使用服務帳戶

部分資料來源支援使用服務帳戶透過 Google Cloud 控制台、API 或 bq 指令列進行資料移轉驗證。服務帳戶是與 Google Cloud 專案相關聯的 Google 帳戶。服務帳戶可透過服務帳戶憑證 (而非使用者憑證) 進行驗證，並執行工作，例如排程查詢或批次處理管道。

您可以使用服務帳戶的憑證更新現有資料轉移作業。詳情請參閱「更新資料移轉憑證」。

在下列情況下，您需要更新憑證：

• 您的轉移作業無法授權使用者存取資料來源：

  Error code 401 : Request is missing required authentication credential. UNAUTHENTICATED

• 嘗試執行轉移作業時，您會收到 INVALID_USER 錯誤：

  Error code 5 : Authentication failure: User Id not found. Error code: INVALID_USERID

如要進一步瞭解如何透過服務帳戶進行驗證，請參閱驗證功能簡介一文。

支援服務帳戶的資料來源

BigQuery 資料移轉服務可使用服務帳戶憑證，透過下列項目進行移轉：

• Cloud Storage
• Amazon Redshift
• Amazon S3
• Campaign Manager
• 碳足跡
• 資料集副本
• Display & Video 360
• Google Ad Manager
• Google Ads
• Google Merchant Center
• Google Play
• 已排定的查詢
• Search Ads 360
• Teradata
• YouTube 內容擁有者

事前準備

• 確認您已完成「啟用 BigQuery 資料移轉服務」中的一切必要動作。
• 授予 Identity and Access Management (IAM) 角色，讓使用者擁有執行本文中各項工作所需的權限。

所需權限

如要更新資料移轉作業以使用服務帳戶，您必須具備下列權限：

• 修改移轉作業的 bigquery.transfers.update 權限。

  預先定義的 roles/bigquery.admin IAM 角色包含這項權限。

• 服務帳戶的存取權。如要進一步瞭解如何授予使用者服務帳戶角色，請參閱服務帳戶使用者角色。

請確認您選擇用來執行轉移作業的服務帳戶具備下列權限：

• 目標資料集的 bigquery.datasets.get 和 bigquery.datasets.update 權限。如果資料表使用資料欄層級存取權控管，服務帳戶也必須具備 bigquery.tables.setCategory 權限。

  bigquery.admin 預先定義的 IAM 角色具有以上所有權限。如要進一步瞭解 BigQuery 資料移轉服務中的 IAM 角色，請參閱 IAM 簡介。

• 存取已設定的移轉資料來源。如要進一步瞭解不同資料來源的必要權限，請參閱「支援服務帳戶的資料來源」一文。

• 如要轉移 Google Ads，服務帳戶必須獲得網域範圍的授權。詳情請參閱 Google Ads API 服務帳戶指南。

更新資料移轉憑證

主控台

下列程序會更新資料移轉設定，改為以服務帳戶 (而非個別使用者帳戶) 進行驗證。

1. 前往 Google Cloud 控制台的「資料移轉」頁面。

   前往「資料移轉」

2. 在資料移轉清單中，按一下要查看的移轉作業。

3. 按一下「編輯」即可更新轉移設定。

   

4. 在「Service Account」(服務帳戶) 欄位中，輸入服務帳戶名稱。

5. 按一下 [儲存]。

bq

如要更新資料移轉作業的憑證，可以使用 bq 指令列工具更新移轉作業設定。

請使用 bq update 指令，並加上 --transfer_config、--update_credentials 和 --service_account_name 旗標。

舉例來說，下列指令會更新資料移轉設定，並以服務帳戶 (而非個人使用者帳戶) 進行驗證：

bq update \
--transfer_config \
--update_credentials \
--service_account_name=[e-mail] projects/862514376110/locations/us/transferConfigs/5dd12f26-0000-262f-bc38-089e0820fe38 \

注意： 如果您使用 bq 指令列工具，請使用 --service_account_name 旗標，而非以服務帳戶身分驗證。

Java

在試行這個範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的 Java 設定說明進行操作。詳情請參閱 BigQuery Java API 參考說明文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.UpdateTransferConfigRequest;
import com.google.protobuf.FieldMask;
import com.google.protobuf.util.FieldMaskUtil;
import java.io.IOException;

// Sample to update credentials in transfer config.
public class UpdateCredentials {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String configId = "MY_CONFIG_ID";
    String serviceAccount = "MY_SERVICE_ACCOUNT";
    TransferConfig transferConfig = TransferConfig.newBuilder().setName(configId).build();
    FieldMask updateMask = FieldMaskUtil.fromString("service_account_name");
    updateCredentials(transferConfig, serviceAccount, updateMask);
  }

  public static void updateCredentials(
      TransferConfig transferConfig, String serviceAccount, FieldMask updateMask)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient dataTransferServiceClient = DataTransferServiceClient.create()) {
      UpdateTransferConfigRequest request =
          UpdateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .setUpdateMask(updateMask)
              .setServiceAccountName(serviceAccount)
              .build();
      dataTransferServiceClient.updateTransferConfig(request);
      System.out.println("Credentials updated successfully");
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Credentials was not updated." + ex.toString());
    }
  }
}

Python

在試行這個範例之前，請先按照 BigQuery 快速入門導覽課程：使用用戶端程式庫中的 Python 設定說明進行操作。詳情請參閱 BigQuery Python API 參考說明文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

from google.cloud import bigquery_datatransfer
from google.protobuf import field_mask_pb2

transfer_client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()

service_account_name = "[e-mail]"
transfer_config_name = "projects/1234/locations/us/transferConfigs/abcd"

transfer_config = bigquery_datatransfer.TransferConfig(name=transfer_config_name)

transfer_config = transfer_client.update_transfer_config(
    {
        "transfer_config": transfer_config,
        "update_mask": field_mask_pb2.FieldMask(paths=["service_account_name"]),
        "service_account_name": service_account_name,
    }
)

print("Updated config: '{}'".format(transfer_config.name))