आज की डेटा-संचालित दुनिया में, विभिन्न प्लेटफार्मों पर डेटा को सहजता से स्थानांतरित करने और उसका विश्लेषण करने की क्षमता आवश्यक है। अमेज़न ऐपफ्लो, एक पूरी तरह से प्रबंधित डेटा एकीकरण सेवा, AWS सेवाओं, एक सेवा के रूप में सॉफ़्टवेयर (SaaS) अनुप्रयोगों और अब Google BigQuery के बीच डेटा स्थानांतरण को सुव्यवस्थित करने में सबसे आगे रही है। इस ब्लॉग पोस्ट में, आप नई खोज करेंगे Google BigQuery कनेक्टर Amazon AppFlow में और जानें कि यह Google के डेटा वेयरहाउस से डेटा स्थानांतरित करने की प्रक्रिया को कैसे सरल बनाता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3), मल्टी-क्लाउड डेटा एक्सेस के लोकतंत्रीकरण सहित डेटा पेशेवरों और संगठनों के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करना।
अमेज़न ऐपफ़्लो का अवलोकन
अमेज़न ऐपफ्लो एक पूरी तरह से प्रबंधित एकीकरण सेवा है जिसका उपयोग आप Google BigQuery, Salesforce, SAP, हबस्पॉट और ServiceNow जैसे SaaS अनुप्रयोगों और Amazon S3 और AWS सेवाओं के बीच सुरक्षित रूप से डेटा स्थानांतरित करने के लिए कर सकते हैं। अमेज़न रेडशिफ्ट, बस कुछ ही क्लिक में। अमेज़ॅन ऐपफ्लो के साथ, आप अपनी चुनी हुई आवृत्ति पर लगभग किसी भी पैमाने पर डेटा प्रवाह चला सकते हैं - एक शेड्यूल पर, किसी व्यावसायिक कार्यक्रम के जवाब में, या मांग पर। आप अतिरिक्त चरणों के बिना, प्रवाह के हिस्से के रूप में समृद्ध, उपयोग के लिए तैयार डेटा उत्पन्न करने के लिए फ़िल्टरिंग और सत्यापन जैसी डेटा परिवर्तन क्षमताओं को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। अमेज़ॅन ऐपफ्लो स्वचालित रूप से गति में डेटा को एन्क्रिप्ट करता है, और आपको SaaS अनुप्रयोगों के लिए सार्वजनिक इंटरनेट पर डेटा को बहने से प्रतिबंधित करने की अनुमति देता है जो इसके साथ एकीकृत हैं एडब्ल्यूएस प्राइवेटलिंक, सुरक्षा खतरों के जोखिम को कम करना।
Google BigQuery कनेक्टर का परिचय
नई Google BigQuery कनेक्टर अमेज़ॅन में ऐपफ़्लो उन संगठनों के लिए संभावनाओं का खुलासा करता है जो Google के डेटा वेयरहाउस की विश्लेषणात्मक क्षमता का उपयोग करना चाहते हैं, और BigQuery से डेटा को आसानी से एकीकृत, विश्लेषण, संग्रहीत या आगे संसाधित करके इसे कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करना चाहते हैं।
आर्किटेक्चर
आइए Amazon AppFlow का उपयोग करके Google BigQuery से Amazon S3 में डेटा स्थानांतरित करने की वास्तुकला की समीक्षा करें।
- एक डेटा स्रोत चुनें: में अमेज़न ऐपफ्लो, अपने डेटा स्रोत के रूप में Google BigQuery चुनें। वे तालिकाएँ या डेटासेट निर्दिष्ट करें जिनसे आप डेटा निकालना चाहते हैं।
- फ़ील्ड मैपिंग और परिवर्तन: अमेज़ॅन ऐपफ्लो के सहज दृश्य इंटरफ़ेस का उपयोग करके डेटा ट्रांसफर कॉन्फ़िगर करें। आप डेटा फ़ील्ड को मैप कर सकते हैं और अपनी आवश्यकताओं के साथ डेटा को संरेखित करने के लिए आवश्यकतानुसार परिवर्तन लागू कर सकते हैं।
- स्थानांतरण आवृत्ति: तय करें कि आप कितनी बार डेटा स्थानांतरित करना चाहते हैं - जैसे दैनिक, साप्ताहिक, या मासिक - लचीलेपन और स्वचालन का समर्थन करते हुए।
- गंतव्य: अपने डेटा के लिए गंतव्य के रूप में एक S3 बकेट निर्दिष्ट करें। Amazon AppFlow डेटा को कुशलतापूर्वक स्थानांतरित करेगा, जिससे यह आपके Amazon S3 स्टोरेज में पहुंच योग्य हो जाएगा।
- उपभोग: उपयोग अमेज़न एथेना Amazon S3 में डेटा का विश्लेषण करने के लिए।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस समाधान में उपयोग किया गया डेटासेट किसके द्वारा तैयार किया गया है सिंथिया, के अंतर्गत एक सिंथेटिक रोगी जनसंख्या सिम्युलेटर और ओपनसोर्स परियोजना अपाचे लाइसेंस 2.0. इस डेटा को Google BigQuery में लोड करें या अपने मौजूदा डेटासेट का उपयोग करें।
Amazon AppFlow को अपने Google BigQuery खाते से कनेक्ट करें
इस पोस्ट के लिए, आप एक Google खाते, उचित अनुमतियों वाले OAuth क्लाइंट और Google BigQuery डेटा का उपयोग करते हैं। Amazon AppFlow से Google BigQuery एक्सेस को सक्षम करने के लिए, आपको पहले से एक नया OAuth क्लाइंट सेट करना होगा। निर्देशों के लिए देखें Amazon AppFlow के लिए Google BigQuery कनेक्टर.
