Migrer le schéma et les données depuis Amazon Redshift

Ce document décrit le processus de migration des données depuis Amazon Redshift vers BigQuery à l'aide d'adresses IP publiques.

Vous pouvez utiliser le service de transfert de données BigQuery pour copier vos données d'un entrepôt de données Amazon Redshift vers BigQuery. Le service engage les agents de migration dans GKE et déclenche une opération de déchargement depuis Amazon Redshift vers une zone de préproduction d'un bucket Amazon S3. Ensuite, le service de transfert de données BigQuery transférera vos données du compartiment Amazon S3 vers BigQuery.

Ce schéma montre la circulation globale des données lors de la migration entre un entrepôt de données Amazon Redshift et un entrepôt BigQuery.

Workflow de la migration d'Amazon Redshift vers BigQuery

Si vous souhaitez transférer des données de votre instance Amazon Redshift via un cloud privé virtuel (VPC) sur des adresses IP privées, consultez la page Migrer des données Amazon Redshift avec un réseau VPC.

Avant de commencer

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the BigQuery and BigQuery Data Transfer Service APIs.

    Enable the APIs

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the BigQuery and BigQuery Data Transfer Service APIs.

    Enable the APIs

    8.

Définir les autorisations requises

Avant de créer un transfert Amazon Redshift :

  1. Assurez-vous que le compte principal qui crée le transfert dispose des autorisations suivantes dans le projet contenant la tâche de transfert :

    • Autorisations bigquery.transfers.update pour créer le transfert
    • Autorisations bigquery.datasets.get et bigquery.datasets.update sur l'ensemble de données cible

    Le rôle IAM (Identity and Access Management) prédéfini roles/bigquery.admin inclut les autorisations bigquery.transfers.update, bigquery.datasets.update et bigquery.datasets.get. Pour en savoir plus sur les rôles IAM associés au service de transfert de données BigQuery, consultez la page Contrôle des accès.

  2. Consultez la documentation d'Amazon S3 pour vous assurer que vous avez configuré toutes les autorisations nécessaires pour activer le transfert. Au minimum, la stratégie AWS gérée AmazonS3ReadOnlyAccess doit être appliquée aux données sources Amazon S3.

Créer un ensemble de données

Créez un ensemble de données BigQuery pour stocker vos données. Vous n'avez pas besoin de créer de tables.

Accorder l'accès à votre cluster Amazon Redshift

Suivez les instructions de la page Configurer les règles entrantes pour les clients SQL pour ajouter les adresses IP suivantes à la liste d'autorisation. Vous pouvez autoriser les adresses IP correspondant à l'emplacement de votre ensemble de données ou toutes les adresses IP du tableau ci-dessous. Les adresses IP suivantes, qui appartiennent à Google, sont réservées aux migrations de données Amazon Redshift.

