2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryの外部接続とは?

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryの外部接続とは?について解説します。
(★注意:GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです)

BigQueryの外部接続には、主にStorage APIとBigQuery BI Engineの二つの重要な機能があります。BigQueryの外部接続は、データの読み出しと分析を高速化し、外部アプリケーションやツールとの連携を強化します。

BigQueryの外部接続:Storage API

  • 概要: Storage APIは、RPC(Remote Procedure Call)経由で並列にデータを読み出すことができるAPIで、ストレージからのデータ読み出しを高速化します。
  • スループット最大化: Storage APIは特にスループットの最大化に焦点を当てて設計されており、大量のデータを効率的に処理できます。
  • サポート形式: Spark/Hadoop: BigQueryとHadoopやSparkのエコシステムを連携させることができます。
  • ODBC/JDBCドライバ: 標準的なデータベース接続方法を介して、BigQueryへの接続を可能にします。
  • Pythonのライブラリ「pandas_gbq」: Pythonでのデータ分析において、BigQueryとのデータのやり取りを簡単にします。

BigQueryの外部接続:BI Engine

  • 概要: BI Engineはインメモリのクエリエンジンであり、BIツールからのクエリを高速化することに特化しています。
  • 高速なドリルダウン: BigQuery BI Engine機能は、特にBIツールからのドリルダウンクエリの高速化に役立ちます。
  • 対応するBIツール: Tableau: 人気の高いデータビジュアライゼーションツールとの統合をサポート。
  • Looker: Google Cloudに統合されたBIプラットフォームであり、BigQueryと密接に連携します。

【練習問題】BigQueryの外部接続

練習問題 1

問題: BigQueryのStorage APIの主な目的は何ですか?

  • A. データのセキュリティを向上させる
  • B. データベースのバックアップを作成する
  • C. 大量のデータを高速に読み出す
  • D. SQLクエリのパフォーマンスを改善する

解答: C. 大量のデータを高速に読み出す

解説: Storage APIは、大量のデータを高速に読み出すことを目的として設計されています。Storage APIにより、特にスループットを最大化するためのデータ処理が可能になります。

練習問題 2

問題: BigQuery BI Engineの主な利用シナリオは何ですか?

  • A. データのバックアップと復元
  • B. BIツールからのクエリの高速化
  • C. データのリアルタイム分析
  • D. データの統合と変換

解答: B. BIツールからのクエリの高速化

解説: BI Engineはインメモリのクエリエンジンであり、特にBIツールからのクエリを高速化するために使用されます。 BI Engineにより、BIツールでのドリルダウンクエリが高速になります。

練習問題 3

問題: BigQueryとSparkの連携に最も適しているBigQueryの外部接続機能は何ですか?

  • A. BigQuery ML
  • B. Storage API
  • C. BigQuery Data Transfer Service
  • D. BigQuery BI Engine

解答: B. Storage API

解説: BigQueryのStorage APIは、BigQueryとHadoopやSparkのエコシステムを連携させるために特に有効です。Storage APIを使用することで、Sparkなどのフレームワークを通じてBigQueryからのデータの並列読み出しが可能になります。

まとめ

BigQueryの外部接続の機能を通じて、BigQueryは高速なデータ分析と、多様な外部ツールやプラットフォームとの強力な連携を提供します。データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスアナリストなど、さまざまなユーザーがBigQueryを使って効率的にデータを分析し、洞察を得られます。

また、BigQueryの外部接続の機能により、BigQueryは柔軟なデータ処理と分析の基盤を提供し、幅広いデータ駆動型のビジネスニーズに応えることが可能になります。

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