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データアナリティクス事業本部、池田です。
Informatica Intelligent Cloud Services（以下IICS）からGoogleのストレージである
Cloud Storage （以下GCS）の
コネクタ
を使ってみます。
GCP側の準備（サービス アカウントの作成）
ガイドのこの辺
を参考にGoogle Cloud Platform（GCP）の
サービス アカウント
を作成します。
作成後の画面で、IICSに設定するための鍵（JSONファイル）を追加・ダウンロードしておきます。
作成時に、 ロール
には ストレージ管理者 を指定しました。
「IAMと管理」＞「IAM」からロールの確認と変更ができます。
オブジェクトの閲覧と作成（今回はGCSからファイルを読んで、GCSに書き出します）の権限に加え、
storage.buckets.list 権限が必要になるので、今回は検証目的ということでストレージ管理者を付与しました。
実際の開発では、 カスタムロール
を作成するなど、もう少し細かい管理をした方が良さそうです。
使用するGCSのファイル
使うバケットは、↓こんな感じです。
今回は BigQuery の一般公開データセット
から出生データの natality サンプルテーブルをGCSへエクスポートして、
入力データとして使ってみます。
クリックでSQLを表示する/折りたたむ
EXPORT DATA OPTIONS(
uri='gs://{バケット名}/input/natality-*.csv',
format='CSV',
header=true,
field_delimiter=','
) AS
SELECT
source_year,
year,
month,
day,
wday,
state,
is_male,
child_race,
weight_pounds,
plurality
FROM `bigquery-public-data.samples.natality`;input フォルダに 137,826,763 行のCSVデータが69ファイルに分割されて配置されています。
今回はIICSを使ってこのデータを Parquet形式
に変換して、同じバケット内の output フォルダに書き出してみます。
接続してみる
コネクタの有効化
「アドオンコネクタ」からコネクタを有効化します。
接続の作成
Google Cloud Storage V2 connection properties
を参考に接続を作成します。
ランタイム環境 は Hosted Agent
が 使用できる
そうなので、それを使ってみます。
前章で作成した鍵のJSONファイルからそれぞれ、
Service Account ID → client_email 、
Service Account Key → private_key 、
Project ID → project_id の値を設定します。
ちなみに、前章で触れた storage.buckets.list 権限が無いと、
接続のテスト時に↓のようなエラーになりました。
（次章のマッピングを作るところでも似たようなエラーになりました。）
動かしてみる
マッピングを使って処理をしてみます。
名前をつけます。
ソース側の設定をしていきます。ガイドは こちら 。
作成したGCSの接続を指定し、 オブジェクト からバケット上のファイルを指定します。
ただし、今回は単一のファイルではなく、フォルダ配下をまるっと読み込みたいので、
下部の詳細フォームの Is Directory を有効にします。
Is Directory については ガイドに説明
があり、要は「一度に子のフォルダまでは読まないよ」「全て同じレイアウトのファイルにしてね」って感じのようです。
「データのプレビュー」をすると、↓こんな感じ。
ターゲット側も設定します。ガイドは こちら 。
同様に、作成したGCSの接続を指定し設定します。
オブジェクト は「選択」ボタンから新規作成にしました。
保存して、実行してみます。
「マイジョブ」から結果を確認できます。
30分ちょっとかかりましたが成功しました！
（所要時間は、今回ファイル数が多いことや、Hosted Agentを使用していることが影響しているかもしれません。）
「成功した行」の数も元のデータと一致しています。
↓想定のフォルダにParquetファイルに変換されて出力されていました。
（↑ ParquetViewer
を使って中身を確認しています。）
おわりに
行数多めのデータで試してみましたが、無事GCSとやり取りができました。 ファイルの形式変換も設定だけでできたのは楽で良いですね。
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