Связаться с намиПодключиться

Миграция базы данных из Google BigQuery в Yandex Managed Service for ClickHouse®

Статья создана
Обновлена 8 апреля 2025 г.

Вы можете перенести базу данных из Google BigQuery в Yandex Managed Service for ClickHouse® и затем проанализировать ее с помощью Yandex DataLens.

Таблица переносится в сжатом виде в бакет Google Storage, а из него в бакет Yandex Object Storage. Затем данные импортируются в кластер Managed Service for ClickHouse®, где их можно проанализировать с помощью Yandex DataLens.

Такой способ миграции обладает следующими преимуществами:

  • возможность задать формат выгрузки данных и степень сжатия;
  • значительное сокращение объема данных и времени на их миграцию, а значит и снижение стоимости миграции.

Однако при таком способе данные переносятся как есть, без трансформации или копирования обновившихся инкрементов.

Чтобы перенести базу данных из Google BigQuery в Managed Service for ClickHouse®:

  1. Перенесите данные из Google BigQuery в Yandex Object Storage.
  2. Настройте отображение данных из Yandex Object Storage в кластере Managed Service for ClickHouse®.
  3. Проанализируйте данные с помощью Yandex DataLens.

Если созданные ресурсы вам больше не нужны, удалите их.

В стоимость поддержки описываемого решения входят:

  • Плата за кластер Managed Service for ClickHouse®: использование вычислительных ресурсов, выделенных хостам (в том числе хостам ZooKeeper), и дискового пространства (см. тарифы Managed Service for ClickHouse®).
  • Плата за использование публичных IP-адресов, если для хостов кластера включен публичный доступ (см. тарифы Virtual Private Cloud).
  • Плата за бакет Object Storage: хранение данных и выполнение операций с ними (см. тарифы Object Storage).
  • Плата за использование сервиса Yandex DataLens (см. тарифы DataLens).

Перед началом работы

Для миграции базы данных необходимо создать ресурсы Google Cloud и ресурсы Yandex Cloud.

Создайте ресурсы Google Cloud

  1. Создайте бакет Google Storage.

  2. Создайте сервисный аккаунт Google Cloud с ролями BigQuery Data Editor и Storage Object Admin.

  3. Создайте ключ доступа для сервисного аккаунта и сохраните его в виде файла .json.

  4. Скачайте и установите утилиты CLI google-cloud-sdk.

  5. Выполните аутентификацию в gcloud CLI.

  6. Установите Google BigQuery Python SDK. Для работы этого пакета потребуется Python версии 3.7 или выше.

  7. Подготовьте набор данных (датасет) для Google BigQuery. В качестве примера использован публичный датасет google_trends для Google BigQuery, содержащий таблицу international_top_terms со столбцами:

    • rank
    • country_name
    • country_code
    • region_name
    • week
    • score
    • region_code
    • term
    • refresh_date

Создайте ресурсы Yandex Cloud

  1. Создайте сервисный аккаунт с ролью storage.uploader для доступа к бакету Object Storage.

  2. Создайте статический ключ доступа для сервисного аккаунта. Сохраните идентификатор ключа и секретный ключ, они понадобятся далее.

  3. Создайте кластер Managed Service for ClickHouse® любой подходящей конфигурации. При создании кластера:

    • укажите созданный ранее сервисный аккаунт.
    • включите параметр Доступ из DataLens.

  4. Включите отказоустойчивость с помощью хостов Zookeeper.

  5. Создайте бакет Object Storage. При создании включите публичный доступ на чтение объектов и к списку объектов в бакете.

