledi\userlib
  • Windows（エージェントあり）: %APPDATA%\odi\oracledi\userlib および %APPDATA%\odi\agent\lib

ODI を再起動してインストールを完了します。

モデルのリバースエンジニアリング

モデルをリバースエンジニアリングすると、ドライバーのBigQuery のデータに対するリレーショナルビューのメタデータが取得されます。リバースエンジニアリング後は、リアルタイムのBigQuery のデータをクエリし、BigQuery テーブルに基づいてマッピングを作成できます。

  1. ODI でリポジトリに接続し、New -> Model and Topology Objects をクリックします。
  2. 表示されるダイアログの Model 画面で、以下の情報を入力します。
    • Name: GoogleBigQuery と入力します。
    • Technology: Generic SQL を選択します（ODI バージョン 12.2 以降の場合は Microsoft SQL Server を選択）。
    • Logical Schema: GoogleBigQuery と入力します。
    • Context: Global を選択します。
  3. 表示されるダイアログの Data Server 画面で、以下の情報を入力します。
    • Name: GoogleBigQuery と入力します。
    • Driver List: Oracle JDBC Driver を選択します。
    • Driver: cdata.jdbc.googlebigquery.GoogleBigQueryDriver と入力します。
    • URL: 接続文字列を含む JDBC URL を入力します。

      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。

      組み込みの接続文字列デザイナー

      JDBC URL の作成には、BigQuery JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーをご利用ください。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行します。

      java -jar cdata.jdbc.googlebigquery.jar

      接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

      一般的な接続文字列は以下のとおりです。

      jdbc:googlebigquery:DataSetId=MyDataSetId;ProjectId=MyProjectId;
  4. Physical Schema 画面で、以下の情報を入力します。
    • Name: ドロップダウンメニューから選択します。
    • Database (Catalog): CData と入力します。
    • Owner (Schema): BigQuery でスキーマを選択した場合は選択したスキーマを入力し、それ以外の場合は GoogleBigQuery と入力します。
    • Database (Work Catalog): CData と入力します。
    • Owner (Work Schema): BigQuery でスキーマを選択した場合は選択したスキーマを入力し、それ以外の場合は GoogleBigQuery と入力します。
  5. 開いたモデルで Reverse Engineer をクリックして、BigQuery テーブルのメタデータを取得します。

BigQuery のデータの編集と保存

リバースエンジニアリングが完了すると、ODI でBigQuery のデータを操作できるようになります。 BigQuery のデータを編集・保存するには、Designer ナビゲーターで Models アコーディオンを展開し、テーブルを右クリックして Data をクリックします。Refresh をクリックするとデータの変更を取得できます。変更が完了したら Save Changes をクリックします。

ETL プロジェクトの作成

以下の手順に従って、BigQuery からの ETL を作成します。ODI Getting Started VM に含まれるサンプルデータウェアハウスに Orders エンティティをロードします。

  1. SQL Developer を開き、Oracle データベースに接続します。Connections ペインでデータベースのノードを右クリックし、new SQL Worksheet をクリックします。

    または、SQLPlus を使用することもできます。コマンドプロンプトから以下を入力します。 

    sqlplus / as sysdba
  2. 以下のクエリを入力して、ODI_DEMO スキーマにあるサンプルデータウェアハウスに新しいターゲットテーブルを作成します。以下のクエリでは、BigQuery の Orders テーブルに対応するいくつかのカラムを定義しています。 
    CREATE TABLE ODI_DEMO.TRG_ORDERS (FREIGHT NUMBER(20,0),OrderName VARCHAR2(255));
  3. ODI で Designer ナビゲーターの Models アコーディオンを展開し、ODI_DEMO フォルダ内の Sales Administration ノードをダブルクリックします。モデルエディターでモデルが開きます。
  4. Reverse Engineer をクリックします。TRG_ORDERS テーブルがモデルに追加されます。
  5. プロジェクト内の Mappings ノードを右クリックし、New Mapping をクリックします。マッピングの名前を入力し、Create Empty Dataset オプションのチェックを外します。Mapping Editor が表示されます。
  6. Sales Administration モデルから TRG_ORDERS テーブルをマッピングにドラッグします。
  7. BigQuery モデルから Orders テーブルをマッピングにドラッグします。
  8. ソースのコネクタポイントをクリックし、ターゲットのコネクタポイントにドラッグします。Attribute Matching ダイアログが表示されます。この例では、デフォルトのオプションを使用します。ターゲットカラムのプロパティにターゲット式が表示されます。
  9. Mapping Editor の Physical タブを開き、TARGET_GROUP 内の ORDERS_AP をクリックします。
  10. ORDERS_AP のプロパティで、Loading Knowledge Module タブの LKM SQL to SQL (Built-In) を選択します。

マッピングを実行して、BigQuery のデータを Oracle にロードできます。

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