Eseguire la migrazione dello schema e dati da Amazon Redshift
Questo documento descrive il processo di migrazione dei dati da Amazon Redshift a a BigQuery utilizzando indirizzi IP pubblici.
Puoi utilizzare BigQuery Data Transfer Service per copiare i dati da un data warehouse di Amazon Redshift in BigQuery. Il servizio coinvolge gli agenti di migrazione in GKE e attiva un'operazione di unload da Amazon Redshift in un bucket Amazon S3. Successivamente, BigQuery Data Transfer Service trasferisce i tuoi dati dal bucket Amazon S3 a BigQuery.
Questo diagramma mostra il flusso di dati complessivo tra un data warehouse di Amazon Redshift e BigQuery durante una migrazione.
Se vuoi trasferire i dati dall'istanza Amazon Redshift tramite un cloud privato virtuale (VPC) utilizzando indirizzi IP privati, consulta Eseguire la migrazione dei dati di Amazon Redshift con VPC.
Prima di iniziare
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the BigQuery and BigQuery Data Transfer Service APIs.
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Enable the BigQuery and BigQuery Data Transfer Service APIs.
Imposta le autorizzazioni richieste
Prima di creare un trasferimento Amazon Redshift:
Assicurati che l'entità che crea il trasferimento abbia quanto segue autorizzazioni nel progetto contenente il job di trasferimento:
bigquery.transfers.update
autorizzazioni per creare il trasferimento- Autorizzazioni
bigquery.datasets.get
ebigquery.datasets.update
attive il set di dati di destinazione
Ruolo predefinito di Identity and Access Management (IAM) per
roles/bigquery.admin
includebigquery.transfers.update
,bigquery.datasets.update
e Autorizzazionibigquery.datasets.get
. Per saperne di più sui ruoli IAM in BigQuery Data Transfer Service, consulta Controllo dell'accesso.Consulta la documentazione di Amazon S3 per assicurarti di avere configurato le eventuali autorizzazioni necessarie per abilitare il trasferimento. Come minimo, i dati di origine Amazon S3 devono avere il criterio gestito da AWS
AmazonS3ReadOnlyAccess
applicato.
Crea un set di dati
Crea un set di dati BigQuery per archiviare i dati. Non è necessario creare tabelle.
Concedi l'accesso al cluster Amazon Redshift
Segui le istruzioni in Configura le regole in entrata per i client SQL per inserire i seguenti indirizzi IP nella lista consentita. Puoi inserire nella lista consentita gli indirizzi IP corrispondenti alla posizione del tuo set di dati oppure inserire tutti gli indirizzi IP indicati nella tabella seguente. Questi indirizzi IP di proprietà di Google riservato alle migrazioni dei dati di Amazon Redshift.
Località regionali
Descrizione regione | Nome regione | Indirizzi IP | |
---|---|---|---|
Americhe | |||
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 |
|
Virginia del 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 |
|
San Paolo | 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 |
|
Carolina del 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 |
|
Europa | |||
Belgio | 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 |
|
Berlino | 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 |
|
Finlandia | 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 |
|
Francoforte | 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 |
|
Londra | 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 |
|
Milano | 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 |
|
Paesi Bassi | 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 |
|
Parigi | 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 |
|
Torino | 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 |
|
Varsavia | 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 |
|
Zurigo | 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 |
|
Asia Pacifico | |||
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 |
|
Giacarta | 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 |
|
Seul | 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 |
|
Singapore | 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 |
|
Taiwan | 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 |
|
Medio Oriente | |||
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 |
|
Africa | |||
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 |
Località in più regioni
Descrizione per più regioni | Nome multiregionale | Indirizzi IP |
---|---|---|
I data center all'interno di stati membri dell'Unione Europea1 | 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 |
Data center negli Stati Uniti | 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 I dati che si trovano nella regione multipla EU
non vengono memorizzati nei data center europe-west2
(Londra) o europe-west6
(Zurigo).
Concedi l'accesso al tuo bucket Amazon S3
Devi disporre di un bucket Amazon S3 da utilizzare come area temporanea per trasferire Dati di Amazon Redshift in BigQuery. Per istruzioni dettagliate, consulta la documentazione di Amazon.
Ti consigliamo di creare un utente Amazon IAM dedicato e di concedere a questo utente solo l'accesso in lettura ad Amazon Redshift e l'accesso in lettura e scrittura ad Amazon S3. Per farlo, puoi applicare le seguenti norme:
Crea una coppia di chiavi di accesso utente IAM di Amazon.
