Dataflow SQL によるストリーミングデータの結合

このチュートリアルでは、Dataflow SQL を使用して Pub/Sub のデータストリームを BigQuery テーブルのデータと結合する方法について説明します。

目標

このチュートリアルの内容は次のとおりです。

Pub/Sub ストリーミングデータと BigQuery テーブルデータを結合する Dataflow SQL クエリを作成します。
Dataflow SQL UI から Dataflow ジョブをデプロイします。

費用

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

Dataflow
Cloud Storage
Pub/Sub
Data Catalog

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サービスアカウントを作成します。

Google Cloud コンソールで [サービスアカウントの作成] ページに移動します。
[サービスアカウントの作成] に移動
プロジェクトを選択します。
[サービスアカウント名] フィールドに名前を入力します。Google Cloud コンソールでは、この名前に基づいて [サービスアカウント ID] フィールドに値が設定されます。

[サービスアカウントの説明] フィールドに説明を入力します。例: Service account for quickstart
[作成して続行] をクリックします。
サービスアカウントに Project > Owner ロールを付与します。

ロールを付与するには、[ロールを選択] リストで [Project > Owner] を選択します。

注: [ロール] フィールドは、サービスアカウントがプロジェクト内のどのリソースにアクセスできるかに影響します。これらのロールは後で取り消すことも、追加のロールを付与することもできます。本番環境では、オーナー、編集者、閲覧者のロールを付与しないでください。代わりに、ニーズに合わせて事前定義ロールまたはカスタムロールを付与します。
[続行] をクリックします。
[完了] をクリックして、サービスアカウントの作成を完了します。

ブラウザウィンドウは閉じないでください。次のステップでこれを使用します。

サービスアカウントキーを作成します。

Google Cloud コンソールで、作成したサービスアカウントのメールアドレスをクリックします。
[キー] をクリックします。
[鍵を追加]、[新しい鍵を作成] の順にクリックします。
[作成] をクリックします。JSON キーファイルがパソコンにダウンロードされます。
[閉じる] をクリックします。

環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を、認証情報を含む JSON ファイルのパスに設定します。この変数は現在のシェルセッションにのみ適用されるため、新しいセッションを開く場合は、変数を再度設定する必要があります。

例: Linux または macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

例: Windows

PowerShell の場合:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

コマンドプロンプトの場合:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

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プロジェクトを選択します。
[サービスアカウント名] フィールドに名前を入力します。Google Cloud コンソールでは、この名前に基づいて [サービスアカウント ID] フィールドに値が設定されます。

[サービスアカウントの説明] フィールドに説明を入力します。例: Service account for quickstart
[作成して続行] をクリックします。
サービスアカウントに Project > Owner ロールを付与します。

ロールを付与するには、[ロールを選択] リストで [Project > Owner] を選択します。

注: [ロール] フィールドは、サービスアカウントがプロジェクト内のどのリソースにアクセスできるかに影響します。これらのロールは後で取り消すことも、追加のロールを付与することもできます。本番環境では、オーナー、編集者、閲覧者のロールを付与しないでください。代わりに、ニーズに合わせて事前定義ロールまたはカスタムロールを付与します。
[続行] をクリックします。
[完了] をクリックして、サービスアカウントの作成を完了します。

ブラウザウィンドウは閉じないでください。次のステップでこれを使用します。

サービスアカウントキーを作成します。

Google Cloud コンソールで、作成したサービスアカウントのメールアドレスをクリックします。
[キー] をクリックします。
[鍵を追加]、[新しい鍵を作成] の順にクリックします。
[作成] をクリックします。JSON キーファイルがパソコンにダウンロードされます。
[閉じる] をクリックします。

