AWS Lambda でリアルタイムBigQuery のデータにアクセス

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
CData JDBC Driver を使用して、AWS Lambda からリアルタイムBigQuery のデータに接続。

AWS Lambda は、新しい情報やイベントに素早く応答するアプリケーションを構築できるコンピューティングサービスです。CData JDBC Driver for Google BigQuery と組み合わせることで、AWS Lambda 関数からリアルタイムBigQuery のデータを操作できます。この記事では、Eclipse で構築した AWS Lambda 関数からBigQuery のデータに接続してクエリを実行する方法を説明します。

なお、この記事の執筆時点(2022年6月)では、AWS Toolkit for Eclipse がサポートする最新バージョンは Eclipse 2019-12 および Java 8 となっています。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムBigQuery のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。BigQuery に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接BigQueryにプッシュし、サポートされていない操作(主に SQL 関数や JOIN 操作)は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。さらに、動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してBigQuery のデータの操作・分析が可能です。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています:

  • OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
  • BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
  • SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery


はじめに


接続プロパティの設定と接続文字列の構築

BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

NOTE: AWS Lambda 関数で JDBC ドライバーを使用するには、ライセンス(製品版または試用版)とランタイムキー(RTK)が必要です。ライセンス(または試用版)の取得については、弊社営業チームまでお問い合わせください

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、BigQuery JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.googlebigquery.jar

接続プロパティ(RTK を含む)を入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

AWS Lambda 関数の作成

  1. CData JDBC Driver for Google BigQuery のインストーラーをダウンロードし、パッケージを解凍して JAR ファイルを実行してドライバーをインストールします。
  2. AWS Toolkit for Eclipse を使用して、Eclipse で新しい AWS Lambda Java プロジェクトを作成します。詳細な手順は AWS のチュートリアル(amazon.com)を参照してください。

    この記事では、テーブル名を入力として渡せるように、プロジェクトのInput Type を「Custom」に設定します。

  3. CData JDBC Driver for Google BigQuery の JAR ファイル(cdata.jdbc.googlebigquery.jar)をビルドパスに追加します。このファイルは INSTALL_PATH\lib\ にあります。
  4. Java クラスに以下の import 文を追加します。
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.ResultSet;
    import java.sql.ResultSetMetaData;
    import java.sql.SQLException;
    import java.sql.Statement;
    
  5. handleRequest メソッドの本体を以下のコードに置き換えます。DriverManager.getConnection メソッド呼び出し内の接続文字列は、実際の値に置き換えてください。

    String query = "SELECT * FROM " + input;
    
    try {
    	Class.forName("cdata.jdbc.googlebigquery.GoogleBigQueryDriver");
    } catch (ClassNotFoundException ex) {
    	context.getLogger().log("Error: class not found");
    }
    
    Connection connection = null;
    
    try {
    	connection = DriverManager.getConnection("jdbc:cdata:googlebigquery:RTK=52465...;DataSetId=MyDataSetId;ProjectId=MyProjectId;");
    } catch (SQLException ex) {
    	context.getLogger().log("Error getting connection: " + ex.getMessage());
    } catch (Exception ex) {
    	context.getLogger().log("Error: " + ex.getMessage());
    }
    
    if(connection != null)
    {
    	context.getLogger().log("Connected Successfully!\n");
    }
    
    ResultSet resultSet = null;
    try
    {
    	//executing query
    	Statement stmt = connection.createStatement();
    	resultSet = stmt.executeQuery(query);
    
    	ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
    	int numCols = metaData.getColumnCount();
    
    	//printing the results
    	while(resultSet.next())
    	{
    		for(int i = 1; i <= numCols; i++)
    		{
    			System.out.printf("%-25s", (resultSet.getObject(i) != null) ? resultSet.getObject(i).toString().replaceAll("\n", "") : null );
    		}
    		System.out.print("\n");
    	}
    }
    catch (SQLException ex)
    {
    	System.out.println("SQL Exception: " + ex.getMessage());
    }
    catch (Exception ex)
    {
    	System.out.println("General exception: " + ex.getMessage());
    }
    
    String output = "query: " + query + " complete";
    return output;
    

Lambda 関数のデプロイと実行

Eclipse で関数をビルドしたら、アップロードして実行する準備が整います。この記事では出力を AWS ログに書き込んでいますが、これをテンプレートとして、AWS Lambda 関数でBigQuery のデータを操作する独自のカスタムビジネスロジックを実装できます。

  1. パッケージを右クリックして、Amazon Web Services -> Upload function to AWS Lambda を選択します。
  2. 関数に名前を付け、IAM ロールを選択し、タイムアウト値を関数が完了するのに十分な値に設定します(クエリの結果サイズによって異なります)。
  3. パッケージを右クリックして、Amazon Web Services -> Run function on AWS Lambda を選択し、クエリ対象のBigQueryオブジェクト名(例:「Orders」)を入力します。
  4. ジョブの実行後、CloudWatch ログで出力を確認できます。

無償トライアル・詳細情報

CData JDBC Driver for Google BigQuery の30日間の無償トライアルをダウンロードして、AWS Lambda でリアルタイムBigQuery のデータを活用してみてください。ご不明な点があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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