Data Validation Tool (DVT) で、BigQuery と Redshift のデータが一致してるか検証してみた。

#Google BigQuery

#Google Cloud (GCP)

みかみ

2022.08.06

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こんにちは、みかみです。

最近、大好きな伏見稲荷大社に観光行ったのですが、荘厳に立ち並ぶ鳥居が続くあの道の最後にすら辿り着けず、途中でリタイアしてきました。。（昔は山まで登ったんだけどなぁ。。体力つけねばw

やりたいこと

BigQuery と Redshift のデータを検証したい
BigQuery と Redshift のテーブルデータ件数を比較したい
BigQuery と Redshift のテーブルのサンプリングデータが一致しているか確認したい

Data Validation Tool とは

BigQuery & Redshift に限らず、Cloud SQL や Teradata、Snowflak、ファイルシステム（GCS、S3 など）にも対応している、データ検証ツールです。テーブルレベルでの行数や列単位の集計値の比較などはもちろん、カラムレベルでデータ型の比較や、カスタムクエリの実行なども可能です。

オープンソースですが、Google Cloud 公式ドキュメントでも紹介されています。

前提

Google Cloud SDK（gcloud コマンド）の実行環境は準備済みであるものとします。本エントリでは、Cloud Shell を使用ました。

Cloud Shell の使用｜ Cloud Shell ドキュメント

また、作業環境に Data Validation Tool のリポジトリを clone 済みです。

検証用データを準備

BigQuery の dataset_1 データセットに、以下のテーブルを準備しました。

Redshift にも同様に dataset_1 という名前のスキーマを作成し、validate_sample テーブルに以下のデータを格納しました。

dev=# set search_path to dataset_1;
SET
dev=# select * from validate_sample;
 col_1 | col_2  | col_3
-------+--------+-------
     1 | value1 | aaa
     2 | value2 | bbb
     3 | value3 | ccc
     4 | value4 | ddd
(4 rows)

レコード件数は一致していますが、col_1 = 4 のレコードの col_3 カラムの値に差異があるテーブルデータです。

Cloud Run 環境を構築

ローカル環境や GCE などの Compute Instance に Data Validation Tool をインストールしてコマンドラインから実行することもできますが、

Data Validation Tool Installation Guide ｜ GitHub

今回はお手軽に Cloud Run で Data Validation Tool の実行環境を構築します。

Data Validation on Cloud Run ｜ GitHub

上記ガイド「Quick Steps」に記載の通り、環境変数に PROJECT_ID を設定して deploy.sh を実行するだけで環境構築可能ですが、今回は Redshift（AWS）側の接続元 IP 制限をかけたいため、 Cloud Run に固定 IP を付与します。

外向きの静的 IP アドレス｜ Cloud Run ドキュメント

また、権限管理のために、Cloud Run 実行用のサービスアカウントを新規作成＆設定します。

サービスアカウント｜ Cloud Run ドキュメント

clone 済みの Data Validation Tool リポジトリの、Cloud Run 用サンプルコードのディレクトリに移動します。

cd professional-services-data-validator/samples/run/

deploy.sh を以下に書き換えて実行します。

#!/bin/bash
export PROJECT_ID=$DEVSHELL_PROJECT_ID
export NETWORK_NAME=vpc-data-validation
export SUBNET_NAME=sb-data-validation
export FIREWALL_NAME=data-validation-allow-redshift
export FIREWALL_RULES=tcp:5439
export FIREWALL_SOURCE_RANGE=0.0.0.0/0
export RANGE=10.124.0.0/28
export REGION=asia-northeast1
export CONNECTOR_NAME=ac-data-validation
export ROUTER_NAME=rt-data-validation
export ORIGIN_IP_NAME=ip-data-validation
export NAT_NAME=nat-data-validation
export SERVICE_ACCOUNT_NAME=sa-valitation


# create network
gcloud compute networks create ${NETWORK_NAME} --subnet-mode=custom

gcloud compute networks subnets create ${SUBNET_NAME} \
    --range=${RANGE} --network=vpc-data-validation --region=${REGION}

gcloud compute firewall-rules create ${FIREWALL_NAME} \
    --direction=INGRESS \
    --priority=1000 \
    --network=${NETWORK_NAME} \
    --action=ALLOW \
    --rules=${FIREWALL_RULES} \
    --source-ranges=${FIREWALL_SOURCE_RANGE}