अमेज़न S3 सेट करें
Amazon S3 में प्रत्येक वस्तु को एक बाल्टी में संग्रहित किया जाता है। इससे पहले कि आप Amazon S3 में डेटा स्टोर कर सकें, आपको यह करना होगा एक S3 बाल्टी बनाएँ परिणामों को संग्रहीत करने के लिए।
Amazon AppFlow परिणामों के लिए एक नया S3 बकेट बनाएं
S3 बकेट बनाने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- AWS प्रबंधन कंसोल पर अमेज़न S3, चुनें बाल्टी बनाएँ.
- विश्व स्तर पर अद्वितीय दर्ज करें आपकी बाल्टी का नाम; उदाहरण के लिए,
appflow-bq-sample
. - चुनें बाल्टी बनाएँ।
अमेज़ॅन एथेना परिणामों के लिए एक नया S3 बकेट बनाएं
S3 बकेट बनाने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- AWS प्रबंधन कंसोल पर अमेज़न S3, चुनें बाल्टी बनाएँ.
- विश्व स्तर पर अद्वितीय दर्ज करें आपकी बाल्टी का नाम; उदाहरण के लिए,
athena-results
. - चुनें बाल्टी बनाएँ।
AWS ग्लू डेटा कैटलॉग के लिए उपयोगकर्ता भूमिका (IAM भूमिका)।
आपके द्वारा अपने प्रवाह के साथ स्थानांतरित किए जाने वाले डेटा को सूचीबद्ध करने के लिए, आपके पास उचित उपयोगकर्ता भूमिका होनी चाहिए AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM). आप Amazon AppFlow को यह भूमिका प्रदान करते हैं ताकि इसे बनाने के लिए आवश्यक अनुमतियाँ प्रदान की जा सकें एडब्ल्यूएस गोंद डेटा कैटलॉग, टेबल, डेटाबेस और विभाजन।
उदाहरण के लिए IAM नीति जिसमें आवश्यक अनुमतियाँ हैं, देखें Amazon AppFlow के लिए पहचान-आधारित नीति उदाहरण।
डिज़ाइन का पूर्वाभ्यास
अब, आइए एक व्यावहारिक उपयोग के मामले पर चलते हुए देखें कि Amazon AppFlow Google BigQuery से Amazon S3 कनेक्टर कैसे काम करता है। उपयोग के मामले में, आप विश्लेषण के लिए दीर्घकालिक भंडारण के लिए Google BigQuery से Amazon S3 तक ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत करने के लिए Amazon AppFlow का उपयोग करेंगे।
अमेज़ॅन ऐपफ़्लो सेट करें
Google Analytics से Amazon S3 में डेटा स्थानांतरित करने के लिए एक नया Amazon AppFlow प्रवाह बनाएं।
- पर अमेज़ॅन ऐपफ़्लो कंसोल, चुनें प्रवाह बनाएँ.
- अपने प्रवाह के लिए एक नाम दर्ज करें; उदाहरण के लिए,
my-bq-flow
. - आवश्यक जोड़ें टैग; उदाहरण के लिए, के लिए कुंजी में प्रवेश
env
है और सीएएए की वैल्यू में प्रवेशdev
.
- चुनें अगला.
- के लिए स्रोत का नाम, चुनें गूगल बिगक्वेरी.
- चुनें नया कनेक्शन बनाएं.