Zones régionales

Description de la région Nom de la région Adresses IP
Amériques
Columbus, Ohio us-east5 34.162.72.184
34.162.173.185
34.162.205.205
34.162.81.45
34.162.182.149
34.162.59.92
34.162.157.190
34.162.191.145
Dallas us-south1 34.174.172.89
34.174.40.67
34.174.5.11
34.174.96.109
34.174.148.99
34.174.176.19
34.174.253.135
34.174.129.163
Iowa us-central1 34.121.70.114
34.71.81.17
34.122.223.84
34.121.145.212
35.232.1.105
35.202.145.227
35.226.82.216
35.225.241.102
Las Vegas us-west4 34.125.53.201
34.125.69.174
34.125.159.85
34.125.152.1
34.125.195.166
34.125.50.249
34.125.68.55
34.125.91.116
Los Angeles us-west2 35.236.59.167
34.94.132.139
34.94.207.21
34.94.81.187
34.94.88.122
35.235.101.187
34.94.238.66
34.94.195.77
Montréal northamerica-northeast1 34.95.20.253
35.203.31.219
34.95.22.233
34.95.27.99
35.203.12.23
35.203.39.46
35.203.116.49
35.203.104.223
Virginie du Nord us-east4 35.245.95.250
35.245.126.228
35.236.225.172
35.245.86.140
35.199.31.35
35.199.19.115
35.230.167.48
35.245.128.132
35.245.111.126
35.236.209.21
Oregon us-west1 35.197.117.207
35.199.178.12
35.197.86.233
34.82.155.140
35.247.28.48
35.247.31.246
35.247.106.13
34.105.85.54
Salt Lake City us-west3 34.106.37.58
34.106.85.113
34.106.28.153
34.106.64.121
34.106.246.131
34.106.56.150
34.106.41.31
34.106.182.92
São Paulo southamerica-east1 35.199.88.228
34.95.169.140
35.198.53.30
34.95.144.215
35.247.250.120
35.247.255.158
34.95.231.121
35.198.8.157
Santiago southamerica-west1 34.176.188.48
34.176.38.192
34.176.205.134
34.176.102.161
34.176.197.198
34.176.223.236
34.176.47.188
34.176.14.80
Caroline du Sud us-east1 35.196.207.183
35.237.231.98
104.196.102.222
35.231.13.201
34.75.129.215
34.75.127.9
35.229.36.137
35.237.91.139
Toronto northamerica-northeast2 34.124.116.108
34.124.116.107
34.124.116.102
34.124.116.80
34.124.116.72
34.124.116.85
34.124.116.20
34.124.116.68
Europe
Belgique europe-west1 35.240.36.149
35.205.171.56
34.76.234.4
35.205.38.234
34.77.237.73
35.195.107.238
35.195.52.87
34.76.102.189
Berlin europe-west10 34.32.28.80
34.32.31.206
34.32.19.49
34.32.33.71
34.32.15.174
34.32.23.7
34.32.1.208
34.32.8.3
Finlande europe-north1 35.228.35.94
35.228.183.156
35.228.211.18
35.228.146.84
35.228.103.114
35.228.53.184
35.228.203.85
35.228.183.138
Francfort europe-west3 35.246.153.144
35.198.80.78
35.246.181.106
35.246.211.135
34.89.165.108
35.198.68.187
35.242.223.6
34.89.137.180
Londres europe-west2 35.189.119.113
35.189.101.107
35.189.69.131
35.197.205.93
35.189.121.178
35.189.121.41
35.189.85.30
35.197.195.192
Madrid europe-southwest1 34.175.99.115
34.175.186.237
34.175.39.130
34.175.135.49
34.175.1.49
34.175.95.94
34.175.102.118
34.175.166.114
Milan europe-west8 34.154.183.149
34.154.40.104
34.154.59.51
34.154.86.2
34.154.182.20