# create vpc access cpnnector
gcloud compute networks vpc-access connectors create ${CONNECTOR_NAME} \
    --region=${REGION} \
    --subnet-project=${PROJECT_ID} \
    --subnet=${SUBNET_NAME}

gcloud compute routers create ${ROUTER_NAME} \
    --network=${NETWORK_NAME} \
    --region=${REGION}

gcloud compute addresses create ${ORIGIN_IP_NAME} --region=${REGION}

gcloud compute routers nats create ${NAT_NAME} \
    --router=${ROUTER_NAME} \
    --region=${REGION} \
    --nat-custom-subnet-ip-ranges=${SUBNET_NAME} \
    --nat-external-ip-pool=${ORIGIN_IP_NAME}


# create service account
gcloud iam service-accounts create ${SERVICE_ACCOUNT_NAME} --display-name ${SERVICE_ACCOUNT_NAME}

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/bigquery.dataEditor
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/bigquery.user


# deploy cloud run
gcloud builds submit --tag gcr.io/${PROJECT_ID}/data-validation \
    --project=${PROJECT_ID}

gcloud run deploy data-validation --image gcr.io/${PROJECT_ID}/data-validation \
    --service-account=${SERVICE_ACCOUNT_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
    --vpc-connector=${CONNECTOR_NAME} \
    --vpc-egress=all-traffic \
    --region=${REGION} --project=${PROJECT_ID}

まず、Cloud Run 実行用の VPC とサブネット、Redshift への接続を許可するためのファイウォールを作成し、

# create network
gcloud compute networks create ${NETWORK_NAME} --subnet-mode=custom

gcloud compute networks subnets create ${SUBNET_NAME} \
    --range=${RANGE} --network=vpc-data-validation --region=${REGION}

gcloud compute firewall-rules create ${FIREWALL_NAME} \
    --direction=INGRESS \
    --priority=1000 \
    --network=${NETWORK_NAME} \
    --action=ALLOW \
    --rules=${FIREWALL_RULES} \
    --source-ranges=${FIREWALL_SOURCE_RANGE}

Cloud Run からサーバレス VPC アクセスコネクタを使って Cloud NAT の固定 IP で Redshift にアクセスするために、サーバーレス VPC アクセスコネクタとルート、静的 IP アドレスと Cloud NAT を作成します。

# create vpc access cpnnector
gcloud compute networks vpc-access connectors create ${CONNECTOR_NAME} \
    --region=${REGION} \
    --subnet-project=${PROJECT_ID} \
    --subnet=${SUBNET_NAME}

gcloud compute routers create ${ROUTER_NAME} \
    --network=${NETWORK_NAME} \
    --region=${REGION}

gcloud compute addresses create ${ORIGIN_IP_NAME} --region=${REGION}

gcloud compute routers nats create ${NAT_NAME} \
    --router=${ROUTER_NAME} \
    --region=${REGION} \
    --nat-custom-subnet-ip-ranges=${SUBNET_NAME} \
    --nat-external-ip-pool=${ORIGIN_IP_NAME}

続いて、Cloud Run 実行用のサービスアカウントを作成し、BigQuery データ編集者（roles/bigquery.dataEditor）と BigQuery ユーザー（roles/bigquery.user）のロールを付与します。

検証結果を BigQuery に書き込む必要がなければ、データ編集者ではなくデータ閲覧者ロールで大丈夫です。また、はじめ BigQuery ユーザーの代わりに BigQuery ジョブユーザーを付与していたのですが、ジョブユーザーだと bigquery.readsessions.create 権限不足でエラーが発生しました。権限を絞る必要がある場合は、ジョブユーザー + 読み取りセッションユーザーのご利用などをご検討ください。

# create service account
gcloud iam service-accounts create ${SERVICE_ACCOUNT_NAME} --display-name ${SERVICE_ACCOUNT_NAME}

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/bigquery.dataEditor
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/bigquery.user

