Cloud Storage BigLake 테이블 만들기

이 문서에서는 Cloud Storage BigLake 테이블을 만드는 방법을 설명합니다. BigLake 테이블을 사용하면 액세스 위임을 사용하여 Cloud Storage에서 구조화된 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 액세스 위임은 BigLake 테이블에 대한 액세스 권한을 기본 데이터 스토어에 대한 액세스 권한과 분리합니다.

시작하기 전에

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

3. Enable the BigQuery Connection API.

   Enable the API

   Apache Spark와 같은 오픈소스 엔진에서 BigLake 테이블을 읽으려면 BigQuery Storage Read API를 사용 설정해야 합니다.

4. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

5. BigQuery 데이터 세트가 있는지 확인합니다.

6. 사용 중인 Google Cloud SDK 버전이 366.0.0 이상인지 확인하세요.

   gcloud version
   

   필요한 경우 Google Cloud SDK를 업데이트합니다.

   1. 선택사항: Terraform의 경우 terraform-provider-google 버전 4.25.0 이상이 필요합니다. terraform-provider-google 출시 버전은 GitHub에 나열됩니다. HashiCorp Terraform 다운로드에서 최신 버전의 Terraform을 다운로드할 수 있습니다.

7. 외부 데이터 소스를 기반으로 Cloud 리소스 연결을 만들고 이 연결에 Cloud Storage에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 연결을 만들 수 있는 적절한 권한이 없으면 BigQuery 관리자에게 연결을 만들고 공유해 달라고 요청합니다.

필요한 역할

BigLake 테이블을 만들려면 다음 BigQuery Identity and Access Management(IAM) 권한이 필요합니다.

• bigquery.tables.create
• bigquery.connections.delegate

BigQuery 관리자(roles/bigquery.admin)는 사전 정의된 Identity and Access Management 역할에 이러한 권한이 포함되어 있습니다.

이 역할의 주 구성원이 아닌 경우 관리자에게 액세스 권한을 부여하거나 BigLake 테이블을 만들도록 요청하세요.

BigQuery의 Identity and Access Management 역할 및 권한에 대한 자세한 내용은 사전 정의된 역할 및 권한을 참조하세요.

위치 고려사항

Cloud Storage를 사용하여 데이터 파일을 저장하는 경우 멀티 리전 버킷 대신에 Cloud Storage 단일 리전 또는 이중 리전을 사용하여 성능을 개선할 수 있습니다.

파티션을 나누지 않은 데이터에 BigLake 테이블 만들기

BigQuery에서 테이블 만들기에 익숙한 경우 BigLake 테이블 만들기 프로세스도 비슷합니다. 테이블은 BigLake에서 지원하는 모든 파일 형식을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 제한사항을 참조하세요.

BigLake 테이블을 만들기 전에 Cloud Storage에 액세스할 수 있는 데이터 세트 및 Cloud 리소스 연결이 있어야 합니다.

BigLake 테이블을 만들려면 다음 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 탐색기 창에서 프로젝트를 확장하고 데이터 세트를 선택합니다.

3. 작업 옵션을 펼치고 테이블 만들기를 클릭합니다.

4. 소스 섹션에서 다음 세부정보를 지정합니다.

   1. 다음 항목으로 테이블 만들기에서 Google Cloud Storage를 선택합니다.

   2. GCS 버킷에서 파일 선택 또는 URI 패턴을 사용에서 사용할 버킷과 파일을 찾아보거나 gs://bucket_name/[folder_name/]file_name 형식으로 경로를 입력합니다.

      Google Cloud 콘솔에서는 URI를 여러 개 지정할 수 없지만 별표(*) 와일드 카드 문자 하나를 지정하여 여러 파일을 선택할 수 있습니다. 예를 들면 gs://mybucket/file_name*입니다. 자세한 내용은 Cloud Storage URI의 와일드 카드 지원을 참조하세요.

      Cloud Storage 버킷은 만들려는 테이블이 포함된 데이터 세트와 같은 위치에 있어야 합니다.

   3. 파일 형식에 파일과 일치하는 형식을 선택합니다.

5. 대상 섹션에서 다음 세부정보를 지정합니다.

   1. 프로젝트에서 테이블을 만들 프로젝트를 선택합니다.

   2. 데이터 세트에서 테이블을 만들 데이터 세트를 선택합니다.

   3. 테이블에 만들려는 테이블의 이름을 입력합니다.

   4. 테이블 유형에서 외부 테이블을 선택합니다.

   5. Cloud 리소스 연결을 사용하여 BigLake 테이블 만들기를 선택합니다.

   6. 연결 ID에 대해 이전에 만든 연결을 선택합니다.

6. 스키마 섹션에서 스키마 자동 감지를 사용 설정하거나 소스 파일이 있는 경우 스키마를 수동으로 지정할 수 있습니다. 소스 파일이 없으면 스키마를 수동으로 지정해야 합니다.

   • 스키마 자동 감지를 사용 설정하려면 자동 감지 옵션을 선택합니다.

   • 스키마를 수동으로 지정하려면 자동 감지 옵션을 선택 해제한 상태로 둡니다. 텍스트로 편집을 사용 설정하고 테이블 스키마를 JSON 배열로 입력합니다.

7. 스키마와 일치하지 않는 추가 열 값이 있는 행을 무시하려면 고급 옵션 섹션을 펼치고 알 수 없는 값을 선택합니다.

8. 테이블 만들기를 클릭합니다.

영구 테이블이 생성된 후에는 기본 BigQuery 테이블인 것처럼 이 테이블에 대해 쿼리를 실행할 수 있습니다. 쿼리가 완료되면 CSV 또는 JSON 파일로 결과를 내보내거나, 테이블로 저장하거나, Google 스프레드시트에 저장할 수 있습니다.

SQL

CREATE EXTERNAL TABLE DDL 문을 사용합니다. 스키마를 명시적으로 지정하거나 스키마 자동 감지를 사용하여 외부 데이터에서 스키마를 추론할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 입력합니다.

   CREATE EXTERNAL TABLE `PROJECT_ID.DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME`
     WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
     OPTIONS (
       format ="TABLE_FORMAT",
       uris = ['BUCKET_PATH'[,...]],
       max_staleness = STALENESS_INTERVAL,
       metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE'
       );

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: 테이블을 만들 프로젝트의 이름(예: myproject)
   • DATASET: 테이블을 만들 BigQuery 데이터 세트의 이름(예: mydataset)
   • EXTERNAL_TABLE_NAME: 만들려는 테이블의 이름(예: mytable)
   • REGION: 연결이 포함된 리전(예: us)
   • CONNECTION_ID: 연결 ID(예: myconnection)

     Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 볼 때 연결 ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

   • TABLE_FORMAT: 만들려는 테이블의 형식(예: PARQUET)

     지원되는 형식에 대한 자세한 내용은 제한사항을 참조하세요.