34.154.127.144
34.154.201.251
34.154.0.104
Pays-Bas europe-west4 35.204.237.173
35.204.18.163
34.91.86.224
34.90.184.136
34.91.115.67
34.90.218.6
34.91.147.143
34.91.253.1
Paris europe-west9 34.163.76.229
34.163.153.68
34.155.181.30
34.155.85.234
34.155.230.192
34.155.175.220
34.163.68.177
34.163.157.151
Turin europe-west12 34.17.15.186
34.17.44.123
34.17.41.160
34.17.47.82
34.17.43.109
34.17.38.236
34.17.34.223
34.17.16.47
Varsovie europe-central2 34.118.72.8
34.118.45.245
34.118.69.169
34.116.244.189
34.116.170.150
34.118.97.148
34.116.148.164
34.116.168.127
Zurich europe-west6 34.65.205.160
34.65.121.140
34.65.196.143
34.65.9.133
34.65.156.193
34.65.216.124
34.65.233.83
34.65.168.250
Asie-Pacifique
Delhi asia-south2 34.126.212.96
34.126.212.85
34.126.208.224
34.126.212.94
34.126.208.226
34.126.212.232
34.126.212.93
34.126.212.206
Hong Kong asia-east2 34.92.245.180
35.241.116.105
35.220.240.216
35.220.188.244
34.92.196.78
34.92.165.209
35.220.193.228
34.96.153.178
Jakarta asia-southeast2 34.101.79.105
34.101.129.32
34.101.244.197
34.101.100.180
34.101.109.205
34.101.185.189
34.101.179.27
34.101.197.251
Melbourne australia-southeast2 34.126.196.95
34.126.196.106
34.126.196.126
34.126.196.96
34.126.196.112
34.126.196.99
34.126.196.76
34.126.196.68
Mumbai asia-south1 34.93.67.112
35.244.0.1
35.200.245.13
35.200.203.161
34.93.209.130
34.93.120.224
35.244.10.12
35.200.186.100
Osaka asia-northeast2 34.97.94.51
34.97.118.176
34.97.63.76
34.97.159.156
34.97.113.218
34.97.4.108
34.97.119.140
34.97.30.191
Séoul asia-northeast3 34.64.152.215
34.64.140.241
34.64.133.199
34.64.174.192
34.64.145.219
34.64.136.56
34.64.247.158
34.64.135.220
Singapour asia-southeast1 34.87.12.235
34.87.63.5
34.87.91.51
35.198.197.191
35.240.253.175
35.247.165.193
35.247.181.82
35.247.189.103
Sydney australia-southeast1 35.189.33.150
35.189.38.5
35.189.29.88
35.189.22.179
35.189.20.163
35.189.29.83
35.189.31.141
35.189.14.219
Taïwan asia-east1 35.221.201.20
35.194.177.253
34.80.17.79
34.80.178.20
34.80.174.198
35.201.132.11
35.201.223.177
35.229.251.28
35.185.155.147
35.194.232.172
Tokyo asia-northeast1 34.85.11.246
34.85.30.58
34.85.8.125
34.85.38.59
34.85.31.67
34.85.36.143
34.85.32.222
34.85.18.128
34.85.23.202
34.85.35.192
Moyen-Orient
Dammam me-central2 34.166.20.177
34.166.10.104
34.166.21.128
34.166.19.184
34.166.20.83
34.166.18.138
34.166.18.48
34.166.23.171
Doha me-central1 34.18.48.121
34.18.25.208
34.18.38.183
34.18.33.25
34.18.21.203
34.18.21.80
34.18.36.126
34.18.23.252
Tel Aviv me-west1 34.165.184.115
34.165.110.74
34.165.174.16
34.165.28.235
34.165.170.172
34.165.187.98
34.165.85.64
34.165.245.97
Afrique
Johannesburg africa-south1 34.35.11.24
34.35.10.66
34.35.8.32
34.35.3.248
34.35.2.113
34.35.5.61
34.35.7.53
34.35.3.17