例: Linux または macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

例: Windows

PowerShell の場合:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

コマンドプロンプトの場合:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

KEY_PATH は、認証情報が含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

gcloud CLI をインストールして初期化します。インストールオプションを、次の中から選択します。場合によっては、このチュートリアルで使用するプロジェクトに project プロパティを設定する必要があります。
Google Cloud コンソールで Dataflow SQL ウェブ UI に移動します。最後にアクセスしたプロジェクトが開きます。別のプロジェクトに切り替えるには、Dataflow SQL ウェブ UI の先頭に表示されているプロジェクト名をクリックし、使用するプロジェクトを検索します。
Dataflow SQL ウェブ UI に移動

サンプルソースを作成する

サンプルで使用するソースを作成します。このチュートリアルのサンプルでは、次のソースを使用します。

transactions という名前の Pub/Sub トピック - Pub/Sub トピックのサブスクリプションを介して送信されるトランザクションデータのストリーム。各トランザクションのデータには、購入した商品、販売価格、購入場所などの情報が含まれています。Pub/Sub トピックを作成したら、トピックにメッセージを公開するスクリプトを作成します。このチュートリアルの後半で、このスクリプトを実行します。
us_state_salesregions という名前の BigQuery テーブル - 州と販売地域をマッピングするテーブル。このテーブルを作成する前に、BigQuery データセットを作成する必要があります。

Pub/Sub トピックと publisher スクリプトを作成する

Google Cloud CLI を使用して Pub/Sub トピックを作成します。トピックには、transactions という名前を付けます。
```
gcloud pubsub topics create transactions
```

Pub/Sub トピックにメッセージを公開する Python スクリプトを作成します。まだインストールしていない場合は Python をインストールする必要があります。このスクリプトは、SQL クエリを実行する直前にコマンドラインウィンドウで実行します。

テキストファイルを作成し、名前を transactions_injector.py にします。

transactions_injector.py に次のコードをコピーして貼り付けます。project-id は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。

#!/usr/bin/env python

import datetime, json, os, random, time

# Set the `project` variable to a Google Cloud project ID.
project = 'project-id'

FIRST_NAMES = ['Monet', 'Julia', 'Angelique', 'Stephane', 'Allan', 'Ulrike', 'Vella', 'Melia',
    'Noel', 'Terrence', 'Leigh', 'Rubin', 'Tanja', 'Shirlene', 'Deidre', 'Dorthy', 'Leighann',
    'Mamie', 'Gabriella', 'Tanika', 'Kennith', 'Merilyn', 'Tonda', 'Adolfo', 'Von', 'Agnus',
    'Kieth', 'Lisette', 'Hui', 'Lilliana',]
CITIES = ['Washington', 'Springfield', 'Franklin', 'Greenville', 'Bristol', 'Fairview', 'Salem',
    'Madison', 'Georgetown', 'Arlington', 'Ashland',]
STATES = ['MO','SC','IN','CA','IA','DE','ID','AK','NE','VA','PR','IL','ND','OK','VT','DC','CO','MS',
    'CT','ME','MN','NV','HI','MT','PA','SD','WA','NJ','NC','WV','AL','AR','FL','NM','KY','GA','MA',
    'KS','VI','MI','UT','AZ','WI','RI','NY','TN','OH','TX','AS','MD','OR','MP','LA','WY','GU','NH']
PRODUCTS = ['Product 2', 'Product 2 XL', 'Product 3', 'Product 3 XL', 'Product 4', 'Product 4 XL', 'Product 5',
    'Product 5 XL',]

while True:
  first_name, last_name = random.sample(FIRST_NAMES, 2)
  data = {
    'tr_time_str': datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
    'first_name': first_name,
    'last_name': last_name,
    'city': random.choice(CITIES),
    'state':random.choice(STATES),
    'product': random.choice(PRODUCTS),
    'amount': float(random.randrange(50000, 70000)) / 100,
  }

  # For a more complete example on how to publish messages in Pub/Sub.
  #   https://cloud.google.com/pubsub/docs/publisher
  message = json.dumps(data)
  command = "gcloud --project={} pubsub topics publish transactions --message='{}'".format(project, message)
  print(command)
  os.system(command)
  time.sleep(random.randrange(1, 5))