   • BUCKET_PATH: 외부 테이블의 데이터가 포함된 Cloud Storage 버킷 경로(['gs://bucket_name/[folder_name/]file_name'] 형식)

     경로에 별표(*) 와일드 카드 문자 하나를 지정하여 버킷에서 여러 개의 파일을 선택할 수 있습니다. 예를 들면 ['gs://mybucket/file_name*']입니다. 자세한 내용은 Cloud Storage URI의 와일드 카드 지원을 참조하세요.

     여러 경로를 제공하여 uris 옵션에 대해 여러 버킷을 지정할 수 있습니다.

     다음 예시에서는 유효한 uris 값을 보여줍니다.

     • ['gs://bucket/path1/myfile.csv']
     • ['gs://bucket/path1/*.csv']
     • ['gs://bucket/path1/*', 'gs://bucket/path2/file00*']

     여러 파일을 대상으로 하는 uris 값을 지정하는 경우 해당하는 모든 파일은 호환되는 스키마를 공유해야 합니다.

     BigQuery에서 Cloud Storage URI를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Cloud Storage 리소스 경로를 참조하세요.

   • STALENESS_INTERVAL: 캐시된 메타데이터가 BigLake 테이블에 대한 작업에서 사용되는지 여부와 작업이 사용하기 위해 캐시된 메타데이터가 작업에서 사용되려면 얼마나 최신이어야 하는지를 지정합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

     메타데이터 캐싱을 사용 중지하려면 0을 지정합니다. 이 값이 기본값입니다.

     메타데이터 캐싱을 사용 설정하려면 30분에서 7일 사이의 간격 리터럴 값을 지정합니다. 예를 들어 4시간 비활성 간격의 경우 INTERVAL 4 HOUR를 지정합니다. 이 값을 사용하면 지난 4시간 이내에 새로고침된 경우 테이블에 대한 작업이 캐시된 메타데이터를 사용합니다. 캐시된 메타데이터가 이보다 오래된 경우 작업이 대신 Cloud Storage에서 메타데이터를 검색합니다.

   • CACHE_MODE: 메타데이터 캐시를 자동 또는 수동으로 새로고침할지 지정합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

     시스템 정의 간격(일반적으로 30~60분)으로 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 AUTOMATIC으로 설정합니다.

     지정한 일정에 따라 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 MANUAL로 설정합니다. 이 경우 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 시스템 프로시져를 호출하여 캐시를 새로고침할 수 있습니다.

     STALENESS_INTERVAL이 0보다 큰 값으로 설정된 경우 CACHE_MODE를 설정해야 합니다.

3. 실행을 클릭합니다.

쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 대화형 쿼리 실행을 참조하세요.

bq

옵션 1: 테이블 정의 파일

bq mkdef 명령어를 사용하여 테이블 정의 파일을 만든 후 다음과 같이 bq mk 명령어에 파일 경로를 전달합니다.

bq mkdef \
    --connection_id=CONNECTION_ID \
    --source_format=SOURCE_FORMAT \
  BUCKET_PATH > DEFINITION_FILE

bq mk --table \
    --external_table_definition=DEFINITION_FILE \
    --max_staleness=STALENESS_INTERVAL \
    PROJECT_ID:DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME \
    SCHEMA

다음을 바꿉니다.

• CONNECTION_ID: 연결 ID(예: myconnection)

  Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 볼 때 연결 ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

• SOURCE_FORMAT: 외부 데이터 소스의 형식. 예를 들면 PARQUET입니다.

• BUCKET_PATH: 테이블의 데이터가 포함된 Cloud Storage 버킷 경로(gs://bucket_name/[folder_name/]file_pattern 형식)

  file_pattern에 별표(*) 와일드 카드 문자 하나를 지정하여 버킷에서 여러 개의 파일을 선택할 수 있습니다. 예를 들면 gs://mybucket/file00*.parquet입니다. 자세한 내용은 Cloud Storage URI의 와일드 카드 지원을 참조하세요.

  여러 경로를 제공하여 uris 옵션에 대해 여러 버킷을 지정할 수 있습니다.

  다음 예시에서는 유효한 uris 값을 보여줍니다.

  • gs://bucket/path1/myfile.csv
  • gs://bucket/path1/*.parquet
  • gs://bucket/path1/file1*, gs://bucket1/path1/*

  여러 파일을 대상으로 하는 uris 값을 지정하는 경우 해당하는 모든 파일은 호환되는 스키마를 공유해야 합니다.

  BigQuery에서 Cloud Storage URI를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Cloud Storage 리소스 경로를 참조하세요.

• DEFINITION_FILE: 로컬 머신에 있는 테이블 정의 파일의 경로

• STALENESS_INTERVAL: 캐시된 메타데이터가 BigLake 테이블에 대한 작업에서 사용되는지 여부와 작업이 사용하기 위해 캐시된 메타데이터가 작업에서 사용되려면 얼마나 최신이어야 하는지를 지정합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

  메타데이터 캐싱을 사용 중지하려면 0을 지정합니다. 이 값이 기본값입니다.

  메타데이터 캐싱을 사용 설정하려면 INTERVAL 데이터 유형 문서에 설명된 Y-M D H:M:S 형식을 사용하여 30분에서 7일 사이의 간격 값을 지정합니다. 예를 들어 4시간 비활성 간격의 경우 0-0 0 4:0:0을 지정합니다. 이 값을 사용하면 지난 4시간 이내에 새로고침된 경우 테이블에 대한 작업이 캐시된 메타데이터를 사용합니다. 캐시된 메타데이터가 이보다 오래된 경우 작업이 대신 Cloud Storage에서 메타데이터를 검색합니다.