Configura il controllo dei carichi di lavoro con una coda di migrazione separata
Se vuoi, puoi definire una coda Amazon Redshift a fini di migrazione per limitare e separare le risorse utilizzate per la migrazione. Puoi configurare questa coda di migrazione con un conteggio massimo di query in contemporanea. Puoi quindi associare un un determinato gruppo di utenti per la migrazione con la coda e utilizzare queste credenziali durante la configurazione della migrazione trasferire i dati in BigQuery. Il servizio di trasferimento ha solo l'accesso alla coda di migrazione.
Raccogliere informazioni sul trasferimento
Raccogli le informazioni necessarie per configurare la migrazione BigQuery Data Transfer Service:
- Segui queste istruzioni per ottenere l'URL JDBC.
- Recupera il nome utente e la password di un utente con le autorizzazioni appropriate per il tuo database Amazon Redshift.
- Segui le istruzioni alla pagina Concedi l'accesso al tuo bucket Amazon S3 a ottenere una coppia di chiavi di accesso AWS.
- Recupera l'URI del bucket Amazon S3 che vuoi utilizzare per il trasferimento. Ti consigliamo di configurare Ciclo di vita per questo bucket, al fine di evitare addebiti inutili. Il tipo di la scadenza è di 24 ore per concedere tempo sufficiente per trasferire tutti i dati in BigQuery.
Valuta i tuoi dati
Nell'ambito del trasferimento dei dati, BigQuery Data Transfer Service scrive i dati da da Amazon Redshift in Cloud Storage come file CSV. Se questi file contengono il carattere ASCII 0, non possono essere caricati in BigQuery. Me suggerisci di valutare i dati per stabilire se questo potrebbe costituire un problema per te. Se puoi risolvere il problema esportando i dati in Amazon S3 come Parquet e importarli utilizzando BigQuery Data Transfer Service. Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica dei trasferimenti di Amazon S3.
Configurare un trasferimento Amazon Redshift
Seleziona una delle seguenti opzioni:
Console
Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.
Fai clic su Trasferimenti di dati.
Fai clic su Crea trasferimento.
Nella sezione Tipo di origine, seleziona Migrazione: Amazon Redshift dall'elenco Origine.
Nella sezione Nome configurazione di trasferimento, inserisci un nome per il trasferimento. ad esempio
My migration
, nel campo Nome visualizzato. Il nome visualizzato può essere qualsiasi valore che ti consenta di identificare facilmente il trasferimento se devi modificarlo in un secondo momento.Nella sezione Impostazioni destinazione, scegli il set di dati che hai creato dall'elenco Set di dati.
Nella sezione Dettagli origine dati:
- Per URL di connessione JDBC per Amazon Redshift, fornisci il URL JDBC per accedere al tuo cluster Amazon Redshift.
- In Nome utente del database, inserisci il nome utente del database Amazon Redshift di cui vuoi eseguire la migrazione.
In Password del database, inserisci la password del database.
In ID chiave di accesso e Chiave di accesso segreta, inserisci i dati di accesso una coppia di chiavi ottenuta Concedi l'accesso al bucket S3.
In URI Amazon S3, inserisci l'URI del bucket S3 che utilizzerai come area temporanea.
Per Schema Amazon Redshift, inserisci lo schema Amazon Redshift che stai migrazione.
In Modelli di nomi di tabella, specifica un nome o un modello per l'associazione dei nomi delle tabelle nello schema. Puoi utilizzare le espressioni regolari per specifica il pattern nel formato:
<table1Regex>;<table2Regex>
. Il pattern deve seguire la sintassi dell'espressione regolare Java. Ad esempio:lineitem;ordertb
corrisponde alle tabelle denominatelineitem
eordertb
..*
corrisponde a tutte le tabelle.
Lascia vuoto questo campo per eseguire la migrazione di tutte le tabelle dallo schema specificato.
Per VPC e intervallo IP riservato, lascia vuoto il campo.
Nel menu Account di servizio, seleziona un account di servizio tra quelli associati al tuo progetto Google Cloud. Puoi associare un account di servizio a il trasferimento anziché utilizzare le tue credenziali utente. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli account di servizio con i trasferimenti di dati, consulta Utilizzare gli account di servizio.