Zones multirégionales

Description de la zone multirégionale Nom de la zone multirégionale Adresses IP
Centres de données dans les États membres de l'Union européenne1 EU 34.76.156.158
34.76.156.172
34.76.136.146
34.76.1.29
34.76.156.232
34.76.156.81
34.76.156.246
34.76.102.206
34.76.129.246
34.76.121.168
Centres de données aux États-Unis US 35.185.196.212
35.197.102.120
35.185.224.10
35.185.228.170
35.197.5.235
35.185.206.139
35.197.67.234
35.197.38.65
35.185.202.229
35.185.200.120

1 Les données situées dans la zone multirégionale EU ne sont pas stockées dans les centres de données des régions europe-west2 (Londres) ou europe-west6 (Zurich).

Accorder l'accès à votre bucket Amazon S3

Vous devez disposer d'un bucket Amazon S3 à utiliser comme zone intermédiaire pour transférer les données Amazon Redshift vers BigQuery. Pour obtenir des instructions détaillées, consultez la documentation Amazon.

  1. Nous vous recommandons de créer un utilisateur IAM Amazon dédié et de lui octroyer uniquement un accès en lecture à Amazon Redshift ainsi qu'un accès en lecture et en écriture à Amazon S3. Pour réaliser cette étape, vous pouvez appliquer les règles suivantes :

    Autorisations Amazon pour les migrations Amazon Redshift

  2. Créez une paire de clés d'accès utilisateur IAM Amazon.

Configurer le contrôle de la charge de travail avec une file d'attente de migration distincte

Vous pouvez définir une file d'attente Amazon Redshift à des fins de migration pour limiter et séparer les ressources utilisées pour la migration. Vous pouvez configurer cette file d'attente de migration avec un nombre maximal de requêtes simultanées. Vous pouvez ensuite associer un groupe d'utilisateurs de migration donné à la file d'attente, et utiliser ces identifiants lorsque vous configurez la migration pour transférer des données vers BigQuery. Le service de transfert a uniquement accès à la file d'attente de migration.

Recueillir les informations de transfert

Recueillez les informations dont vous avez besoin pour configurer la migration avec le service de transfert de données BigQuery :

  • Suivez ces instructions pour obtenir l'URL JDBC.
  • Obtenez le nom d'utilisateur et le mot de passe d'un utilisateur disposant des autorisations appropriées pour votre base de données Amazon Redshift.
  • Suivez les instructions de la section Accorder l'accès à votre bucket Amazon S3 pour obtenir une paire de clé d'accès AWS.
  • Obtenez l'URI du bucket Amazon S3 que vous souhaitez utiliser pour le transfert. Nous vous recommandons de définir une règle de cycle de vie pour ce bucket afin d'éviter des frais inutiles. Nous recommandons une durée d'expiration de 24 heures afin de laisser suffisamment de temps pour le transfert de toutes les données vers BigQuery.

Évaluer les données

Dans le cadre du transfert de données, le Service de transfert de données BigQuery écrit les données d'Amazon Redshift dans Cloud Storage sous forme de fichiers CSV. Si ces fichiers contiennent le caractère ASCII 0, ils ne peuvent pas être chargés dans BigQuery. Nous vous suggérons d'évaluer vos données pour déterminer si cela peut poser problème. Si tel est le cas, vous pouvez contourner ce problème en exportant vos données vers Amazon S3 sous forme de fichiers Parquet, puis en les important à l'aide du Service de transfert de données BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la page Présentation des transferts Amazon S3.

Configurer un transfert Amazon Redshift

Sélectionnez l'une des options suivantes :

Console

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.

    Accéder à BigQuery

  2. Cliquez sur Transferts de données.

  3. Cliquez sur Créer un transfert.

  4. Dans la section Source type (Type de source), sélectionnez Migration: Amazon Redshift (Migration : Amazon Redshift) dans la liste Source.

  5. Dans la section Transfer config name (Nom de la configuration de transfert), saisissez un nom pour le transfert, tel que My migration, dans le champ Display name (Nom à afficher). Le nom à afficher peut être n'importe quelle valeur permettant d'identifier facilement le transfert si vous devez le modifier par la suite.

  6. Dans la section Destination settings (Paramètres de destination), choisissez l'ensemble de données que vous avez créé dans la liste Dataset (Ensemble de données).

  7. Dans la section Data source details (Détails de la source de données), procédez comme suit :

    1. Pour JDBC connection url for Amazon Redshift, (URL de connexion JDBC pour Amazon Redshift), indiquez l'URL JDBC qui permet d'accéder à votre cluster Amazon Redshift.
    2. Sous Username of your database (Nom d'utilisateur de votre base de données), saisissez le nom d'utilisateur de la base de données Amazon Redshift que vous souhaitez migrer.

    3. Sous Password of your database (Mot de passe de votre base de données), entrez le mot de passe de la base de données.

    4. Dans les champs Access key ID (ID de clé d'accès) et Secret access key (Clé d'accès secrète), saisissez la paire de clés d'accès obtenue à l'étape Accorder l'accès à votre bucket S3.

    5. Pour Amazon S3 URI (URI Amazon S3), saisissez l'URI du bucket S3 que vous utiliserez comme zone intermédiaire.

    6. Sous Amazon Redshift Schema (Schéma Amazon Redshift), saisissez le schéma Amazon Redshift à partir duquel vous souhaitez migrer des tables.