• DATASET: 테이블을 만들려는 BigQuery 데이터 세트의 이름(예: mydataset)

• EXTERNAL_TABLE_NAME: 만들려는 테이블의 이름(예: mytable)

• SCHEMA: BigLake 테이블의 스키마

예:

bq mkdef
    --connection_id=myconnection
    --metadata_cache_mode=CACHE_MODE
    --source_format=CSV 'gs://mybucket/*.csv' > mytable_def

bq mk
    --table
    --external_table_definition=mytable_def='gs://mybucket/*.csv'
    --max_staleness=0-0 0 4:0:0
    myproject:mydataset.mybiglaketable
    Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

스키마 자동 감지를 사용하려면 mkdef 명령어에서 --autodetect=true 플래그를 설정하고 스키마를 생략합니다.

bq mkdef \
    --connection_id=myconnection \
    --metadata_cache_mode=CACHE_MODE \
    --source_format=CSV --autodetect=true \
    gs://mybucket/*.csv > mytable_def

bq mk \
    --table \
    --external_table_definition=mytable_def=gs://mybucket/*.csv \
    --max_staleness=0-0 0 4:0:0 \
    myproject:mydataset.myexternaltable

옵션 2: 인라인 테이블 정의

테이블 정의 파일을 만드는 대신 테이블 정의를 bq mk 명령어에 직접 전달할 수 있습니다. @connection 데코레이터를 사용하여 --external_table_definition 매개변수 끝에 사용할 연결을 지정합니다.

bq mk --table \
  --external_table_definition=@SOURCE_FORMAT=BUCKET_PATH@projects/PROJECT_ID/locations/REGION/connections/CONNECTION_ID \
  DATASET_NAME.TABLE_NAME \
  SCHEMA

다음을 바꿉니다.

• SOURCE_FORMAT: 외부 데이터 소스의 형식

  예를 들면 CSV입니다.

• BUCKET_PATH: 테이블의 데이터가 포함된 Cloud Storage 버킷 경로(gs://bucket_name/[folder_name/]file_pattern 형식)

  file_pattern에 별표(*) 와일드 카드 문자 하나를 지정하여 버킷에서 여러 개의 파일을 선택할 수 있습니다. 예를 들면 gs://mybucket/file00*.parquet입니다. 자세한 내용은 Cloud Storage URI의 와일드 카드 지원을 참조하세요.

  여러 경로를 제공하여 uris 옵션에 대해 여러 버킷을 지정할 수 있습니다.

  다음 예시에서는 유효한 uris 값을 보여줍니다.

  • gs://bucket/path1/myfile.csv
  • gs://bucket/path1/*.parquet
  • gs://bucket/path1/file1*, gs://bucket1/path1/*

  여러 파일을 대상으로 하는 uris 값을 지정하는 경우 해당하는 모든 파일은 호환되는 스키마를 공유해야 합니다.

  BigQuery에서 Cloud Storage URI를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Cloud Storage 리소스 경로를 참조하세요.

• PROJECT_ID: 테이블을 만들 프로젝트의 이름(예: myproject)

• REGION: 연결이 포함된 리전 us

• CONNECTION_ID: 연결 ID(예: myconnection)

  Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 볼 때 연결 ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

• DATASET_NAME: BigLake 테이블을 만들려는 데이터 세트의 이름

• TABLE_NAME: BigLake 테이블 이름

• SCHEMA: BigLake 테이블의 스키마

예:

bq mk --table \
    --external_table_definition=@CSV=gs://mybucket/*.parquet@projects/myproject/locations/us/connections/myconnection \
    --max_staleness=0-0 0 4:0:0 \
    myproject:mydataset.myexternaltable \
    Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

API

tables.insert API 메서드를 호출하여, 전달한 Table 리소스에 ExternalDataConfiguration을 생성합니다.

schema 속성을 지정하거나 autodetect 속성을 true로 설정하여 지원되는 데이터 소스에 스키마 자동 감지를 사용 설정합니다.

connectionId 속성을 지정하여 Cloud Storage에 연결하는 데 사용할 연결을 식별합니다.

Terraform

이 예시에서는 파티션을 나누지 않은 데이터에 BigLake 테이블을 만듭니다.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

# This creates a bucket in the US region named "my-bucket" with a pseudorandom suffix.
resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}
resource "google_storage_bucket" "default" {
  name                        = "my-bucket-${random_id.default.hex}"
  location                    = "US"
  force_destroy               = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "project" {}

# This creates a connection in the US region named "my-connection".
# This connection is used to access the bucket.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my-connection"
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

# This grants the previous connection IAM role access to the bucket.
resource "google_project_iam_member" "default" {
  role    = "roles/storage.objectViewer"
  project = data.google_project.project.id
  member  = "serviceAccount:${google_bigquery_connection.default.cloud_resource[0].service_account_id}"
}

# This makes the script wait for seven minutes before proceeding.
# This lets IAM permissions propagate.
resource "time_sleep" "default" {
  create_duration = "7m"

  depends_on = [google_project_iam_member.default]
}

# This defines a Google BigQuery dataset with
# default expiration times for partitions and tables, a
# description, a location, and a maximum time travel.
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "my_dataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "My dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  # This defines a map of labels for the bucket resource,
  # including the labels "billing_group" and "pii".
  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}


# This creates a BigQuery Table with automatic metadata caching.
resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id   = "my_table"
  schema = jsonencode([
    { "name" : "country", "type" : "STRING" },
    { "name" : "product", "type" : "STRING" },
    { "name" : "price", "type" : "INT64" }
  ])
  external_data_configuration {
    # This defines an external data configuration for the BigQuery table
    # that reads Parquet data from the publish directory of the default
    # Google Cloud Storage bucket.
    autodetect    = false
    source_format = "PARQUET"
    connection_id = google_bigquery_connection.default.name
    source_uris   = ["gs://${google_storage_bucket.default.name}/data/*"]
    # This enables automatic metadata refresh.
    metadata_cache_mode = "AUTOMATIC"
  }

  # This sets the maximum staleness of the metadata cache to 10 hours.
  max_staleness = "0-0 0 10:0:0"

  deletion_protection = false

  depends_on = [time_sleep.default]
}

Google Cloud 프로젝트에 Terraform 구성을 적용하려면 다음 섹션의 단계를 완료하세요.

Cloud Shell 준비

1. Cloud Shell을 실행합니다.

2. Terraform 구성을 적용할 기본 Google Cloud 프로젝트를 설정합니다.

   이 명령어는 프로젝트당 한 번만 실행하면 되며 어떤 디렉터리에서도 실행할 수 있습니다.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Terraform 구성 파일에서 명시적 값을 설정하면 환경 변수가 재정의됩니다.

디렉터리 준비

각 Terraform 구성 파일에는 자체 디렉터리(루트 모듈이라고도 함)가 있어야 합니다.

1. Cloud Shell에서 디렉터리를 만들고 해당 디렉터리 내에 새 파일을 만드세요. 파일 이름에는 .tf 확장자가 있어야 합니다(예: main.tf). 이 튜토리얼에서는 파일을 main.tf라고 합니다.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. 튜토리얼을 따라 하는 경우 각 섹션이나 단계에서 샘플 코드를 복사할 수 있습니다.

   샘플 코드를 새로 만든 main.tf에 복사합니다.

   필요한 경우 GitHub에서 코드를 복사합니다. 이는 Terraform 스니펫이 엔드 투 엔드 솔루션의 일부인 경우에 권장됩니다.

