Đồng bộ dữ liệu với Bigquery
Tài liệu hướng dẫn thao tác sync data từ PangoCDP lên Google BigQuery từ PangoCDP
Was this helpful?
Tài liệu hướng dẫn thao tác sync data từ PangoCDP lên Google BigQuery từ PangoCDP
Was this helpful?
Google BigQuery là một kho dữ liệu (data warehouse) trên nền tảng điện toán đám mây của Google (Google Cloud) cho phép bạn chạy các truy vấn siêu nhanh trên các tập dữ liệu lớn. BigQuery hoạt động dưới dạng nền tảng là một dịch vụ (Platform as a Service – PaaS) trên hạ tầng của Google nên được thừa hưởng nhiều công nghệ hiện đại và tiên tiến. BigQuery hiện nay đã trở thành một trong những data warehouse được sử dụng nhiều nhất trên thế giới
Vào Module Console
Chọn Database
Chọn GCP BigQuery
Vào Module Console
Chọn Connection
Chọn Database
Chọn Manage và kênh BigQuery
Tạo Table và điền thông tin
Data type
chọn Data Model muốn push lên GG BigQuery
Table name
sẽ tự sinh ra sau khi chọn Data type
Version
chọn Version BigQuery Pango
Version 1: tất cả các customField sẽ được gôm và nằm trong cùng 1 Field. Sau khi Push lên GG BQ sẽ dùng công thức tách chuỗi ra từng Field
Version 2: tất cả các customField trên Data Model sẽ được giữ nguyên riêng biệt sau khi đẩy lên GG BQ và không cần dùng công thức tách chuỗi
Custom Table Name
dùng để đặt tên bảng table trên GG BQ sau khi dữ liệu được push
(1) Feed data to BigQuery
Data type
Data Model được chọn để push lên GG BigQuery
Mặc định hiển thị tự động
Table name
sẽ tự sinh ra sau khi chọn Data type
Mặc định hiển thị tự động
Job description
mô tả về dataset
Batch Loading
dùng để đẩy theo từng Batch Data (phân tách thành nhiều phần và Push data lên Google BQ, thường áp dụng cho push data số lượng lớn).
Google BQ thì các Batch được push lên sẽ không có cập nhật thông tin để người dùng biết nên ít khi dùng chức năng này.
More filters
thêm điều kiện lọc về data muốn feed vào dataset (các field đã tạo ở Data model)
Trigger
chọn thời gian để push dữ liệu
Instance: Chọn khoảng thời gian cụ thể và feed data lên dataset BigQuery ngay lập tức
Schedule: Đặt lịch, chọn khoảng thời gian cụ thể cho hệ thống tự động feed data lên Bigquery ( trường hợp dưới đây là feed data mỗi giờ, ví dụ: 3:00, 4:00,…)
Look back time
là tổng khoảng thời gian mà hệ thống sẽ lấy mỗi khi bắt đầu chạy auto feed data
Ví dụ khi chúng ta chọn khoảng thời gian mà hệ thống sẽ tự động feed data là mỗi giờ vào lúc :00’ thì đúng khi bước qua giờ mới hệ thống sẽ chạy quét dữ liệu từ giờ trước đó ( 3h-4h thì sẽ là dữ liệu từ 03:00 - 04:00 là 60’) nhưng từ đoạn thời gian bắt đầu quét và push lên Bigquery thì sẽ tốn một khoảng thời gian tuỳ thuộc vào lượng data(ví dụ trong trường hợp này là 5’) nên thay vì chúng ta quét 60’ thì chúng ta sẽ quét 65’ để có thể hold được lượng data bị miss trong khoảng thời gian mà hệ thống xử lý lượng data từ giờ trước đó
Sẽ có một số mốc thời gian để có thể dễ hình dung
Mỗi giờ: 65’
Mỗi ngày: 25h
Và đây sẽ là 2 khoảng thời gian thường gặp nhất
(2) View task
view lại những task đã chạy trước đó ( feed now hoặc feed schedule)
(3) Check sum
Kiểm tra lại lượng dữ liệu trong model Pango và lượng dữ liệu đã push lên Bigquery
Để kiểm tra dữ liệu đã được sync lên Google BQ thì truy cập vào