Перенесите данные из Google BigQuery в Yandex Object Storage

  1. Создайте файл credentials.boto с параметрами доступа к ресурсам Google Cloud и Yandex Cloud:

    [Credentials]
gs_service_client_id  =<сервисный_аккаунт_Google_Cloud>
gs_service_key_file   =<абсолютный_путь_к_JSON-файлу>
aws_access_key_id     =<идентификатор_ключа_сервисного_аккаунта>
aws_secret_access_key =<секретный_ключ_сервисного_аккаунта>

[GSUtil]
  default_project_id    =<идентификатор_проекта_Google_Cloud>

[s3]
  calling_format=boto.s3.connection.OrdinaryCallingFormat
  host=storage.yandexcloud.net

    Где:

    • gs_service_client_id — имя сервисного аккаунта Google Cloud вида service-account-name@project-id.iam.gserviceaccount.com.
    • gs_service_key_file — абсолютный путь к JSON-файлу ключа доступа сервисного аккаунта Google Cloud.
    • aws_access_key_id — идентификатор ключа сервисного аккаунта Yandex Cloud.
    • aws_secret_access_key — секретный ключ сервисного аккаунта Yandex Cloud.
    • default_project_id — идентификатор проекта Google Cloud.

  2. Создайте файл скрипта main.py, который выполняет сжатие и миграцию данных:

    main.py
    from google.cloud import bigquery
import sys
import argparse
import time
import subprocess
import os
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"]="<абсолютный_путь_к_JSON-файлу_ключа_доступа_сервисного_аккаунта_Google_Cloud>"
os.environ["BOTO_CONFIG"]="<абсолютный_путь_к_файлу_credentials.boto>"

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Export data from Google Big Query to Yandex Cloud object storage')
    parser.add_argument('--bq_project', type=str, help='GBQ project ID')
    parser.add_argument('--bq_location', type=str, help='GBQ table AND GS location')
    parser.add_argument('--gs_bucket', type=str, help='GS export destination bucket')
    parser.add_argument('--yc_bucket', type=str, help='YC copy destination bucket')
    parser.add_argument('--gsutil_path', type=str, help='GSutil exec path', default='gsutil')
    return parser.parse_args()

def select_from_list(message, elements):
    print(message)
    print("\t{}. {}".format(0, "Export all"))
    for ind in range(len(elements)):
        if isinstance(elements[ind].reference, bigquery.DatasetReference):
            print("\t{}. {}".format(ind+1, elements[ind].reference.dataset_id))
        elif isinstance(elements[ind].reference, bigquery.TableReference):
            print("\t{}. {}".format(ind+1, elements[ind].reference.table_id))
    try:
        return int(input("(any letter for cancel) >> "))
    except ValueError:
        print("Exiting")
        sys.exit()

if __name__ == '__main__':
    args = parse_args()
    client = bigquery.Client()

    datasets = list(client.list_datasets(args.bq_project))
    dataset_selector = select_from_list("Datasets in project {}".format(args.bq_project), datasets)
    export_list = []
    for i in range(len(datasets)):
        dataset_ref = datasets[i].reference
        if dataset_selector == 0:
            export_list += list(client.list_tables(dataset_ref))
        else:
            if i == dataset_selector - 1:
                tables = list(client.list_tables(dataset_ref))
                table_selector = select_from_list("Tables in dataset {}".format(dataset_ref.dataset_id),
                                                  tables)
                for j in range(len(tables)):
                    if table_selector == 0 or j == table_selector - 1:
                        export_list.append(tables[j])

    print("Starting tables export")
    for n in range(len(export_list)):
        table_ref = export_list[n].reference

        # Creating Extract Job config. Selecting compression level and data format.
        job_config = bigquery.job.ExtractJobConfig()
        job_config.compression = bigquery.Compression.GZIP
        job_config.destination_format = bigquery.DestinationFormat.PARQUET

        print("Exporting {} table".format(table_ref.table_id))
        extract_job = client.extract_table(
            source=table_ref,
            destination_uris="gs://{}/{}".format(args.gs_bucket, "{}-*".format(table_ref.table_id)),
            job_id="export-job-{}-{}".format(table_ref.table_id, round(time.time() * 1000)),
            location=args.bq_location,
            job_config=job_config)
        extract_job.result()
    print("Tables export done")

