Pentaho Data Integration でBigQuery のデータを連携

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
Pentaho Data Integration で BigQuery のデータ をベースにした ETL パイプラインを構築します。

CData JDBC Driver for Google BigQuery を使用すると、データパイプラインからリアルタイムデータにアクセスできます。Pentaho Data Integration は、ETL(Extraction, Transformation, and Loading)エンジンであり、データをクレンジングし、アクセス可能な統一フォーマットでデータを格納します。この記事では、BigQuery のデータ に JDBC データソースとして接続し、Pentaho Data Integration で BigQuery のデータ をベースにしたジョブやトランスフォーメーションを構築する方法を説明します。

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


BigQuery への接続を設定

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 の構築を支援するには、BigQuery JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用してください。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

接続プロパティを設定し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

JDBC URL を設定する際には、Max Rows 接続プロパティの設定も検討してください。これにより返される行数が制限され、レポートやビジュアライゼーションの設計時にパフォーマンスを向上させることができます。

一般的な JDBC URL は次のようになります:

jdbc:googlebigquery:DataSetId=MyDataSetId;ProjectId=MyProjectId;

接続文字列を保存して、Pentaho Data Integration で使用します。

Pentaho DI から BigQuery に接続

Pentaho Data Integration を開き、「Database Connection」を選択して CData JDBC Driver for Google BigQuery への接続を設定します。

  1. 「General」をクリックします。
  2. Connection name を設定します(例:BigQuery Connection)。
  3. Connection type を「Generic database」に設定します。
  4. Access を「Native (JDBC)」に設定します。
  5. Custom connection URL に BigQuery の接続文字列を設定します(例:
    jdbc:googlebigquery:DataSetId=MyDataSetId;ProjectId=MyProjectId;
    )。
  6. Custom driver class name を「cdata.jdbc.googlebigquery.GoogleBigQueryDriver」に設定します。
  7. 接続をテストし、「OK」をクリックして保存します。

BigQuery のデータパイプラインを作成

CData JDBC Driver を使用して BigQuery への接続が設定されたら、新しいトランスフォーメーションまたはジョブを作成する準備が整いました。

  1. 「File」>>「New」>>「Transformation/job」をクリックします。
  2. 「Table input」オブジェクトをワークフローパネルにドラッグし、BigQuery 接続を選択します。
  3. 「Get SQL select statement」をクリックし、Database Explorer を使用して利用可能なテーブルとビューを表示します。
  4. テーブルを選択し、必要に応じてデータをプレビューして確認します。

ここから、適切な同期先を選択し、レプリケーション中にデータを変更、フィルタリング、その他の処理を行うトランスフォーメーションを追加することで、トランスフォーメーションまたはジョブを続行できます。

無料トライアルと詳細情報

CData JDBC Driver for Google BigQuery の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Pentaho Data Integration で BigQuery のデータ のリアルタイムデータを今すぐ活用しましょう。

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