    7. Sous Table name patterns (Modèles de nom de table), spécifiez un nom ou un modèle pour faire correspondre les noms de table dans le schéma. Vous pouvez utiliser des expressions régulières pour spécifier le modèle au format suivant : <table1Regex>;<table2Regex>. Le modèle doit suivre la syntaxe d'expression régulière Java. Par exemple :

      • lineitem;ordertb renvoie les tables nommées lineitem et ordertb.
      • .* renvoie toutes les tables.

      Laissez ce champ vide pour migrer toutes les tables à partir du schéma spécifié.

    8. Pour VPC et la plage d'adresses IP réservée, laissez le champ vide.

  8. Dans le menu Compte de service, sélectionnez un compte de service parmi ceux associés à votre projet Google Cloud. Vous pouvez associer un compte de service à votre transfert au lieu d'utiliser vos identifiants utilisateur. Pour en savoir plus sur l'utilisation des comptes de service avec des transferts de données, consultez la page Utiliser des comptes de service.

    • Si vous vous êtes connecté avec une identité fédérée, vous devez disposer d'un compte de service pour créer un transfert. Si vous vous êtes connecté avec un compte Google, un compte de service pour le transfert est facultatif.
    • Le compte de service doit disposer des autorisations requises.

  9. Facultatif : dans la section Options de notification, procédez comme suit :

    1. Cliquez sur le bouton pour activer les notifications par e-mail. Lorsque vous activez cette option, l'administrateur de transfert reçoit une notification par e-mail en cas d'échec de l'exécution du transfert.
    2. Pour le champ Select a Pub/Sub topic (Sélectionner un sujet Pub/Sub), choisissez le nom de votre sujet ou cliquez sur Create a topic (Créer un sujet). Cette option configure les notifications d'exécution Cloud Pub/Sub pour votre transfert.

  10. Cliquez sur Enregistrer.

  11. La console Google Cloud affiche tous les détails de configuration du transfert, y compris un nom de ressource pour ce transfert.

bq

Saisissez la commande bq mk, puis spécifiez l'option de création de transfert --transfer_config. Les paramètres suivants sont également requis :

  • --project_id
  • --data_source
  • --target_dataset
  • --display_name
  • --params
bq mk \
    --transfer_config \
    --project_id=project_id \
    --data_source=data_source \
    --target_dataset=dataset \
    --display_name=name \
    --service_account_name=service_account \
    --params='parameters'

Où :

  • project_id correspond à votre ID de projet Google Cloud. Si --project_id n'est pas spécifié, le projet par défaut est utilisé.
  • data_source correspond à la source de données : redshift.
  • dataset est l'ensemble de données cible de BigQuery pour la configuration de transfert.
  • name est le nom à afficher pour la configuration de transfert. Ce nom peut correspondre à toute valeur permettant d'identifier le transfert si vous devez le modifier ultérieurement.
  • service_account : est le nom du compte de service utilisé pour authentifier le transfert. Le compte de service doit appartenir au même project_id que celui utilisé pour créer le transfert et doit disposer de toutes les autorisations requises.
  • parameters contient les paramètres de la configuration de transfert créée au format JSON. Exemple : --params='{"param":"param_value"}'.

Les paramètres requis pour une configuration de transfert Amazon Redshift sont les suivants :

  • jdbc_url : l'URL de connexion JDBC permet de localiser le cluster Amazon Redshift.
  • database_username : nom d'utilisateur permettant d'accéder à votre base de données pour décharger les tables spécifiées.
  • database_password : mot de passe utilisé avec le nom d'utilisateur pour accéder à votre base de données afin de décharger les tables spécifiées.
  • access_key_id : ID de clé d'accès permettant de signer les requêtes adressées à AWS.
  • secret_access_key : clé d'accès secrète utilisée avec l'ID de clé d'accès pour signer les requêtes adressées à AWS.
  • s3_bucket : URI Amazon S3 commençant par "s3://" et spécifiant un préfixe pour les fichiers temporaires à utiliser.
  • redshift_schema : schéma Amazon Redshift contenant toutes les tables à migrer.
  • table_name_patterns : modèles de nom de table séparés par un point-virgule (;). Le format de table est une expression régulière pour la/les table(s) à migrer. Si non spécifié, toutes les tables situées sous le schéma de la base de données seront transférées.