    # Calling gsutil rsync to synchronize source and destination buckets.
    source_uri = "gs://{}/".format(args.gs_bucket)
    destination_uri = "s3://{}/".format(args.yc_bucket)
    print("Synchronizing {} with {}...".format(source_uri, destination_uri))
    proc = subprocess.Popen([args.gsutil_path, "-m", "rsync", source_uri, destination_uri],
                            stdout=sys.stdout,
                            stderr=sys.stderr)
    proc.communicate()
    print("Buckets synchronization done")

  3. Выполните скрипт main.py, чтобы запустить миграцию данных из Google BigQuery в бакет Google Storage, а затем в бакет Yandex Object Storage:

    python main.py \
    --bq_project=<идентификатор_проекта_Google_Cloud> \
    --bq_location=US \
    --gs_bucket=<имя_бакета_Google_Cloud_Storage> \
    --yc_bucket=<имя_бакета_Object_Storage>

    Дождитесь окончания миграции данных.

Настройте отображение данных из Yandex Object Storage в кластере Managed Service for ClickHouse®

  1. Чтобы создать представление импортированных данных, подключитесь к базе данных кластера Managed Service for ClickHouse® и выполните SQL-запрос:

    CREATE view db1.v$google_top_rising_terms on cluster on cluster '{cluster}' AS
(SELECT
term,
score,
rank,
country_name,
country_code,
region_name,
region_code,
week,
refresh_date
FROM s3Cluster(
  '<идентификатор_кластера>',
  'https://storage.yandexcloud.net/<имя_бакета_Object_Storage>/top_terms-*',
  'Parquet',
  'rank Int32,
  country_name String,
  country_code String,
  region_name String,
  week Timestamp,
  score Nullable(Int32),
  region_code String,
  term String,
  refresh_date Timestamp')
)

    Где:

    • db1 — название базы данных в кластере Managed Service for ClickHouse®, в которой требуется создать представление.
    • v$google_top_rising_terms — название представления для отображения импортированных данных.
    • <идентификатор_кластера> — идентификатор кластера Managed Service for ClickHouse®. Его можно получить вместе со списком кластеров в каталоге.
    • top_terms-* — ключевая часть имени объектов бакета Object Storage. Например, если из Google Cloud вы перенесли таблицу, в которой есть строки с именем top_terms, то в бакете Object Storage они будут выглядеть как набор объектов с именами top_terms-000000000001, top_terms-000000000002 и т. д. Тогда в SQL-запросе нужно указать top_terms-*, чтобы в представление попали все записи с таким именем из этой таблицы.

  2. Чтобы вывести первые 100 записей из созданного представления, выполните SQL-запрос (для примера используется представление v$google_top_rising_terms и базе данных db1):

    SELECT * FROM db1.v$google_top_rising_terms limit 100

Проанализируйте данные с помощью Yandex DataLens

  1. Подключите кластер Managed Service for ClickHouse® к DataLens.

  2. Создайте датасет из таблицы db1.v$google_top_rising_terms. Для поля score выберите агрегацию по среднему значению.

  3. Создайте столбчатую диаграмму:

    1. В секцию X перетащите поле country_name.
    2. В секцию Y перетащите поле score.
    3. В секцию Фильтры перетащите поле term. В открывшейся форме задайте параметры:
      • Операция — Принадлежит множеству.
      • Доступны — введите термин из списка доступных и нажмите кнопку Применить фильтр.
    4. В секцию Сортировка перетащите поле term.

Использование заданного запроса в поисковой системе будет проанализировано, результат будет выведен в виде столбчатой диаграммы по странам.

Удалите созданные ресурсы

Удалите ресурсы, которые вы больше не будете использовать, чтобы за них не списывалась плата:

  1. Удалите кластер Managed Service for ClickHouse®.
  2. Удалите все объекты бакета Object Storage и затем удалите сам бакет.
  3. Удалите бакет Google Storage.

ClickHouse® является зарегистрированным товарным знаком ClickHouse, Inc.

Предыдущая
Создание внешней таблицы на базе таблицы из бакета с помощью конфигурационного файла
Следующая
Обзор