最後に、GitHub 上の deploy.sh 同様、Cloud Build でデプロイ対象のイメージをビルドし、Cloud Run をデプロイします。 Cloud Run のデプロイコマンドに、サーバレス VPC アクセスコネクタとサービスアカウントの指定を追加しました。

# deploy cloud run
gcloud builds submit --tag gcr.io/${PROJECT_ID}/data-validation \
    --project=${PROJECT_ID}

gcloud run deploy data-validation --image gcr.io/${PROJECT_ID}/data-validation \
    --service-account=${SERVICE_ACCOUNT_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
    --vpc-connector=${CONNECTOR_NAME} \
    --vpc-egress=all-traffic \
    --region=${REGION} --project=${PROJECT_ID}

無事、Cloud Run 環境が構築できました。

Google Cloud コンソール [VPC ネットワーク] > [IP アドレス] から静的 IP アドレスを確認し、AWS 側で、Redshift のセキュリティグループに、Cloud NAT の固定 IP からのアクセス許可設定を追加しました。

テーブル件数を比較

GitHub に準備されている、検証用のサンプルコードを修正して、Redshift と BigQuery のテーブルのデータ件数を比較してみます。今回は検証結果を BigQuery にエクスポートするため、あらかじめ BigQuery の dataset_1 データセットに result_validate という名前で以下のテーブルを作成済みです。

professional-services-data-validator/terraform/results_schema.json ｜ GitHub

test.py を以下に修正して実行しました。

import os
import re
import requests

PROJECT_ID = os.environ.get("DEVSHELL_PROJECT_ID")

DESCRIBE_SERVICE = """
gcloud run services describe {service_name} --region=asia-northeast1 --project={project_id}
"""

def get_token():
    with os.popen("gcloud auth print-identity-token") as cmd:
        token = cmd.read().strip()

    return token


def get_cloud_run_url(service_name, project_id):
    describe_service = DESCRIBE_SERVICE.format(
        service_name=service_name, project_id=project_id
    )
    with os.popen(describe_service) as service:
        description = service.read()

    return re.findall("URL:.*\n", description)[0].split()[1].strip()


data = {
    "source_conn": {
        "source_type": "Redshift",
        "host": "cm-mikami-validate.xxxxxxxx.ap-northeast-1.redshift.amazonaws.com",
        "port":5439,
        "user": "user_name",
        "password": "xxxxxxxx",
        "database":"dev"
    },
    "target_conn": {
        "source_type": "BigQuery",
        "project_id": PROJECT_ID,
    },
    "type": "Column",
    "schema_name": "dataset_1",
    "table_name": "validate_sample",
    "target_schema_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1",
    "target_table_name": "validate_sample",
    "result_handler":{
       "type":"BigQuery",
       "project_id": PROJECT_ID,
       "table_id": "dataset_1.result_validate"
    },
    "aggregates": [
        {
            "source_column": None,
            "target_column": None,
            "field_alias": "count",
            "type": "count",
        }
    ],
}

url = get_cloud_run_url("data-validation", PROJECT_ID)
res = requests.post(url, headers={"Authorization": "Bearer " + get_token()}, json=data)
print(res.content.decode())

※Redshift 接続情報は、一部伏せ字に変更しています。

mikami_yuki@cloudshell:~/DVT/professional-services-data-validator/samples/run (cm-da-mikami-yuki-258308)$ python3 test.py
[{"validation_name": "count", "validation_type": "Column", "aggregation_type": "count", "source_table_name": "dataset_1.validate_sample", "source_column_name": null, "source_agg_value": "4", "target_table_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1.validate_sample", "target_column_name": null, "target_agg_value": "4", "group_by_columns": null, "primary_keys": null, "num_random_rows": null, "difference": 0.0, "pct_difference": 0.0, "pct_threshold": 0.0, "validation_status": "success", "run_id": "900ccc61-98ea-4620-8002-8a48f739c0e9", "labels": [], "start_time": "2022-08-05 14:03:19.427778+00:00", "end_time": "2022-08-05 14:03:22.676955+00:00"}]