3. 환경에 적용할 샘플 매개변수를 검토하고 수정합니다.
4. 변경사항을 저장합니다.
5. Terraform을 초기화합니다. 이 작업은 디렉터리당 한 번만 수행하면 됩니다.

   terraform init

   원하는 경우 최신 Google 공급업체 버전을 사용하려면 -upgrade 옵션을 포함합니다.

   terraform init -upgrade

변경사항 적용

1. 구성을 검토하고 Terraform에서 만들거나 업데이트할 리소스가 예상과 일치하는지 확인합니다.

   terraform plan

   필요에 따라 구성을 수정합니다.

2. 다음 명령어를 실행하고 프롬프트에 yes를 입력하여 Terraform 구성을 적용합니다.

   terraform apply

   Terraform에 '적용 완료' 메시지가 표시될 때까지 기다립니다.

3. 결과를 보려면 Google Cloud 프로젝트를 엽니다. Google Cloud 콘솔에서 UI의 리소스로 이동하여 Terraform이 리소스를 만들었거나 업데이트했는지 확인합니다.

참고: Terraform 샘플은 일반적으로 필요한 API가 Google Cloud 프로젝트에서 사용 설정되었다고 가정합니다.

BigLake는 스키마 자동 감지를 지원합니다. 하지만 스키마를 제공하지 않았고 이전 단계에서 서비스 계정에 액세스 권한이 부여되지 않은 경우 스키마를 자동 감지하려고 하면 이 단계가 액세스 거부 메시지와 함께 실패합니다.

Hive 파티션을 나눈 데이터에 BigLake 테이블 만들기

Cloud Storage에서 Hive 파티션을 나눈 데이터의 BigLake 테이블을 만들 수 있습니다. 외부에서 파티션을 나눈 테이블을 만든 후에는 파티션 키를 변경할 수 없습니다. 파티션을 변경하려면 테이블을 다시 만들어야 합니다.

Cloud Storage에서 Hive 파티션을 나눈 데이터를 기반으로 BigLake 테이블을 만들려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 탐색기 창에서 프로젝트를 확장하고 데이터 세트를 선택합니다.

3. 작업 보기를 클릭한 후 테이블 만들기를 클릭합니다. 그러면 테이블 만들기 창이 열립니다.

4. 소스 섹션에서 다음 세부정보를 지정합니다.

   1. 다음 항목으로 테이블 만들기에서 Google Cloud Storage를 선택합니다.

   2. 와일드 카드를 사용하여 폴더 경로를 제공합니다. 예를 들면 my_bucket/my_files*입니다. 폴더는 생성, 추가 또는 덮어쓰려는 테이블이 포함된 데이터 세트와 동일한 위치에 있어야 합니다.

   3. 파일 형식 목록에서 파일 유형을 선택합니다.

   4. 소스 데이터 파티션 나누기 체크박스를 선택한 후 다음 세부정보를 지정합니다.

      1. 소스 URI 프리픽스 선택에 URI 프리픽스를 입력합니다. 예를 들면 gs://my_bucket/my_files입니다.
      2. 선택사항: 이 테이블의 모든 쿼리에 파티션 필터가 필요하면 파티션 필터 필요 체크박스를 선택합니다. 파티션 필터를 필수항목으로 설정하면 비용을 줄이고 성능을 높일 수 있습니다. 자세한 내용은 쿼리에서 파티션 키에 조건자 필터 필요를 참조하세요.

      3. 파티션 추론 모드 섹션에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

         • 유형을 자동으로 추론: 파티션 스키마 감지 모드를 AUTO로 설정합니다.
         • 모든 열은 문자열: 파티션 스키마 감지 모드를 STRINGS로 설정합니다.
         • 직접 제공: 파티션 스키마 감지 모드를 CUSTOM으로 설정하고 파티션 키의 스키마 정보를 직접 입력합니다. 자세한 내용은 커스텀 파티션 키 스키마 제공을 참조하세요.

5. 대상 섹션에서 다음 세부정보를 지정합니다.

   1. 프로젝트에서 테이블을 만들 프로젝트를 선택합니다.
   2. 데이터 세트에서 테이블을 만들 데이터 세트를 선택합니다.
   3. 테이블에 만들 테이블의 이름을 입력합니다.
   4. 테이블 유형에서 외부 테이블을 선택합니다.
   5. Cloud 리소스 연결을 사용하여 BigLake 테이블 만들기 체크박스를 선택합니다.
   6. 연결 ID에 대해 이전에 만든 연결을 선택합니다.

6. 스키마 섹션에서 스키마 자동 감지를 사용 설정하거나 소스 파일이 있는 경우 스키마를 수동으로 지정할 수 있습니다. 소스 파일이 없으면 스키마를 수동으로 지정해야 합니다.

   • 스키마 자동 감지를 사용 설정하려면 자동 감지 옵션을 선택합니다.

   • 스키마를 수동으로 지정하려면 자동 감지 옵션을 선택 해제한 상태로 둡니다. 텍스트로 편집을 사용 설정하고 테이블 스키마를 JSON 배열로 입력합니다.

7. 스키마와 일치하지 않는 추가 열 값이 있는 행을 무시하려면 고급 옵션 섹션을 펼치고 알 수 없는 값을 선택합니다.

8. 테이블 만들기를 클릭합니다.

SQL

CREATE EXTERNAL TABLE DDL 문을 사용합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 입력합니다.

   CREATE EXTERNAL TABLE `PROJECT_ID.DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME`
   WITH PARTITION COLUMNS
   (
     PARTITION_COLUMN PARTITION_COLUMN_TYPE,
   )
   WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
   OPTIONS (
     hive_partition_uri_prefix = "HIVE_PARTITION_URI_PREFIX",
     uris=['FILE_PATH'],
     max_staleness = STALENESS_INTERVAL,
     metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE',
     format ="TABLE_FORMAT"
   );

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: 테이블을 만들 프로젝트의 이름(예: myproject)
   • DATASET: 테이블을 만들 BigQuery 데이터 세트의 이름(예: mydataset)
   • EXTERNAL_TABLE_NAME: 만들려는 테이블의 이름(예: mytable)
   • PARTITION_COLUMN: 파티션 나누기 열의 이름
   • PARTITION_COLUMN_TYPE: 파티션 나누기 열의 유형
   • REGION: 연결이 포함된 리전(예: us)
   • CONNECTION_ID: 연결 ID(예: myconnection)

     Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 볼 때 연결 ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

   • HIVE_PARTITION_URI_PREFIX: 하이브 파티션 나누기 URI 프리픽스. 예를 들면 gs://mybucket/입니다.
   • FILE_PATH: 만들려는 외부 테이블의 데이터 소스 경로(예: gs://mybucket/*.parquet)
   • STALENESS_INTERVAL: 캐시된 메타데이터가 BigLake 테이블에 대한 작업에서 사용되는지 여부와 작업이 사용하기 위해 캐시된 메타데이터가 작업에서 사용되려면 얼마나 최신이어야 하는지를 지정합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

     메타데이터 캐싱을 사용 중지하려면 0을 지정합니다. 이 값이 기본값입니다.