BigQuery データセットとテーブルを作成する

BigQuery ウェブ UI で、BigQuery データセットを作成します。BigQuery データセットは、テーブルを格納する最上位のコンテナです。BigQuery のテーブルはデータセットに属している必要があります。
1. [エクスプローラ] パネルで、プロジェクトのアクションを開きます。メニューで、[データセットを作成] をクリックします。次のスクリーンショットでは、dataflow-sql がプロジェクト ID です。
2. 表示された [データセットを作成] パネルで、[データセット ID] に「dataflow_sql_tutorial」と入力します。
3. [データのロケーション] で、メニューからオプションを選択します。
4. [データセットを作成] をクリックします。
BigQuery テーブルを作成します。
1. テキストファイルを作成し、名前を us_state_salesregions.csv にします。
2. us_state_salesregions.csv に次のデータをコピーして貼り付けます。次のステップで、このデータを BigQuery テーブルに読み込みます。
```
state_id,state_code,state_name,sales_region
1,MO,Missouri,Region_1
2,SC,South Carolina,Region_1
3,IN,Indiana,Region_1
6,DE,Delaware,Region_2
15,VT,Vermont,Region_2
16,DC,District of Columbia,Region_2
19,CT,Connecticut,Region_2
20,ME,Maine,Region_2
35,PA,Pennsylvania,Region_2
38,NJ,New Jersey,Region_2
47,MA,Massachusetts,Region_2
54,RI,Rhode Island,Region_2
55,NY,New York,Region_2
60,MD,Maryland,Region_2
66,NH,New Hampshire,Region_2
4,CA,California,Region_3
8,AK,Alaska,Region_3
37,WA,Washington,Region_3
61,OR,Oregon,Region_3
33,HI,Hawaii,Region_4
59,AS,American Samoa,Region_4
65,GU,Guam,Region_4
5,IA,Iowa,Region_5
32,NV,Nevada,Region_5
11,PR,Puerto Rico,Region_6
17,CO,Colorado,Region_6
18,MS,Mississippi,Region_6
41,AL,Alabama,Region_6
42,AR,Arkansas,Region_6
43,FL,Florida,Region_6
44,NM,New Mexico,Region_6
46,GA,Georgia,Region_6
48,KS,Kansas,Region_6
52,AZ,Arizona,Region_6
56,TN,Tennessee,Region_6
58,TX,Texas,Region_6
63,LA,Louisiana,Region_6
7,ID,Idaho,Region_7
12,IL,Illinois,Region_7
13,ND,North Dakota,Region_7
31,MN,Minnesota,Region_7
34,MT,Montana,Region_7
36,SD,South Dakota,Region_7
50,MI,Michigan,Region_7
51,UT,Utah,Region_7
64,WY,Wyoming,Region_7
9,NE,Nebraska,Region_8
10,VA,Virginia,Region_8
14,OK,Oklahoma,Region_8
39,NC,North Carolina,Region_8
40,WV,West Virginia,Region_8
45,KY,Kentucky,Region_8
53,WI,Wisconsin,Region_8
57,OH,Ohio,Region_8
49,VI,United States Virgin Islands,Region_9
62,MP,Commonwealth of the Northern Mariana Islands,Region_9
```
3. BigQuery UI の [エクスプローラ] パネルでプロジェクトを開き、dataflow_sql_tutorial データセットを表示します。
4. dataflow_sql_tutorial データセットのアクションメニューを開き、[開く] をクリックします。
5. [テーブルを作成] をクリックします。
6. 表示された [テーブルを作成] パネルで、次の操作を行います。
  1. [テーブルの作成元] で [アップロード] を選択します。
  2. [ファイルを選択] で [参照] をクリックし、作成した us_state_salesregions.csv ファイルを選択します。
  3. [テーブル] に「us_state_salesregions」と入力します。
  4. [スキーマ] で、[自動検出] を選択します。
  5. [詳細オプション] をクリックして、[詳細オプション] セクションを開きます。
  6. [スキップするヘッダー行] に「1」と入力し、[テーブルを作成] をクリックします。
7. [エクスプローラ] パネルで、us_state_salesregions をクリックします。[スキーマ] には、自動生成されたスキーマが表示されます。[プレビュー] には、テーブルのデータが表示されます。

