Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mehrere Tabellen aus einer Microsoft SQL Server-Datenbank mithilfe der Multi-Table-Quelle lesen. Verwenden Sie die Quelle für mehrere Tabellen, wenn Ihre Pipeline aus mehreren Tabellen lesen soll. Wenn Ihre Pipeline aus einer einzelnen Tabelle lesen soll, lesen Sie Daten aus einer SQL Server-Tabelle lesen.
Die Quelle für mehrere Tabellen gibt Daten mit mehreren Schemas aus und enthält ein Feld für den Tabellennamen, das die Tabelle angibt, aus der die Daten stammen. Nutzen Sie bei Verwendung der Multi-Table-Quelle eine der Senken für mehrere Tabellen, BigQuery Multi Table oder GCS Multi File.
Hinweise
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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.
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Enable the Cloud Data Fusion, Cloud Storage, BigQuery, and Dataproc APIs.
- Erstellen Sie eine Cloud Data Fusion-Instanz.
- Prüfen Sie, ob Ihre SQL Server-Datenbank Verbindungen von Cloud Data Fusion akzeptieren kann. Daher empfehlen wir Ihnen, eine private Cloud Data Fusion-Instanz zu erstellen.
Cloud Data Fusion-Instanz aufrufen
Wenn Sie Cloud Data Fusion verwenden, können Sie sowohl die Google Cloud Console als auch die separate Cloud Data Fusion-UI verwenden. In der Google Cloud Console können Sie ein Google Cloud-Projekt sowie Cloud Data Fusion-Instanzen erstellen und löschen. In der Benutzeroberfläche von Cloud Data Fusion können Sie die verschiedenen Seiten wie Studio oder Wrangler nutzen, um Features von Cloud Data Fusion zu nutzen.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Cloud Data Fusion“ auf.
Um die Instanz in Cloud Data Fusion Studio zu öffnen, Klicken Sie auf Instanzen und dann auf Instanz ansehen.
SQL Server-Passwort als sicheren Schlüssel speichern
Fügen Sie Ihr SQL Server-Passwort als sicheren Schlüssel hinzu, um Ihre Cloud Data Fusion-Instanz zu verschlüsseln. Später in diesem Leitfaden sorgen Sie dafür, dass Ihr Passwort mit Cloud KMS abgerufen wird.
Klicken Sie rechts oben auf einer beliebigen Seite von Cloud Data Fusion auf Systemadministrator.
Klicken Sie auf den Tab Configuration (Konfiguration).
Klicken Sie auf HTTP-Aufrufe ausführen.
Wählen Sie im Drop-down-Menü PUT aus.
Geben Sie im Feld Pfad
namespaces/NAMESPACE_ID/securekeys/PASSWORDein.Geben Sie im Feld Body den Wert
{"data":"SQL_SERVER_PASSWORD"}ein.Klicken Sie auf Senden.
Achten Sie darauf, dass die Antwort, die Sie erhalten, der Statuscode 200 ist.
JDBC-Treiber für SQL Server abrufen
Hub verwenden
Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Hub.
Geben Sie in der Suchleiste
Microsoft SQL Server JDBC Driverein.Klicken Sie auf Microsoft SQL Server JDBC-Treiber.
Klicken Sie auf Herunterladen. Führen Sie die angezeigten Schritte aus.
Klicken Sie auf Bereitstellen. Laden Sie die JAR-Datei aus dem vorherigen Schritt hoch.
Klicken Sie auf Finish (Beenden).
Studio verwenden
Rufen Sie Microsoft.com auf.
Wählen Sie einen Download aus und klicken Sie auf Herunterladen.
Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.
Klicken Sie auf Hinzufügen.
Klicken Sie unter Treiber auf Hochladen.
Laden Sie die in Schritt 2 heruntergeladene JAR-Datei hoch.
Klicken Sie auf Next (Weiter).
Konfigurieren Sie den Treiber, indem Sie einen Namen eingeben.
Geben Sie im Feld Kursname
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriverein.Klicken Sie auf Finish (Beenden).
Multiple Table-Plug-ins bereitstellen
Klicken Sie in der Web-UI von Cloud Data Fusion auf Hub.
Geben Sie in der Suchleiste
Multiple table pluginsein.Klicken Sie auf Multiple Table-Plug-ins.
Klicken Sie auf Bereitstellen.
Klicken Sie auf Beenden.
Klicken Sie auf Pipeline erstellen.
Mit SQL Server verbinden
Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.
Maximieren Sie in Studio das Menü Quelle.
Klicken Sie auf Multiple Database Tables.
Bewegen Sie den Mauszeiger auf den Knoten Multiple Database Tables und klicken Sie auf Properties.
Geben Sie im Feld Referenzname einen Referenznamen an, der zur Identifizierung der SQL Server-Quelle verwendet wird.
Geben Sie im Feld JDBC-Verbindungsstring den JDBC-Verbindungsstring ein. Beispiel:
jdbc:sqlserver://mydbhost:1433Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungs-URL erstellen.Geben Sie den JDBC-Plug-in-Name, Datenbanknutzername und Passwort des Datenbanknutzers ein.
Klicke auf Validieren.
Klicken Sie auf Schließen.
Mit BigQuery oder Cloud Storage verbinden
Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.
Maximieren Sie Senke.
Klicken Sie auf BigQuery Multi Table oder GCS Multi File.
Verbinden Sie den Knoten Mehrere Datenbanktabellen mit BigQuery Multi Table oder GCS Multi File.
Bewegen Sie den Mauszeiger auf den Knoten BigQuery-Multitabelle oder GCS-Multi-Datei, klicken Sie auf Eigenschaften und konfigurieren Sie die Senke.
Weitere Informationen finden Sie unter Google BigQuery-Senke mit mehreren Tabellen und Google Cloud Storage-Senke mit mehreren Dateien.
Klicke auf Validieren.
Klicken Sie auf Schließen.
Vorschau der Pipeline ausführen
Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.
Klicken Sie auf Preview (Vorschau).
Klicken Sie auf Ausführen. Warten Sie, bis die Vorschau erfolgreich abgeschlossen wurde.
Stellen Sie die Pipeline bereit.
Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.
Klicken Sie auf Bereitstellen.
Pipeline ausführen
Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü.
Klicken Sie auf Liste.
Klicken Sie auf die Pipeline.
Klicken Sie auf der Seite mit den Pipelinedetails auf Ausführen.
Nächste Schritte
- Weitere Informationen zu Cloud Data Fusion
- Folgen Sie einer der Anleitungen.