     메타데이터 캐싱을 사용 설정하려면 30분에서 7일 사이의 간격 리터럴 값을 지정합니다. 예를 들어 4시간 비활성 간격의 경우 INTERVAL 4 HOUR를 지정합니다. 이 값을 사용하면 지난 4시간 이내에 새로고침된 경우 테이블에 대한 작업이 캐시된 메타데이터를 사용합니다. 캐시된 메타데이터가 이보다 오래된 경우 작업이 대신 Cloud Storage에서 메타데이터를 검색합니다.

   • CACHE_MODE: 메타데이터 캐시를 자동 또는 수동으로 새로고침할지 지정합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

     시스템 정의 간격(일반적으로 30~60분)으로 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 AUTOMATIC으로 설정합니다.

     지정한 일정에 따라 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 MANUAL로 설정합니다. 이 경우 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 시스템 프로시져를 호출하여 캐시를 새로고침할 수 있습니다.

     STALENESS_INTERVAL이 0보다 큰 값으로 설정된 경우 CACHE_MODE를 설정해야 합니다.

   • TABLE_FORMAT: 만들려는 테이블의 형식(예: PARQUET)

3. 실행을 클릭합니다.

쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 대화형 쿼리 실행을 참조하세요.

예시

다음 예시에서는 다음과 같은 파티션을 나눈 데이터에 BigLake 테이블을 만듭니다.

• 스키마는 자동으로 감지됩니다.
• 테이블의 메타데이터 캐시 비활성 간격은 1일입니다.
• 메타데이터 캐시가 자동으로 새로 고침됩니다.

CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.my_table`
WITH PARTITION COLUMNS
(
  sku STRING,
)
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  hive_partition_uri_prefix = "gs://mybucket/products",
  uris = ['gs://mybucket/products/*'],
  max_staleness = INTERVAL 1 DAY,
  metadata_cache_mode = 'AUTOMATIC'
);

다음 예시에서는 다음과 같은 파티션을 나눈 데이터에 BigLake 테이블을 만듭니다.

• 스키마가 지정됩니다.
• 테이블의 메타데이터 캐시 비활성 간격은 8시간입니다.
• 수동으로 메타데이터 캐시를 새로고침해야 합니다.

CREATE EXTERNAL TABLE `my_dataset.my_table`
(
  ProductId INTEGER,
  ProductName STRING,
  ProductType STRING
)
WITH PARTITION COLUMNS
(
  sku STRING,
)
WITH CONNECTION `us.my-connection`
OPTIONS(
  hive_partition_uri_prefix = "gs://mybucket/products",
  uris = ['gs://mybucket/products/*'],
  max_staleness = INTERVAL 8 HOUR,
  metadata_cache_mode = 'MANUAL'
);

bq

먼저 bq mkdef 명령어를 사용하여 테이블 정의 파일을 만듭니다.

bq mkdef \
--source_format=SOURCE_FORMAT \
--connection_id=REGION.CONNECTION_ID \
--hive_partitioning_mode=PARTITIONING_MODE \
--hive_partitioning_source_uri_prefix=GCS_URI_SHARED_PREFIX \
--require_hive_partition_filter=BOOLEAN \
--metadata_cache_mode=CACHE_MODE \
 GCS_URIS > DEFINITION_FILE

다음을 바꿉니다.

• SOURCE_FORMAT: 외부 데이터 소스의 형식. 예를 들면 CSV입니다.
• REGION: 연결이 포함된 리전(예: us)

• CONNECTION_ID: 연결 ID(예: myconnection)

  Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 볼 때 연결 ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

• PARTITIONING_MODE: Hive 파티션 나누기 모드. 다음 값 중 하나를 사용합니다.

  • AUTO: 키 이름과 유형을 자동으로 감지
  • STRINGS: 키 이름을 문자열로 자동으로 변환
  • CUSTOM: 소스 URI 프리픽스의 키 스키마를 인코딩

• GCS_URI_SHARED_PREFIX: 소스 URI 프리픽스

• BOOLEAN: 쿼리 시 조건자 필터를 요구할지 여부를 지정. 이 플래그는 선택사항입니다. 기본값은 false입니다.

• CACHE_MODE: 메타데이터 캐시를 자동 또는 수동으로 새로고침할지 지정합니다. 후속 bq mk 명령어에서 --max_staleness 플래그를 사용하여 메타데이터 캐싱도 사용 설정하려는 경우에만 이 플래그를 포함해야 합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

  시스템 정의 간격(일반적으로 30~60분)으로 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 AUTOMATIC으로 설정합니다.

  지정한 일정에 따라 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 MANUAL로 설정합니다. 이 경우 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 시스템 프로시저를 호출하여 캐시를 새로고침할 수 있습니다.

  STALENESS_INTERVAL이 0보다 큰 값으로 설정된 경우 CACHE_MODE를 설정해야 합니다.

• GCS_URIS: 와일드 카드 형식을 사용하는 Cloud Storage 폴더의 경로

• DEFINITION_FILE: 로컬 머신에 있는 테이블 정의 파일의 경로

PARTITIONING_MODE가 CUSTOM이면 다음 형식을 사용하여 소스 URI 프리픽스에 파티션 키 스키마를 포함합니다.

--hive_partitioning_source_uri_prefix=GCS_URI_SHARED_PREFIX/{KEY1:TYPE1}/{KEY2:TYPE2}/...

테이블 정의 파일을 만든 후 bq mk 명령어를 사용하여 BigLake 테이블을 만듭니다.

bq mk --external_table_definition=DEFINITION_FILE \
--max_staleness=STALENESS_INTERVAL \
DATASET_NAME.TABLE_NAME \
SCHEMA

다음을 바꿉니다.

• DEFINITION_FILE: 테이블 정의 파일의 경로

• STALENESS_INTERVAL: 캐시된 메타데이터가 BigLake 테이블에 대한 작업에서 사용되는지 여부와 작업이 사용하기 위해 캐시된 메타데이터가 작업에서 사용되려면 얼마나 최신이어야 하는지를 지정합니다. 이 플래그를 포함하는 경우 앞의 bq mkdef 명령어에 --metadata_cache_mode 플래그 값도 지정해야 합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

  메타데이터 캐싱을 사용 중지하려면 0을 지정합니다. 이 값이 기본값입니다.

