2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryへのデータ取込方法とは？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）
Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）試験で重要なBigQueryへのデータ取込方法について説明します。BigQueryは多様なデータ取込方法を提供しており、それぞれが特定のユースケースに適しています。
1. BigQueryのバルクロード（Bulk Load）
バルクロードは、大量のデータを一度にBigQueryに取り込む方法です。
- 方法: ファイル（CSV, JSON, Avro, Parquetなど）をCloud Storageにアップロードし、そこからBigQueryにロードします。BigQuery Web UI、コマンドラインツール、またはAPIを使用してロードジョブを実行します。
- ユースケース: 大規模なデータセットを定期的または一度きりでBigQueryに取り込む場合に適しています。例えば、履歴データの初期ロードや大量のログデータの分析など。
- 料金: 一般に、バルクロードは無料ですが、データのストレージとクエリ実行にはコストがかかります。
2. BigQueryのストリーミング挿入（Streaming Insert）
ストリーミング挿入は、リアルタイムでデータをBigQueryに取り込む方法です。
- 方法: APIを使用してリアルタイムにデータを送信します。ストリーミング挿入では、データが到着するとすぐに分析可能です。
- ユースケース: リアルタイムのデータ分析やダッシュボード、ストリーミングデータ（例: IoTデバイスからのデータ、オンライントランザクション記録）の取り込みに適しています。
- 料金: データの挿入量に応じて課金されます。
3. BigQueryのフェデレーション（Federated Query）
フェデレーションは、外部データソースに格納されたデータに対してBigQueryから直接クエリを実行する方法です。
- 方法: BigQuery外部データソース機能を使用して、Cloud Storage、Google Drive、Cloud Bigtable、またはCloud SQLなどのデータソースに直接クエリを実行します。
- ユースケース: オンプレミスや他のクラウドサービスにあるデータに対して、BigQueryで直接分析を行いたい場合に適しています。データをBigQueryに移行せずにクエリを実行できるため、移行の手間とコストを削減できます。
- 料金: クエリ実行時にデータソースが返したデータ量に応じて課金されます。
【練習問題】BigQueryへのデータ取込方法
練習問題1
- 問題
ある企業が大規模な履歴データをBigQueryに取り込みたいと考えています。最も適したデータ取込方法は何ですか？ - A. ストリーミング挿入
B. バルクロード
C. フェデレーションクエリ
D. API経由でのデータ挿入 - 解答
B. バルクロード - 解説
バルクロードは、大量のデータを一度にBigQueryに取り込む方法であり、履歴データの初期ロードに最適です。CSV、JSON、Avro、Parquetなどのファイル形式をサポートし、データをCloud StorageからBigQueryにロードするプロセスが行われます。
練習問題2
- 問題
リアルタイムで生成されるセンサーデータをBigQueryに取り込みたい場合、どのデータ取込方法が最も適していますか？ - A. フェデレーションクエリ
B. ストリーミング挿入
C. バルクロード
D. API経由でのデータ挿入 - 解答
B. ストリーミング挿入 - 解説
ストリーミング挿入は、リアルタイムでデータをBigQueryに取り込む方法です。APIを使用してデータを送信し、データが到着するとすぐに分析可能になります。センサーデータのようなリアルタイムデータ処理に最適です。
練習問題3
- 問題
外部データソースに保存されているデータに対してBigQueryから直接クエリを実行したい場合、どのデータ取込方法が適していますか？ - A. フェデレーションクエリ
B. バルクロード
C. ストリーミング挿入
D. API経由でのデータ挿入 - 解答
A. フェデレーションクエリ - 解説
フェデレーションクエリは、Cloud Storage、Google Drive、Cloud Bigtable、Cloud SQLなどの外部データソースに直接クエリを実行する方法です。BigQuery外部データソース機能を使用し、データをBigQueryに移行せずに直接分析できます。
最新の更新
BigQueryは、継続的に機能強化が行われています。特に、データの取り込み速度、コスト効率、ユーザビリティの向上が注目されています。
PDE試験の準備にあたっては、BigQueryへのデータ取込方法の最新情報を把握し、さまざまなデータ取込方法の適用範囲と制限を理解することが重要です。
また、公式ドキュメントや最新のリリースノートを定期的に確認し、最新の情報に基づいた知識を身につけることが勧められます。
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