Pub/Sub トピックにスキーマを割り当てる

スキーマを割り当てると、Pub/Sub トピックデータに SQL クエリを実行できます。現在、Dataflow SQL では、Pub/Sub トピックのメッセージは JSON 形式でシリアル化されます。

Pub/Sub トピックのサンプル transactions にスキーマを割り当てるには:

テキストファイルを作成し、名前を transactions_schema.yaml にします。次のスキーマテキストをコピーして transactions_schema.yaml に貼り付けます。

  - column: event_timestamp
    description: Pub/Sub event timestamp
    mode: REQUIRED
    type: TIMESTAMP
  - column: tr_time_str
    description: Transaction time string
    mode: NULLABLE
    type: STRING
  - column: first_name
    description: First name
    mode: NULLABLE
    type: STRING
  - column: last_name
    description: Last name
    mode: NULLABLE
    type: STRING
  - column: city
    description: City
    mode: NULLABLE
    type: STRING
  - column: state
    description: State
    mode: NULLABLE
    type: STRING
  - column: product
    description: Product
    mode: NULLABLE
    type: STRING
  - column: amount
    description: Amount of transaction
    mode: NULLABLE
    type: FLOAT

Google Cloud CLI を使用してスキーマを割り当てます。

a. 次のコマンドを使用して、gcloud CLI を更新します。gcloud CLI のバージョンは 242.0.0 以降にする必要があります。
```
  gcloud components update
```
b. コマンドラインウィンドウで次のコマンドを実行します。project-id はプロジェクト ID に置き換え、path-to-file は transactions_schema.yaml ファイルのパスに置き換えます。
```
  gcloud data-catalog entries update \
    --lookup-entry='pubsub.topic.`project-id`.transactions' \
    --schema-from-file=path-to-file/transactions_schema.yaml
```
コマンドのパラメータと許可されるスキーマファイルの形式については、gcloud data-catalog entries update のドキュメントページをご覧ください。

注: ` を使用してプロジェクト ID の特殊文字をエスケープする必要があります。

c. transactions Pub/Sub トピックにスキーマが正常に割り当てられたことを確認します。project-id は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。
```
  gcloud data-catalog entries lookup 'pubsub.topic.`project-id`.transactions'
```

Pub/Sub ソースを検索する

Dataflow SQL UI では、アクセス権を持つプロジェクトの Pub/Sub データソースオブジェクトを検索できます。フルネームを覚える必要がありません。

このチュートリアルの例では、Dataflow SQL エディタに移動して、作成した transactions Pub/Sub トピックを検索します。

SQL ワークスペースに移動します。
[Dataflow SQL 編集者] パネルの検索バーで、projectid=project-id transactions を検索します。project-id は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。

スキーマを表示する

Dataflow SQL UI の [Dataflow SQL 編集者] パネルで [トランザクション] をクリックするか、「projectid=project-id system=cloud_pubsub」と入力して Pub/Sub トピックを検索し、トピックを選択します。
[スキーマ] の下に、Pub/Sub トピックに割り当てられたスキーマが表示されます。

SQL クエリを作成する

Dataflow SQL UI で、Dataflow ジョブに実行する SQL クエリを作成します。

次の SQL クエリはデータ拡充クエリです。州と販売地域をマッピングする BigQuery テーブル（us_state_salesregions）を使用して、sales_region フィールドを Pub/Sub イベントストリーム（transactions）に新たに追加します。

次の SQL クエリをコピーして、クエリエディタに貼り付けます。project-id は実際のプロジェクト ID に置き換えます。

SELECT tr.*, sr.sales_region
FROM pubsub.topic.`project-id`.transactions as tr
  INNER JOIN bigquery.table.`project-id`.dataflow_sql_tutorial.us_state_salesregions AS sr
  ON tr.state = sr.state_code