  메타데이터 캐싱을 사용 설정하려면 INTERVAL 데이터 유형 문서에 설명된 Y-M D H:M:S 형식을 사용하여 30분에서 7일 사이의 간격 값을 지정합니다. 예를 들어 4시간 비활성 간격의 경우 0-0 0 4:0:0를 지정합니다. 이 값을 사용하면 지난 4시간 이내에 새로고침된 경우 테이블에 대한 작업이 캐시된 메타데이터를 사용합니다. 캐시된 메타데이터가 이보다 오래된 경우 작업이 대신 Cloud Storage에서 메타데이터를 검색합니다.

• DATASET_NAME: 테이블이 포함된 데이터 세트의 이름

• TABLE_NAME: 생성할 테이블의 이름

• SCHEMA: JSON 스키마 파일 경로를 지정하거나 field:data_type,field:data_type,... 형식으로 스키마를 지정합니다. 스키마 자동 감지를 사용하려면 이 인수를 생략하세요.

예시

다음 예시에서는 AUTO Hive 파티셔닝 모드를 사용하고 메타데이터 캐시가 비활성 간격 12시간 후에 자동으로 새로고침되도록 설정합니다.

bq mkdef --source_format=CSV \
  --connection_id=us.my-connection \
  --hive_partitioning_mode=AUTO \
  --hive_partitioning_source_uri_prefix=gs://myBucket/myTable \
  --metadata_cache_mode=AUTOMATIC \
  gs://myBucket/myTable/* > mytable_def

bq mk --external_table_definition=mytable_def \
  --max_staleness=0-0 0 12:0:0 \
  mydataset.mytable \
  Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

다음 예시에서는 STRING Hive 파티션 나누기 모드를 사용합니다.

bq mkdef --source_format=CSV \
  --connection_id=us.my-connection \
  --hive_partitioning_mode=STRING \
  --hive_partitioning_source_uri_prefix=gs://myBucket/myTable \
  gs://myBucket/myTable/* > mytable_def

bq mk --external_table_definition=mytable_def \
  mydataset.mytable \
  Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

다음 예시에서는 CUSTOM Hive 파티션 나누기 모드를 사용합니다.

bq mkdef --source_format=CSV \
  --connection_id=us.my-connection \
  --hive_partitioning_mode=CUSTOM \
  --hive_partitioning_source_uri_prefix=gs://myBucket/myTable/{dt:DATE}/{val:STRING} \
  gs://myBucket/myTable/* > mytable_def

bq mk --external_table_definition=mytable_def \
  mydataset.mytable \
  Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER

API

BigQuery API를 사용하여 Hive 파티션 나누기를 설정하려면 테이블 정의 파일을 만들 때 ExternalDataConfiguration 객체에 hivePartitioningOptions 객체를 포함하세요. BigLake 테이블을 만들려면 connectionId 필드의 값도 지정해야 합니다.

hivePartitioningOptions.mode 필드를 CUSTOM로 설정한 경우, hivePartitioningOptions.sourceUriPrefix 필드에 파티션 키 스키마를 인코딩해야 합니다(예: gs://BUCKET/PATH_TO_TABLE/{KEY1:TYPE1}/{KEY2:TYPE2}/...).

쿼리 시 조건자 필터를 사용하도록 하려면 hivePartitioningOptions.requirePartitionFilter 필드를 true로 설정합니다.

Terraform

이 예시에서는 파티션을 나눈 데이터에 BigLake 테이블을 만듭니다.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

# This creates a bucket in the US region named "my-bucket" with a pseudorandom
# suffix.
resource "random_id" "default" {
  byte_length = 8
}
resource "google_storage_bucket" "default" {
  name                        = "my-bucket-${random_id.default.hex}"
  location                    = "US"
  force_destroy               = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

resource "google_storage_bucket_object" "default" {
  # This creates a fake message to create partition locations on the table.
  # Otherwise, the table deployment fails.
  name    = "publish/dt=2000-01-01/hr=00/min=00/fake_message.json"
  content = "{\"column1\": \"XXX\"}"
  bucket  = google_storage_bucket.default.name
}

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a connection in the US region named "my-connection".
# This connection is used to access the bucket.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my-connection"
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

# This grants the previous connection IAM role access to the bucket.
resource "google_project_iam_member" "default" {
  role    = "roles/storage.objectViewer"
  project = data.google_project.default.id
  member  = "serviceAccount:${google_bigquery_connection.default.cloud_resource[0].service_account_id}"
}

# This makes the script wait for seven minutes before proceeding. This lets IAM
# permissions propagate.
resource "time_sleep" "default" {
  create_duration = "7m"

  depends_on = [google_project_iam_member.default]
}

# This defines a Google BigQuery dataset with default expiration times for
# partitions and tables, a description, a location, and a maximum time travel.
resource "google_bigquery_dataset" "default" {
  dataset_id                      = "my_dataset"
  default_partition_expiration_ms = 2592000000  # 30 days
  default_table_expiration_ms     = 31536000000 # 365 days
  description                     = "My dataset description"
  location                        = "US"
  max_time_travel_hours           = 96 # 4 days

  # This defines a map of labels for the bucket resource,
  # including the labels "billing_group" and "pii".
  labels = {
    billing_group = "accounting",
    pii           = "sensitive"
  }
}

# This creates a BigQuery table with partitioning and automatic metadata
# caching.
resource "google_bigquery_table" "default" {
  dataset_id = google_bigquery_dataset.default.dataset_id
  table_id   = "my_table"
  schema     = jsonencode([{ "name" : "column1", "type" : "STRING", "mode" : "NULLABLE" }])
  external_data_configuration {
    # This defines an external data configuration for the BigQuery table
    # that reads Parquet data from the publish directory of the default
    # Google Cloud Storage bucket.
    autodetect    = false
    source_format = "PARQUET"
    connection_id = google_bigquery_connection.default.name
    source_uris   = ["gs://${google_storage_bucket.default.name}/publish/*"]
    # This configures Hive partitioning for the BigQuery table,
    # partitioning the data by date and time.
    hive_partitioning_options {
      mode                     = "CUSTOM"
      source_uri_prefix        = "gs://${google_storage_bucket.default.name}/publish/{dt:STRING}/{hr:STRING}/{min:STRING}"
      require_partition_filter = false
    }
    # This enables automatic metadata refresh.
    metadata_cache_mode = "AUTOMATIC"
  }


  # This sets the maximum staleness of the metadata cache to 10 hours.
  max_staleness = "0-0 0 10:0:0"

  deletion_protection = false

  depends_on = [
    time_sleep.default,
    google_storage_bucket_object.default
  ]
}

Google Cloud 프로젝트에 Terraform 구성을 적용하려면 다음 섹션의 단계를 완료하세요.

