下载 SQL Server JDBC 驱动程序到本地机器。
在 Cloud Data Fusion 网页界面中，上传 JDBC 驱动程序。使用以下值配置 JDBC 驱动程序：
- 在名称字段中，输入 sqlserver。
- 在类名称字段中，输入 com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver。
- 在版本字段中，保留默认值。

创建作业

在 Cloud Data Fusion 网页界面中，点击复制。
点击 创建复制作业。
在创建新的复制作业页面上，指定复制作业的名称，然后点击下一步。
配置来源：
1. 选择 Microsoft SQL Server 作为来源。
2. 对于主机，输入要从中读取的 SQL Server 的主机名。
3. 对于端口，输入要用于连接到 SQL Server 的端口：1433。
4. 在 JDBC Plugin Name 部分，选择 sqlserver 或您在配置 JDBC 驱动程序时指定的名称。
5. 对于数据库名称，输入 AdventureWorks2017。
6. 在凭据部分中，输入您的用户名和密码以访问 SQL Server。
点击下一步。
配置目标：
1. 选择 BigQuery 目标。
2. 系统会自动检测项目 ID 和服务账号密钥。请保留默认值。
3. 可选：在高级部分中，您可以配置 Cloud Storage 存储桶的名称和位置、加载间隔、暂存表前缀以及删除表或数据库时的行为。
点击下一步。
如果连接成功，系统会显示 AdventureWorks2017 表的列表。在本教程中，选择一些表和事件，例如 Insert、Update 和 Delete 事件。

注意：如需继续操作，您必须在所选表上启用 CDC。
可选：配置高级属性。在本教程中，您可以接受默认设置。
点击下一步。
在审核评估页面上，点击任意表格对应的查看映射，以评估复制期间可能发生的架构问题、缺失功能或连接问题。您必须先解决问题，然后才能继续。在本教程中，如果任何表存在问题，请返回到您选择表的步骤，然后选择没有问题的表或事件。

如需详细了解从源数据库到 BigQuery 目标位置的数据类型转换，请参阅复制数据类型。
点击 Back（返回）。
点击下一步。
查看摘要复制作业详情，然后点击部署复制作业。

启动作业

在复制作业详情页面中，点击开始。

复制作业从正在预配转换为正在启动，再转换为正在运行状态。在运行状态下，复制作业会将您选择的表数据（例如“People”表）的初始快照加载到 BigQuery 中。在此状态下，人员表的状态显示为正在截取快照 (Snapshotting)。将初始快照加载到 BigQuery 中后，对“人员”表所做的任何更改都会复制到 BigQuery 中。该表的状态列为正在复制。

监控作业

您可以启动和停止复制作业，查看其配置和日志，以及监控复制作业。

您可以通过复制作业详情页面监控复制作业的活动。

在复制页面中，点击复制作业的名称。
点击监控。

在 BigQuery 中查看结果

复制作业会在 BigQuery 中创建复制的数据集和表，其名称继承自相应的 SQL Server 数据库和表名称。

在 Google Cloud 控制台中打开 BigQuery。
在左侧面板中，点击项目名称以展开数据集列表。
选择 adventureworks2017 数据集，然后选择要查看的表。

如需了解详情，请参阅 BigQuery 文档。

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

完成本教程后，删除您在 Google Cloud 上创建的资源。

删除虚拟机实例

在 Google Cloud 控制台中，转到虚拟机实例页面。
转到“虚拟机实例”
选中要删除的实例。
如需删除实例，请点击更多操作，点击删除，然后按照说明操作。

删除 Cloud Data Fusion 实例

按照说明删除 Cloud Data Fusion 实例。

删除项目

在 Google Cloud 控制台中，进入管理资源页面。
转到“管理资源”
在项目列表中，选择要删除的项目，然后点击删除。
在对话框中输入项目 ID，然后点击关闭以删除项目。

后续步骤

详细了解 Cloud Data Fusion 中的复制功能。
参阅 Replication API 参考文档。
浏览有关将数据从 MySQL 复制到 BigQuery 的教程。
浏览将数据从 Oracle 复制到 BigQuery教程。