コンソールの標準出力からも "validation_status": "success" だったことが確認できますが、BigQuery の結果テーブルを確認してみます。

テーブルデータ件数が一致しているという検証結果が、BigQuery の指定テーブルに出力されていることが確認できました。

テーブルデータをサンプリングして比較

データ件数は一致していても、値が異なるデータが混じっている恐れがあります。先ほどの test.py のリクエストデータ部分を以下に修正した、test_row.py を作成して実行しました。

data = {
    "source_conn": {
        "source_type": "Redshift",
        "host": "cm-mikami-validate.xxxxxxxx.ap-northeast-1.redshift.amazonaws.com",
        "port":5439,
        "user": "user_name",
        "password": "xxxxxxxx",
        "database":"dev"
    },
    "target_conn": {
        "source_type": "BigQuery",
        "project_id": PROJECT_ID,
    },
    "type": "Row",
    "schema_name": "dataset_1",
    "table_name": "validate_sample",
    "target_schema_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1",
    "target_table_name": "validate_sample",
    "result_handler":{
       "type":"BigQuery",
       "project_id": PROJECT_ID,
       "table_id": "dataset_1.result_validate"
    },
    "threshold": 0,
    "format": "table",
    "filters": [],
    "use_random_rows": True,
    "random_row_batch_size": "100",
    "calculated_fields": [],
    "comparison_fields": [
        {
            "source_column": "col_1",
            "target_column": "col_1",
            "field_alias": "col_1",
            "cast": None
        },
        {
            "source_column": "col_2",
            "target_column": "col_2",
            "field_alias": "col_2",
            "cast": None
       },
       {
            "source_column": "col_3",
            "target_column": "col_3",
            "field_alias": "col_3",
            "cast": None
        }
    ],
    "dependent_aliases": [
        "col_1",
        "col_2",
        "col_3",
        "col_1"
    ],
    "primary_keys": [
        {
            "source_column": "col_1",
            "target_column": "col_1",
            "field_alias": "col_1",
            "cast": None
        }
  	]
}

※Redshift 接続情報は、一部伏せ字に変更しています。

col_1 カラムを主キー（primary_keys）として、任意の 100 行（random_row_batch_size）をサンプリングし、col_1, col_2, col_3（comparison_fields）の値が一致しているか確認します。