Cloud Shell 준비

1. Cloud Shell을 실행합니다.

2. Terraform 구성을 적용할 기본 Google Cloud 프로젝트를 설정합니다.

   이 명령어는 프로젝트당 한 번만 실행하면 되며 어떤 디렉터리에서도 실행할 수 있습니다.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Terraform 구성 파일에서 명시적 값을 설정하면 환경 변수가 재정의됩니다.

디렉터리 준비

각 Terraform 구성 파일에는 자체 디렉터리(루트 모듈이라고도 함)가 있어야 합니다.

1. Cloud Shell에서 디렉터리를 만들고 해당 디렉터리 내에 새 파일을 만드세요. 파일 이름에는 .tf 확장자가 있어야 합니다(예: main.tf). 이 튜토리얼에서는 파일을 main.tf라고 합니다.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. 튜토리얼을 따라 하는 경우 각 섹션이나 단계에서 샘플 코드를 복사할 수 있습니다.

   샘플 코드를 새로 만든 main.tf에 복사합니다.

   필요한 경우 GitHub에서 코드를 복사합니다. 이는 Terraform 스니펫이 엔드 투 엔드 솔루션의 일부인 경우에 권장됩니다.

3. 환경에 적용할 샘플 매개변수를 검토하고 수정합니다.
4. 변경사항을 저장합니다.
5. Terraform을 초기화합니다. 이 작업은 디렉터리당 한 번만 수행하면 됩니다.

   terraform init

   원하는 경우 최신 Google 공급업체 버전을 사용하려면 -upgrade 옵션을 포함합니다.

   terraform init -upgrade

변경사항 적용

1. 구성을 검토하고 Terraform에서 만들거나 업데이트할 리소스가 예상과 일치하는지 확인합니다.

   terraform plan

   필요에 따라 구성을 수정합니다.

2. 다음 명령어를 실행하고 프롬프트에 yes를 입력하여 Terraform 구성을 적용합니다.

   terraform apply

   Terraform에 '적용 완료' 메시지가 표시될 때까지 기다립니다.

3. 결과를 보려면 Google Cloud 프로젝트를 엽니다. Google Cloud 콘솔에서 UI의 리소스로 이동하여 Terraform이 리소스를 만들었거나 업데이트했는지 확인합니다.

참고: Terraform 샘플은 일반적으로 필요한 API가 Google Cloud 프로젝트에서 사용 설정되었다고 가정합니다.

액세스 제어 정책 설정

여러 가지 방법으로 BigLake 테이블에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다.

• 열 수준 보안 설정에 대한 안내는 열 수준 보안 가이드를 참조하세요.

• 데이터 마스킹 설정에 대한 안내는 데이터 마스킹 가이드를 참조하세요.

• 행 수준 보안 설정에 대한 안내는 행 수준 보안 가이드를 참조하세요.

예를 들어 데이터 세트 mydataset의 mytable 테이블에 대한 행 액세스를 제한한다고 가정해 보겠습니다.

+---------+---------+-------+
| country | product | price |
+---------+---------+-------+
| US      | phone   |   100 |
| JP      | tablet  |   300 |
| UK      | laptop  |   200 |
+---------+---------+-------+

김([e-mail])에 대해 country가 US인 행으로 액세스를 제한하는 행 수준 필터를 만들 수 있습니다.

CREATE ROW ACCESS POLICY only_us_filter
ON mydataset.mytable
GRANT TO ('user:[e-mail]')
FILTER USING (country = 'US');

그런 후 다음 쿼리를 실행합니다.

SELECT * FROM projectid.mydataset.mytable;

country가 US인 행만 출력에 표시됩니다.

+---------+---------+-------+
| country | product | price |
+---------+---------+-------+
| US      | phone   |   100 |
+---------+---------+-------+

BigLake 테이블 쿼리

자세한 내용은 BigLake 테이블에서 Cloud Storage 데이터 쿼리를 참조하세요.

BigLake 테이블 업데이트

메타데이터 캐싱 변경 등으로 인해 필요한 경우 BigLake 테이블을 업데이트할 수 있습니다. 소스 형식 및 소스 URI와 같은 테이블 세부정보를 가져오려면 테이블 정보 가져오기를 참조하세요.

또한 동일한 절차를 사용하여 외부 테이블을 연결에 연결하여 Cloud Storage 기반 외부 테이블을 BigLake 테이블로 업그레이드할 수 있습니다. 자세한 내용은 외부 테이블을 BigLake 테이블로 업그레이드를 참조하세요.

BigLake 테이블을 업데이트하려면 다음 중 하나를 선택합니다.

SQL

CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE DDL 문을 사용하여 테이블을 업데이트합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 문을 입력합니다.

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE
     `PROJECT_ID.DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME`
     WITH CONNECTION `REGION.CONNECTION_ID`
     OPTIONS(
       format ="TABLE_FORMAT",
       uris = ['BUCKET_PATH'],
       max_staleness = STALENESS_INTERVAL,
       metadata_cache_mode = 'CACHE_MODE'
       );

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: 테이블이 포함된 프로젝트 이름
   • DATASET: 테이블이 포함된 데이터 세트의 이름
   • EXTERNAL_TABLE_NAME: 테이블의 이름
   • REGION: 연결이 포함된 리전
   • CONNECTION_ID: 사용할 연결의 이름
   • TABLE_FORMAT: 테이블에 사용되는 형식

     테이블을 업데이트할 때는 이를 변경할 수 없습니다.

   • BUCKET_PATH: 외부 테이블의 데이터가 포함된 Cloud Storage 버킷 경로(['gs://bucket_name/[folder_name/]file_name'] 형식)

     경로에 별표(*) 와일드 카드 문자 하나를 지정하여 버킷에서 여러 개의 파일을 선택할 수 있습니다. 예를 들면 ['gs://mybucket/file_name*']입니다. 자세한 내용은 Cloud Storage URI의 와일드 카드 지원을 참조하세요.

     여러 경로를 제공하여 uris 옵션에 대해 여러 버킷을 지정할 수 있습니다.

     다음 예시에서는 유효한 uris 값을 보여줍니다.

     • ['gs://bucket/path1/myfile.csv']
     • ['gs://bucket/path1/*.csv']
     • ['gs://bucket/path1/*', 'gs://bucket/path2/file00*']

     여러 파일을 대상으로 하는 uris 값을 지정하는 경우 해당하는 모든 파일은 호환되는 스키마를 공유해야 합니다.

     BigQuery에서 Cloud Storage URI를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Cloud Storage 리소스 경로를 참조하세요.

