2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryを用いたETL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を用いたETL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を使用したETLプロセスの例として、Firebaseからのサンプルデータ(ユーザー行動ログ)の取り込みと、そのデータをBigQueryで処理する流れを説明します。課金ユーザーと非課金ユーザーを区別して、集計するプロセスが含まれています。

BigQueryとETL

BigQueryは、Google Cloud Platform(GCP)のサービスで、大量のデータを保存し、分析するためのツールです。データを保存してから、それに対して複雑な質問(クエリ)をすることで、さまざまな情報を得ることができます。

ETLは「Extract(抽出)、Transform(変換)、Load(ロード)」の略で、データを取り扱う一連のプロセスを指します。まず「Extract」でデータをさまざまな場所から集めます。次に「Transform」で、そのデータを必要な形式や構造に変換します。最後に「Load」で、変換したデータをBigQueryのようなデータウェアハウスに保存します。

BigQueryを使うと、ETLプロセスを効率的に実行できます。例えば、ウェブサイトの訪問者データや販売データなどをBigQueryに集め、分析してビジネスの意思決定に役立てることができます。

BigQueryとETL:データのロード

  • 作業用テーブルの作成: BigQuery内に作業用テーブル(例:`gcpbook.work_events`)を作成します。
  • データロード: Cloud Storage上にあるユーザー行動ログのデータを作業用テーブルにロードします。ここで、`–autodetect`オプションを使用してデータ形式を自動的に検出し、`–source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON`オプションでJSON形式のデータを指定します。
  • コマンド例:`bq –location=[Region] load –autodetect –source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON gcpbook_ch.work_events gs://$(gcloud config get-value project)-gcpbook/data/events/20181001/*.json.gz`

BigQueryとETL:データの変換と集計

  • テーブルの結合: 作業用テーブル(`gcpbook.work_events`)とユーザー情報テーブル(`gcpbook.users`)を結合します。
  • 集計の実行: 課金ユーザー(`paid_users`)と無課金ユーザー(`unpaid_users`)を算出し、その結果を別のテーブル(例:`gcpbook.dau`)に挿入します。ここで、`countif`関数を使用して条件に合致するユーザーの数をカウントします。
  • コマンド例:`bq –location=[Region] query –nouse_legacy_sql –parameter=‘dt:data:2028-10-01’ ‘insert gcpbook.data select @dt as dt, countif(u.is_paid_user) as paid_users, countif(not u.is_paid_user) as unpaid_users from …`

BigQueryとETL:算出結果の確認

  • データの確認: 最終的に、`gcpbook.dau`テーブルにデータが正しく挿入されたかを確認します。
  • コマンド例:`bq –location=[Region] query –nouse_legacy_sql –parameter=‘dt:data:2028-10-01’ ‘select dt, paid_users, unpaid_users from gcpbook.dau where dt = @dt’`

【練習問題】BigQueryを用いたETL

練習問題1

問題: Firebaseから取得したユーザーデータがJSON形式でCloud Storageに保存されています。このデータをBigQueryの新しいテーブルにどのようにロードしますか?

  • A. BigQuery Web UIを使用して手動でデータをロードする
  • B. bq load コマンドを使用し、--autodetect オプションと --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON オプションを指定してロードする
  • C. Dataflowを使用してデータをBigQueryにストリーミングする

解答: B. bq load コマンドを使用し、--autodetect オプションと --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON オプションを指定してロードする

解説: bq load コマンドはBigQueryにデータをロードするためのコマンドラインツールです。--autodetect オプションはデータのスキーマを自動検出し、--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON はJSON形式のデータを指定します。これはCloud StorageからBigQueryへの効率的なデータロードに適しています。

練習問題2

問題: 課金ユーザーと非課金ユーザーの日次アクティブ数(DAU)を計算するには、どのようなBigQuery SQLクエリを使用するべきですか?

  • A. SELECT COUNT(*) FROM user_table WHERE is_paid_user = true
  • B. SELECT date, COUNTIF(is_paid_user) AS paid_users, COUNTIF(NOT is_paid_user) AS unpaid_users FROM user_table GROUP BY date
  • C. SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM user_table GROUP BY is_paid_user

解答: B. SELECT date, COUNTIF(is_paid_user) AS paid_users, COUNTIF(NOT is_paid_user) AS unpaid_users FROM user_table GROUP BY date

解説: COUNTIF 関数は条件に基づいて行をカウントするために使用されます。このクエリでは、各日付ごとに課金ユーザーと非課金ユーザーの数を計算しています。これにより、日次アクティブ数(DAU)の集計が可能です。

練習問題3

問題: ロードされたデータをさらに別のテーブルに移行する際、データの整合性を保つためにはどのような手順が考慮されるべきですか?

  • A. データをロードした直後に手動でテーブルを確認する
  • B. データロード後にデータの整合性を確認するためのクエリを実行する
  • C. データのロード前にスキーマを手動で設定する

解答: B. データロード後にデータの整合性を確認するためのクエリを実行する

解説: データが正しくロードされたかを確認するためには、データロード後に整合性チェックのためのクエリを実行することが重要です。これにより、データの正確性や完全性を保証することができます。

まとめ

BigQueryの強力なデータ処理能力を利用して、大規模なデータセットから有意義な情報を効率的に抽出し、分析する一連の手順を示しています。BigQueryのSQL構文を利用して、データの変換や集計を行うことができ、複雑なデータ分析タスクを簡素化できます。

また、BigQueryはスケーラブルなデータウェアハウスであるため、大量のデータセットに対する高速なクエリ実行が可能です。

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