データ可視化ソリューション「Reveal」から BigQuery に接続する方法

杉本和也
杉本和也
リードエンジニア
データ可視化ソリューション「Reveal」から BigQuery データに接続する方法



CData API Server を使って、Reveal にBigQuery データをフィードして、ビジュアライズを実現できます。コネクターによりリアルタイムデータ連携が可能になり、リフレッシュ操作で最新のデータを取得可能になります。この記事では、Reveal からBigQuery のデータに接続しビジュアライズする方法を説明します。

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


API Server の設定

以下のリンクからAPI Server の無償トライアルをスタートしたら、セキュアなBigQuery OData サービスを作成していきましょう。

BigQuery への接続

Reveal からBigQuery のデータを操作するには、まずBigQuery への接続を作成・設定します。

  1. API Server にログインして、「Connections」をクリック、さらに「接続を追加」をクリックします。 接続を追加
  2. 「接続を追加」をクリックして、データソースがAPI Server に事前にインストールされている場合は、一覧から「BigQuery」を選択します。
  3. 事前にインストールされていない場合は、コネクタを追加していきます。コネクタ追加の手順は以下の記事にまとめてありますので、ご確認ください。
    CData コネクタの追加方法はこちら >>
  4. それでは、BigQuery への接続設定を行っていきましょう！ 接続設定

  5. 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。

  6. 接続情報の入力が完了したら、「保存およびテスト」をクリックします。

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。

API Server のユーザー設定

次に、API Server 経由でBigQuery にアクセスするユーザーを作成します。「Users」ページでユーザーを追加・設定できます。やってみましょう。

  1. 「Users」ページで ユーザーを追加をクリックすると、「ユーザーを追加」ポップアップが開きます。
  2. 次に、「ロール」、「ユーザー名」、「権限」プロパティを設定し、「ユーザーを追加」をクリックします。
  3. その後、ユーザーの認証トークンが生成されます。各ユーザーの認証トークンとその他の情報は「Users」ページで確認できます。

BigQuery 用のAPI エンドポイントの作成

ユーザーを作成したら、BigQuery のデータ用のAPI エンドポイントを作成していきます。

  1. まず、「API」ページに移動し、 「 テーブルを追加」をクリックします。
  2. アクセスしたい接続を選択し、次へをクリックします。
  3. 接続を選択した状態で、各テーブルを選択して確認をクリックすることでエンドポイントを作成します。

OData のエンドポイントを取得

以上でBigQuery への接続を設定してユーザーを作成し、API Server でBigQuery データのAPI を追加しました。これで、OData 形式のBigQuery データをREST API で利用できます。API Server の「API」ページから、API のエンドポイントを表示およびコピーできます。

ダッシュボードの作成

それでは実際に可視化を行っていきます。「Reveal」ではダッシュボードという単位でいくつかのグラフを配置して、構成していきます。

  1. Revealにログインし、「新規」→「ダッシュボード」をクリックします。
    2. Reveal
  2. データソースから「ODataフィード」を選択し
    3. Reveal
  3. API ServerのAPIエンドポイントURLを指定し、資格情報を入力します。 URLは「https://XXXXXXX/api.rsc/」といったように末尾が「api.rsc」で終わっているものを入力します。
    4. Reveal
  4. 資格情報は「汎用資格情報」を選択し、
    5. Reveal
  5. あらかじめ作成しておいたAPI Serverのユーザー名と認証トークンをそれぞれ指定します。
    6. Reveal
  6. 認証完了後、エンティティセットを選択する画面に移動するので、取得したい任意のエンティティセットを選択します。
    7. Reveal
  7. これでダッシュボードを作成する準備が整いました。あとは Reveal の機能を使って、BigQuery・API Serverから取得したデータを可視化・分析することができます。
    8. Reveal
  8. 以下のようなグラフを作成することができました。
    9. Reveal

このように BigQuery 内のデータをAPI を書くことなく Reveal 上で処理することができるようになります。

おわりに

これで、リアルタイムBigQuery のデータから簡単なダッシュボードが作成できました。BigQuery （および150 を超えるほかのソース）からのOData フィードの作成方法の詳細については、API Server のページにアクセスしてください。30 日間無料トライアルをダウンロードしてOData API を使用するツールでBigQuery のデータをリアルタイムに活用しましょう。

はじめる準備はできましたか？

詳細はこちら、または無料トライアルにお申し込みください：

CData API Server お問い合わせ

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