- अपना OAuth दर्ज करें ग्राहक आईडी और ग्राहक गुप्त, फिर अपने कनेक्शन को नाम दें; उदाहरण के लिए,
bq-connection
.
- पॉप-अप विंडो में, amazon.com को Google BigQuery API तक पहुंच की अनुमति देना चुनें।
- के लिए Google BigQuery ऑब्जेक्ट चुनें, चुनें तालिका.
- के लिए Google BigQuery सबऑब्जेक्ट चुनें, चुनें BigQueryप्रोजेक्टनाम.
- के लिए Google BigQuery सबऑब्जेक्ट चुनें, चुनें डेटाबेस का नाम.
- के लिए Google BigQuery सबऑब्जेक्ट चुनें, चुनें TableName.
- के लिए गंतव्य का नाम, चुनें अमेज़न S3.
- के लिए बाल्टी विवरण, पूर्वापेक्षाओं में Amazon AppFlow परिणामों को संग्रहीत करने के लिए आपके द्वारा बनाई गई Amazon S3 बकेट चुनें।
- दर्ज
raw
एक के रूप में उपसर्ग.
- अगला, प्रदान करें एडब्ल्यूएस गोंद डेटा कैटलॉग आगे के विश्लेषण के लिए एक तालिका बनाने के लिए सेटिंग्स।
- चयन उपयोगकर्ता भूमिका (IAM भूमिका) पूर्वापेक्षाओं में बनाई गई।
- नया बनाएँ डेटाबेस उदाहरण के लिए,
healthcare
. - उपलब्ध कराने के एक तालिका उपसर्ग उदाहरण के लिए सेटिंग,
bq
.
- चुनते हैं मांग पर भागो.
- चुनें अगला
- चुनते हैं मैन्युअल रूप से फ़ील्ड मैप करें.
- इसके लिए निम्नलिखित छह फ़ील्ड का चयन करें स्रोत फ़ील्ड का नाम मेज से एलर्जी:
- प्रारंभ
- रोगी
- कोड
- Description
- प्रकार
- वर्ग
- चुनें फ़ील्ड को सीधे मैप करें.
- चुनें अगला.
- In फ़िल्टर जोड़ें अनुभाग चुनते हैं, अगला.
- चुनें प्रवाह बनाएँ.
प्रवाह चलाएँ
अपना नया प्रवाह बनाने के बाद, आप इसे मांग पर चला सकते हैं।
- पर अमेज़ॅन ऐपफ़्लो कंसोल, चुनें
my-bq-flow
. - चुनें प्रवाह चलाओ.
इस पूर्वाभ्यास के लिए, समझने में आसानी के लिए कार्य को ऑन-डिमांड चलाने का चयन करें। व्यवहार में, आप एक निर्धारित कार्य चुन सकते हैं और समय-समय पर केवल नया जोड़ा गया डेटा निकाल सकते हैं।
अमेज़ॅन एथेना के माध्यम से क्वेरी
जब आप वैकल्पिक AWS ग्लू डेटा कैटलॉग सेटिंग्स का चयन करते हैं, तो डेटा कैटलॉग डेटा के लिए कैटलॉग बनाता है, जिससे अमेज़ॅन एथेना को क्वेरी करने की अनुमति मिलती है।
यदि आपको क्वेरी परिणाम स्थान कॉन्फ़िगर करने के लिए कहा जाए, तो नेविगेट करें सेटिंग टैब और चुनें प्रबंधित। के अंतर्गत सेटिंग्स प्रबंधित करें, पूर्वापेक्षाओं में निर्मित एथेना परिणाम बकेट चुनें और चुनें सहेजें.
- पर अमेज़ॅन एथेना कंसोल, डेटा स्रोत का चयन करें
AWSDataCatalog
. - अगला, चयन करें डाटाबेस as
healthcare
. - अब आप AWS ग्लू क्रॉलर द्वारा बनाई गई तालिका का चयन कर सकते हैं और उसका पूर्वावलोकन कर सकते हैं।
- आप शीर्ष 10 एलर्जी का पता लगाने के लिए एक कस्टम क्वेरी भी चला सकते हैं जैसा कि निम्नलिखित क्वेरी में दिखाया गया है।
नोट: इस मामले में, नीचे दी गई क्वेरी में, तालिका का नाम बदलें bq_appflow_mybqflow_1693588670_latest
, आपके AWS खाते में उत्पन्न तालिका के नाम के साथ।
- चुनें क्वेरी चलाएँ.