mikami_yuki@cloudshell:~/DVT/professional-services-data-validator/samples/run (cm-da-mikami-yuki-258308)$ python3 test_row.py
[{"validation_name": "col_2", "validation_type": "Row", "aggregation_type": NaN, "source_table_name": "dataset_1.validate_sample", "source_column_name": "col_2", "source_agg_value": "value1", "target_table_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1.validate_sample", "target_column_name": "col_2", "target_agg_value": "value1", "group_by_columns": "{\"col_1\": \"1\"}", "primary_keys": "{col_1}", "num_random_rows": "100", "difference": null, "pct_difference": null, "pct_threshold": 0, "validation_status": "success", "run_id": "14ceb734-6b68-4a43-97ad-8586769c47f3", "labels": [], "start_time": "2022-08-05 14:11:29.989923+00:00", "end_time": "2022-08-05 14:11:32.346292+00:00"}, {"validation_name": "col_2", "validation_type": "Row", "aggregation_type": NaN, "source_table_name": "dataset_1.validate_sample", "source_column_name": "col_2", "source_agg_value": "value2", "target_table_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1.validate_sample", "target_column_name": "col_2", "target_agg_value": "value2", "group_by_columns": "{\"col_1\": \"2\"}", "primary_keys": "{col_1}", "num_random_rows": "100", "difference": null, "pct_difference": null, "pct_threshold": 0, "validation_status": "success", "run_id": "14ceb734-6b68-4a43-97ad-8586769c47f3", "labels": [], "start_time": "2022-08-05 14:11:29.989923+00:00", "end_time": "2022-08-05 14:11:32.346292+00:00"}, {"validation_name": "col_2", "validation_type": "Row", "aggregation_type": NaN, "source_table_name": "dataset_1.validate_sample", "source_column_name": "col_2", "source_agg_value": "value3", "target_table_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1.validate_sample", "target_column_name": "col_2", "target_agg_value": "value3", "group_by_columns": "{\"col_1\": \"3\"}", "primary_keys": "{col_1}", "num_random_rows": "100", "difference": null, "pct_difference": null, "pct_threshold": 0, "validation_status": "success", "run_id": "14ceb734-6b68-4a43-97ad-8586769c47f3", "labels": [], "start_time": "2022-08-05 14:11:29.989923+00:00", "end_time": "2022-08-05 14:11:32.346292+00:00"}, {"validation_name": "col_2", "validation_type": "Row", "aggregation_type": NaN, "source_table_name": "dataset_1.validate_sample", "source_column_name": "col_2", "source_agg_value": "value4", "target_table_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1.validate_sample", "target_column_name": "col_2", "target_agg_value": "value4", "group_by_columns": "{\"col_1\": \"4\"}", "primary_keys": "{col_1}", "num_random_rows": "100", "difference": null, "pct_difference": null, "pct_threshold": 0, "validation_status": "success", "run_id": "14ceb734-6b68-4a43-97ad-8586769c47f3", "labels": [], "start_time": "2022-08-05 14:11:29.989923+00:00", "end_time": "2022-08-05 14:11:32.346292+00:00"}, {"validation_name": "col_3", "validation_type": "Row", "aggregation_type": NaN, "source_table_name": "dataset_1.validate_sample", "source_column_name": "col_3", "source_agg_value": "aaa", "target_table_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1.validate_sample", "target_column_name": "col_3", "target_agg_value": "aaa", "group_by_columns": "{\"col_1\": \"1\"}", "primary_keys": "{col_1}", "num_random_rows": "100", "difference": null, "pct_difference": null, "pct_threshold": 0, "validation_status": "success", "run_id": "14ceb734-6b68-4a43-97ad-8586769c47f3", "labels": [], "start_time": "2022-08-05 14:11:29.989923+00:00", "end_time": "2022-08-05 14:11:32.346292+00:00"}, {"validation_name": "col_3", "validation_type": "Row", "aggregation_type": NaN, "source_table_name": "dataset_1.validate_sample", "source_column_name": "col_3", "source_agg_value": "bbb", "target_table_name": "cm-da-mikami-yuki-258308.dataset_1.validate_sample", "target_column_name": "col_3", "target_agg_value": "bbb", "group_by_columns": "{\"col_1\": \"2\"}", "primary_keys": "{col_1}", "num_random_rows": "100", "difference": null, "pct_difference": null, "pct_threshold": 0, "validation_status": "success", "run_id": "14ceb734-6b68-4a43-97ad-8586769c47f3", "labels": [], 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コンソール出力だとわかりにくいので、BigQuery の結果テーブルを確認してみます。

1 件だけ検証結果 NG が検出されました。 NG レコードに絞って、内容確認してみます。

準備した検証データの通り、datset_1 データセット（スキーマ）の validate_sample テーブル col_3 カラムの値が一致していないことが検出できました。

まとめ（所感）

DWH 移行などの際には避けられないデータ検証作業ですが、汎用的に無料で使える公開ツールはあまりないのではないかと思います。

テーブル数やデータ件数が少ない場合は Excel などを駆使してデータ比較できると思いますが、データが多くなってくると、自前で検証用スクリプトを準備したくなるのが世の常かと。ですが、検証用スクリプトを作るための工数がかかったり、検証スクリプトには十分なテスト工数を確保できない都合上、検証結果で NG が出た場合に原因が実データなのかスクリプトの不具合なのかの切り分けに苦労したり、またスクリプトを作った人と使う人が異なる場合に使い方の理解に時間がかかったり。。いろいろと悩ましいのが、データ検証作業ではないかと思います。

その点、この Data Validation Tool は様々なソースデータに対応しており、GitHub レポジトリ内のドキュメントではインストール方法からサンプルコマンドなどの詳細な説明もあり、また Cloud run や Airflow で実行する場合のサンプルも準備されていて、至れり尽くせり！

BigQuery で異なるリージョン間のデータ移行が必要になった場合や、異なるDB/DWH 間のデータ検証やが必要になった場合には、今後も利用させていただこうと思ってます。