- Se hai eseguito l'accesso con un'identità federata, è necessario un account di servizio per creare un trasferimento. Se hai eseguito l'accesso con un Account Google, un service account per il trasferimento è facoltativo.
- L'account di servizio deve disporre delle autorizzazioni richieste.
(Facoltativo) Nella sezione Opzioni di notifica, segui questi passaggi:
- Fai clic sul pulsante di attivazione/disattivazione per attivare le notifiche via email. Se attivi questa opzione, l'amministratore del trasferimento riceve una notifica via email quando un trasferimento non va a buon fine.
- In Seleziona un argomento Pub/Sub, scegli il nome dell'argomento o fai clic su Crea un argomento. Questa opzione configura l'esecuzione delle notifiche in Pub/Sub per il trasferimento.
Fai clic su Salva.
La console Google Cloud mostra tutti i dettagli di configurazione del trasferimento, incluso un nome della risorsa per questo trasferimento.
bq
Inserisci il comando bq mk
e fornisci il flag di creazione del trasferimento
--transfer_config
. Sono obbligatori anche i seguenti flag:
--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'
Dove:
- project_id è l'ID del tuo progetto Google Cloud. Se
--project_id
non è specificato, viene utilizzato il progetto predefinito. - data_source è l'origine dati:
redshift
. - dataset è il set di dati di destinazione BigQuery per e configurazione di trasferimento.
- name è il nome visualizzato della configurazione di trasferimento. Il nome del trasferimento può essere qualsiasi valore che ti consenta di identificare il trasferimento se devi modificarlo in un secondo momento.
- service_account: il nome dell'account di servizio utilizzato per autenticare il trasferimento. L'account di servizio deve
essere di proprietà dello stesso
project_id
usato per creare il trasferimento; devono disporre di tutte le autorizzazioni richieste. - parameters contiene i parametri per la configurazione del trasferimento creata in formato JSON. Ad esempio:
--params='{"param":"param_value"}'
.
I parametri richiesti per una configurazione di trasferimento con Amazon Redshift sono:
jdbc_url
: l'URL di connessione JDBC viene utilizzato per individuare il cluster di Amazon Redshift.database_username
: il nome utente per accedere al database da eseguire l'unload alle tabelle specificate.database_password
: la password utilizzata con il nome utente per accedere al database al fine di scaricare le tabelle specificate.access_key_id
: l'ID chiave di accesso per firmare le richieste inviate ad AWS.secret_access_key
: la chiave di accesso segreta utilizzata con l'ID della chiave di accesso per le richieste inviate ad AWS.s3_bucket
: l'URI Amazon S3 che inizia con "s3://" e specifica un prefisso per i file temporanei da utilizzare.redshift_schema
: lo schema Amazon Redshift contenente tutte le tabelle di cui eseguire la migrazione.table_name_patterns
: pattern dei nomi delle tabelle separati da un punto e virgola (;). Il pattern della tabella è un'espressione regolare per la migrazione delle tabelle. Se non viene fornito, viene eseguita la migrazione di tutte le tabelle nello schema del database.
Ad esempio, il comando seguente crea un trasferimento Amazon Redshift
denominato My Transfer
con un set di dati di destinazione denominato mydataset
e un progetto
con ID 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
Utilizza la projects.locations.transferConfigs.create
e fornisce un'istanza del metodo TransferConfig
risorsa.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo di BigQuery con le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java BigQuery documentazione di riferimento.
Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Quote e limiti
BigQuery ha una quota di caricamento di 15 TB per ogni job di caricamento per ogni tabella. Internamente, Amazon Redshift comprime i dati della tabella, in modo che le dimensioni sarà maggiore di quella della tabella riportata da Amazon Redshift. Se prevedi di eseguire la migrazione di una tabella di dimensioni superiori a 15 TB, contatta innanzitutto l'assistenza clienti Google Cloud.
L'utilizzo di questo servizio comporta l'addebito di costi esterni a Google. Per maggiori dettagli, consulta le pagine dei prezzi di Amazon Redshift e Amazon S3.
A causa del modello di coerenza di Amazon S3, è possibile che alcuni file non vengano inclusi nel trasferimento a BigQuery.
Passaggi successivi
- Scopri di più sulla migrazione delle istanze private Amazon Redshift con VPC.
- Scopri di più su BigQuery Data Transfer Service.
- Esegui la migrazione del codice SQL con la traduzione SQL batch.