यह परिणाम मामलों की संख्या के आधार पर शीर्ष 10 एलर्जी दिखाता है।
क्लीन अप
शुल्क लगने से बचने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करके अपने AWS खाते में संसाधनों को साफ़ करें:
- Amazon AppFlow कंसोल पर, चुनें प्रवाह नेविगेशन फलक में
- प्रवाह की सूची से प्रवाह का चयन करें
my-bq-flow
, और इसे मिटा दें। - प्रवाह को हटाने के लिए हटाएं दर्ज करें।
- चुनें कनेक्शन नेविगेशन फलक में
- चुनें गूगल बिगक्वेरी कनेक्टर्स की सूची से, चयन करें
bq-connector
, और इसे मिटा दें। - कनेक्टर को हटाने के लिए हटाएं दर्ज करें।
- IAM कंसोल पर, चुनें भूमिकाओं नेविगेशन पेज में, फिर AWS ग्लू क्रॉलर के लिए आपके द्वारा बनाई गई भूमिका का चयन करें और उसे हटा दें।
- अमेज़न एथेना कंसोल पर:
- डेटाबेस के अंतर्गत बनाई गई तालिकाएँ हटाएँ
healthcare
AWS ग्लू क्रॉलर का उपयोग करना। - डेटाबेस छोड़ें
healthcare
- डेटाबेस के अंतर्गत बनाई गई तालिकाएँ हटाएँ
- Amazon S3 कंसोल पर, आपके द्वारा बनाए गए Amazon AppFlow परिणाम बकेट को खोजें, चुनें खाली वस्तुओं को हटाने के लिए, फिर बकेट को हटा दें।
- अमेज़ॅन S3 कंसोल पर, आपके द्वारा बनाए गए अमेज़ॅन एथेना परिणाम बकेट को खोजें, चुनें खाली वस्तुओं को हटाने के लिए, फिर बकेट को हटा दें।
- Google BigQuery संसाधनों वाले प्रोजेक्ट को हटाकर अपने Google खाते में संसाधनों को साफ़ करें। दस्तावेज़ीकरण का पालन करें Google संसाधनों को साफ़ करें.
निष्कर्ष
Amazon AppFlow में Google BigQuery कनेक्टर Google के डेटा वेयरहाउस से Amazon S3 में डेटा स्थानांतरित करने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है। यह एकीकरण एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग, संग्रह और दीर्घकालिक भंडारण को सरल बनाता है, जो दोनों प्लेटफार्मों की विश्लेषणात्मक क्षमताओं का उपयोग करने के इच्छुक डेटा पेशेवरों और संगठनों के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।
अमेज़ॅन ऐपफ्लो के साथ, डेटा एकीकरण की जटिलताएं समाप्त हो जाती हैं, जिससे आप अपने डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। चाहे आप ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत कर रहे हों, जटिल विश्लेषण कर रहे हों, या मशीन लर्निंग के लिए डेटा तैयार कर रहे हों, यह कनेक्टर प्रक्रिया को सरल बनाता है, जिससे यह डेटा पेशेवरों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ हो जाता है।
यदि आप यह देखने में रुचि रखते हैं कि Amazon AppFlow का उपयोग करके Google BigQuery से Amazon S3 में डेटा कैसे स्थानांतरित किया जाता है, तो चरण-दर-चरण देखें वीडियो ट्यूटोरियल. इस ट्यूटोरियल में, हम कनेक्शन स्थापित करने से लेकर डेटा ट्रांसफर प्रवाह चलाने तक की पूरी प्रक्रिया से गुजरेंगे। Amazon AppFlow पर अधिक जानकारी के लिए जाएँ अमेज़न ऐपफ्लो.
लेखक के बारे में
कार्तिकेय खटोर अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में ग्लोबल लाइफ साइंस पर सॉल्यूशन आर्किटेक्ट हैं। वह AWS एनालिटिक्स सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करके ग्राहकों को उनकी क्लाउड यात्रा में मदद करने को लेकर उत्साहित हैं। वह एक शौकीन धावक है और लंबी पैदल यात्रा का आनंद लेता है।
कामेन शारलैंडजीव एक सीनियर बिग डेटा और ईटीएल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट और अमेज़ॅन ऐपफ्लो विशेषज्ञ हैं। वह उन ग्राहकों के लिए जीवन आसान बनाने के मिशन पर हैं जो जटिल डेटा एकीकरण चुनौतियों का सामना कर रहे हैं। उसका गुप्त हथियार? पूरी तरह से प्रबंधित, कम-कोड वाली AWS सेवाएँ जो न्यूनतम प्रयास और बिना किसी कोडिंग के काम पूरा कर सकती हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/simplify-data-transfer-google-bigquery-to-amazon-s3-using-amazon-appflow/
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