Dataflow SQL UI でクエリを入力すると、クエリ検証ツールによりクエリ構文が検証されます。クエリが有効な場合、緑色のチェックマークアイコンが表示されます。クエリが無効な場合は、赤色の感嘆符アイコンが表示されます。クエリ構文が無効な場合は、検証ツールアイコンをクリックすると、修正が必要な箇所に関する情報が表示されます。

次のスクリーンショットでは、クエリエディタに有効なクエリが入力されています。緑色のチェックマークが表示されています。

エディタにチュートリアルのクエリが表示されている Dataflow SQL ワークスペース。

SQL クエリを実行する Dataflow ジョブを作成する

サンプルソースを作成した場合: SQL クエリを実行する前に、Python スクリプトの transactions_injector.py を実行します。このスクリプトは、定期的にメッセージを Pub/Sub トピック transactions に公開します。スクリプトを停止するまで、トピックへのメッセージの公開を継続します。

python transactions_injector.py

SQL クエリを実行するには、Dataflow SQL UI から Dataflow ジョブを作成します。

クエリエディタで、[ジョブを作成] をクリックします。
表示された [Dataflow ジョブの作成] パネルで、次の操作を行います。
- [Destination] で、[BigQuery] を選択します。
- データセット ID に [dataflow_sql_tutorial] を選択します。
- テーブル名に「sales」と入力します。
（省略可）Dataflow では、Dataflow SQL ジョブに最適な設定が自動的に選択されますが、オプションパラメータのメニューを開いて、次のパイプラインオプションを手動で指定することもできます。
- ワーカーの最大数
- ゾーン
- サービスアカウントのメール
- マシンタイプ
- 追加テスト
- ワーカー IP アドレスの構成
- ネットワーク
- サブネットワーク
[作成] をクリックします。Dataflow ジョブの実行が開始されるまでに数分かかります。

Dataflow ジョブを表示する

Dataflow は、SQL クエリを Apache Beam パイプラインに変換します。[ジョブを表示] をクリックして Dataflow ウェブ UI を開き、パイプラインのグラフィカル表現を表示します。

Dataflow ウェブ UI に表示された SQL クエリからのパイプライン。

パイプライン内で発生している変換の詳細を確認するには、それぞれのボックスをクリックします。たとえば、「Run SQL Query」というラベルのボックスをクリックすると、バックグラウンドで実行されたオペレーションが表示されます。

最初の 2 つのボックスは、結合した 2 つの入力を表しています。1 つは Pub/Sub トピックの transactions で、もう 1 つは BigQuery テーブルの us_state_salesregions です。

ジョブの結果が含まれる出力テーブルを表示するには、BigQuery UI に移動します。[エクスプローラ] パネルのプロジェクトで、作成した dataflow_sql_tutorial データセットをクリックします。出力テーブル sales をクリックします。出力テーブルの内容が [プレビュー] タブに表示されます。

sales のプレビューテーブルには、tr_time_str、first_name、last_name、city、state、product、amount、sales_region の列があります。

以前に実行されたジョブを表示してクエリを編集する

Dataflow UI では、過去のジョブとクエリが Dataflow の [ジョブ] ページに保存されます。

ジョブ履歴リストを使用して、以前の SQL クエリを確認できます。たとえば、販売地域別の販売数を 15 秒ごとに集計するようにクエリを変更できます。[ジョブ] ページを使用して、このチュートリアルで開始した実行中のジョブにアクセスし、SQL クエリをコピーして、変更したクエリを使用して別のジョブを実行します。

Dataflow の [ジョブ] ページで、編集するジョブをクリックします。
[ジョブの詳細] ページの [ジョブ情報] パネルにある [パイプラインオプション] で SQL クエリを見つけます。queryString の行を見つけます。

次の SQL クエリをコピーして SQL ワークスペースの [Dataflow SQL 編集者] に貼り付け、タンブリングウィンドウを追加します。project-id は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。