Par exemple, la commande suivante crée un transfert Amazon Redshift nommé My Transfer avec un ensemble de données cible nommé mydataset et un projet dont l'ID est google.com:myproject.

bq mk \
    --transfer_config \
    --project_id=myproject \
    --data_source=redshift \
    --target_dataset=mydataset \
    --display_name='My Transfer' \
    --params='{"jdbc_url":"jdbc:postgresql://test-example-instance.sample.us-west-1.redshift.amazonaws.com:5439/dbname","database_username":"my_username","database_password":"1234567890","access_key_id":"A1B2C3D4E5F6G7H8I9J0","secret_access_key":"1234567890123456789012345678901234567890","s3_bucket":"s3://bucket/prefix","redshift_schema":"public","table_name_patterns":"table_name"}'

API

Utilisez la méthode projects.locations.transferConfigs.create et fournissez une instance de la ressource TransferConfig.

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Java.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes. 

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.CreateTransferConfigRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to create redshift transfer config
public class CreateRedshiftTransfer {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    String datasetRegion = "US";
    String jdbcUrl = "MY_JDBC_URL_CONNECTION_REDSHIFT";
    String dbUserName = "MY_USERNAME";
    String dbPassword = "MY_PASSWORD";
    String accessKeyId = "MY_AWS_ACCESS_KEY_ID";
    String secretAccessId = "MY_AWS_SECRET_ACCESS_ID";
    String s3Bucket = "MY_S3_BUCKET_URI";
    String redShiftSchema = "MY_REDSHIFT_SCHEMA";
    String tableNamePatterns = "*";
    String vpcAndReserveIpRange = "MY_VPC_AND_IP_RANGE";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("jdbc_url", Value.newBuilder().setStringValue(jdbcUrl).build());
    params.put("database_username", Value.newBuilder().setStringValue(dbUserName).build());
    params.put("database_password", Value.newBuilder().setStringValue(dbPassword).build());
    params.put("access_key_id", Value.newBuilder().setStringValue(accessKeyId).build());
    params.put("secret_access_key", Value.newBuilder().setStringValue(secretAccessId).build());
    params.put("s3_bucket", Value.newBuilder().setStringValue(s3Bucket).build());
    params.put("redshift_schema", Value.newBuilder().setStringValue(redShiftSchema).build());
    params.put("table_name_patterns", Value.newBuilder().setStringValue(tableNamePatterns).build());
    params.put(
        "migration_infra_cidr", Value.newBuilder().setStringValue(vpcAndReserveIpRange).build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDatasetRegion(datasetRegion)
            .setDisplayName("Your Redshift Config Name")
            .setDataSourceId("redshift")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .setSchedule("every 24 hours")
            .build();
    createRedshiftTransfer(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createRedshiftTransfer(String projectId, TransferConfig transferConfig)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient client = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      CreateTransferConfigRequest request =
          CreateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .build();
      TransferConfig config = client.createTransferConfig(request);
      System.out.println("Cloud redshift transfer created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Cloud redshift transfer was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Quotas et limites

BigQuery a un quota de charge de 15 To par tâche de chargement et par table. En interne, Amazon Redshift compresse les données de la table. La taille de la table exportée sera donc supérieure à celle indiquée par Amazon Redshift. Si vous envisagez de migrer une table de plus de 15 To, contactez d'abord le Cloud Customer Care.

L'utilisation de ce service peut engendrer des coûts hors de Google. Consultez les pages de tarification d'Amazon Redshift et d'Amazon S3 pour en savoir plus.

En raison du modèle de cohérence d'Amazon S3, il est possible que certains fichiers ne soient pas inclus dans le transfert vers BigQuery.

Étape suivante