   • STALENESS_INTERVAL: 캐시된 메타데이터가 테이블에 대한 작업에서 사용되는지 여부와 작업이 사용하기 위해 캐시된 메타데이터가 작업에서 사용되려면 얼마나 최신이어야 하는지를 지정합니다.

     메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

     메타데이터 캐싱을 사용 중지하려면 0을 지정합니다. 이 값이 기본값입니다.

     메타데이터 캐싱을 사용 설정하려면 30분에서 7일 사이의 간격 리터럴 값을 지정합니다. 예를 들어 4시간 비활성 간격의 경우 INTERVAL 4 HOUR를 지정합니다. 이 값을 사용하면 지난 4시간 이내에 새로고침된 경우 테이블에 대한 작업이 캐시된 메타데이터를 사용합니다. 캐시된 메타데이터가 이보다 오래된 경우 작업이 대신 Cloud Storage에서 메타데이터를 검색합니다.

   • CACHE_MODE: 메타데이터 캐시를 자동 또는 수동으로 새로고침할지 지정합니다.

     메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

     시스템 정의 간격(일반적으로 30~60분)으로 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 AUTOMATIC으로 설정합니다.

     지정한 일정에 따라 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 MANUAL로 설정합니다. 이 경우 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 시스템 프로시져를 호출하여 캐시를 새로고침할 수 있습니다.

     STALENESS_INTERVAL이 0보다 큰 값으로 설정된 경우 CACHE_MODE를 설정해야 합니다.

3. 실행을 클릭합니다.

쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 대화형 쿼리 실행을 참조하세요.

bq

bq mkdef 및 bq update 명령어를 사용하여 테이블을 업데이트합니다.

1. 변경할 테이블의 측면을 설명하는 외부 테이블 정의를 생성합니다.

   bq mkdef --connection_id=PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID \
   --source_format=TABLE_FORMAT \
   --metadata_cache_mode=CACHE_MODE \
   "BUCKET_PATH" > /tmp/DEFINITION_FILE

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: 연결이 포함된 프로젝트 이름
   • REGION: 연결이 포함된 리전
   • CONNECTION_ID: 사용할 연결의 이름
   • TABLE_FORMAT: 테이블에 사용되는 형식. 테이블을 업데이트할 때는 이를 변경할 수 없습니다.

   • CACHE_MODE: 메타데이터 캐시를 자동 또는 수동으로 새로고침할지 지정합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

     시스템 정의 간격(일반적으로 30~60분)으로 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 AUTOMATIC으로 설정합니다.

     지정한 일정에 따라 메타데이터 캐시를 새로고침하려면 MANUAL로 설정합니다. 이 경우 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 시스템 프로시저를 호출하여 캐시를 새로고침할 수 있습니다.

     STALENESS_INTERVAL이 0보다 큰 값으로 설정된 경우 CACHE_MODE를 설정해야 합니다.

   • BUCKET_PATH: 외부 테이블의 데이터가 포함된 Cloud Storage 버킷 경로(gs://bucket_name/[folder_name/]file_name 형식)

     경로에 별표(*) 와일드카드 문자 하나를 지정하여 버킷에서 선택한 파일을 제한할 수 있습니다. 예를 들면 gs://mybucket/file_name*입니다. 자세한 내용은 Cloud Storage URI의 와일드 카드 지원을 참조하세요.

     여러 경로를 제공하여 uris 옵션에 대해 여러 버킷을 지정할 수 있습니다.

     다음 예시에서는 유효한 uris 값을 보여줍니다.

     • gs://bucket/path1/myfile.csv
     • gs://bucket/path1/*.csv
     • gs://bucket/path1/*,gs://bucket/path2/file00*

     여러 파일을 대상으로 하는 uris 값을 지정하는 경우 해당하는 모든 파일은 호환되는 스키마를 공유해야 합니다.

     BigQuery에서 Cloud Storage URI를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Cloud Storage 리소스 경로를 참조하세요.

   • DEFINITION_FILE: 만들려는 테이블 정의 파일의 이름

2. 새 외부 테이블 정의를 사용하여 테이블을 업데이트합니다.

   bq update --max_staleness=STALENESS_INTERVAL \
   --external_table_definition=/tmp/DEFINITION_FILE \
   PROJECT_ID:DATASET.EXTERNAL_TABLE_NAME

   다음을 바꿉니다.

   • STALENESS_INTERVAL: 캐시된 메타데이터가 테이블에 대한 작업에서 사용되는지 여부와 작업이 사용하기 위해 캐시된 메타데이터가 작업에서 사용되려면 얼마나 최신이어야 하는지를 지정합니다. 메타데이터 캐싱 고려사항에 대한 자세한 내용은 성능을 위한 메타데이터 캐싱을 참조하세요.

     메타데이터 캐싱을 사용 중지하려면 0을 지정합니다. 이 값이 기본값입니다.

     메타데이터 캐싱을 사용 설정하려면 INTERVAL 데이터 유형 문서에 설명된 Y-M D H:M:S 형식을 사용하여 30분에서 7일 사이의 간격 값을 지정합니다. 예를 들어 4시간 비활성 간격의 경우 0-0 0 4:0:0을 지정합니다. 이 값을 사용하면 지난 4시간 이내에 새로고침된 경우 테이블에 대한 작업이 캐시된 메타데이터를 사용합니다. 캐시된 메타데이터가 이보다 오래된 경우 작업이 대신 Cloud Storage에서 메타데이터를 검색합니다.

   • DEFINITION_FILE: 만들거나 업데이트한 테이블 정의 파일의 이름

   • PROJECT_ID: 테이블이 포함된 프로젝트 이름

   • DATASET: 테이블이 포함된 데이터 세트의 이름

   • EXTERNAL_TABLE_NAME: 테이블의 이름

예시

다음 예시에서는 최근 4.5시간 내에 새로고침되었으면 캐시된 메타데이터를 사용하고 캐시된 메타데이터를 자동으로 새로고침하도록 mytable을 업데이트합니다.

bq update --project_id=myproject --max_staleness='0-0 0 4:30:0' \
--external_table_definition=enable_metadata.json mydataset.mytable

여기서 enable_metadata.json에는 다음 콘텐츠가 포함됩니다. { "metadataCacheMode": "AUTOMATIC" }

감사 로깅

BigQuery의 로깅에 대한 자세한 내용은 BigQuery 모니터링 소개를 참조하세요. Google Cloud의 로깅에 대한 자세한 내용은 Cloud Logging을 참조하세요.

다음 단계

• BigLake 자세히 알아보기
• Cloud Storage 알아보기
• AWS 데이터 쿼리 알아보기
• Azure 데이터 쿼리 알아보기