 SELECT
   sr.sales_region,
   TUMBLE_START("INTERVAL 15 SECOND") AS period_start,
   SUM(tr.amount) as amount
 FROM pubsub.topic.`project-id`.transactions AS tr
   INNER JOIN bigquery.table.`project-id`.dataflow_sql_tutorial.us_state_salesregions AS sr
   ON tr.state = sr.state_code
 GROUP BY
   sr.sales_region,
   TUMBLE(tr.event_timestamp, "INTERVAL 15 SECOND")

変更したクエリを使用して新しいジョブを作成するには、[ジョブを作成] をクリックします。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Cloud 請求先アカウントに課金されないようにする手順は次のとおりです。

transactions_injector.py 公開スクリプトが実行されている場合は、それを停止します。
実行中の Dataflow ジョブを停止します。Google Cloud コンソールで Dataflow ウェブ UI に移動します。

Dataflow ウェブ UI に移動

このチュートリアルで作成したジョブごとに、次の操作を行います。
1. ジョブの名前をクリックします。
2. [ジョブの詳細] ページで、[停止] をクリックします。[ジョブの停止] ダイアログが開き、ジョブの停止方法に関する選択肢が表示されます。
3. [キャンセル] を選択します。
4. [ジョブを停止] をクリックします。サービスはすべてのデータの取り込みと処理をできる限り早く停止します。[キャンセル] は処理を即時に停止するため、処理中のデータが失われる可能性があります。ジョブの停止には数分かかることがあります。
BigQuery データセットを削除します。Google Cloud コンソールで BigQuery ウェブ UI に移動します。

BigQuery ウェブ UI に移動
1. [エクスプローラ] パネルの [リソース] セクションで、作成した dataflow_sql_tutorial データセットをクリックします。
2. 詳細パネルで [削除] をクリックします。確認ダイアログが表示されます。
3. [データセットの削除] ダイアログボックスで「delete」と入力して削除コマンドを確認し、[削除] をクリックします。
Pub/Sub トピックを削除します。Google Cloud コンソールで Pub/Sub の [トピック] ページに移動します。

Pub/Sub の [トピック] ページに移動
1. 「transactions」トピックを選択します。
2. [削除] をクリックして、トピックを完全に削除します。確認ダイアログが表示されます。
3. [トピックの削除] ダイアログボックスで「delete」を入力して削除コマンドを確認し、[削除] をクリックします。
4. Pub/Sub サブスクリプションページに移動します。
5. transactions の残りのサブスクリプションを選択します。実行中のジョブがない場合、サブスクリプションが表示されない可能性があります。
6. [削除] をクリックして、サブスクリプションを完全に削除します。確認ダイアログで [削除] をクリックします。
Cloud Storage で Dataflow ステージングバケットを削除します。Google Cloud コンソールで Cloud Storage の [バケット] ページに移動します。

[バケット] に移動
1. Dataflow ステージングバケットを選択します。
2. [削除] をクリックして、バケットを完全に削除します。確認ダイアログが表示されます。
3. [バケットの削除] ダイアログボックスで「DELETE」と入力して削除コマンドを確認し、[削除] をクリックします。

次のステップ

Dataflow SQL の概要を確認する。
ストリーミングパイプラインの基本について学ぶ。
Dataflow SQL リファレンスを確認する。
Cloud Next 2019 で行われたストリーミング分析のデモを見る。

Dataflow SQL によるストリーミング データの結合

目標

費用

始める前に

サンプルソースを作成する

Pub/Sub トピックと publisher スクリプトを作成する

BigQuery データセットとテーブルを作成する

Pub/Sub トピックにスキーマを割り当てる

Pub/Sub ソースを検索する

スキーマを表示する

SQL クエリを作成する

SQL クエリを実行する Dataflow ジョブを作成する

Dataflow ジョブを表示する

以前に実行されたジョブを表示してクエリを編集する

クリーンアップ

次のステップ

Dataflow SQL によるストリーミングデータの結合