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Google BigQuery出力ツール

バージョン:
Current
Last modified: May 18, 2021

Google BigQuery 出力ツールを使用して、Designer から Google BigQuery のテーブルにデータを書き込みます。既知の制限事項については、Google BigQuery を参照してください。 

Alteryx Analytics Gallery

このツールは自動的にインストールされません。Designer。このツールを使用するには、Alteryx Analytics Gallery からダウンロードしてください。 

ツール設定

Google BigQuery へのログイン - 認証モード

サービス間またはエンドユーザーの認証情報を使用して Google BigQuery にログインできます。

可能な限り、エンドユーザー 認証に対して サービス間 認証を使用します。同じサービスアカウントを認証する様々なアプリケーションの個別のキーを管理することにより、他のアプリケーションが認証資格情報を更新する必要なく、特定のアプリケーションのアクセスを取り消すことができます。

Google BigQuery 認証情報については、Google Cloud 管理者にお問い合わせください。

サービス間認証

サービス間認証には、サービスアカウントの JSON キーファイルとも呼ばれる、Google サービスアカウントファイルが必要です。

サービスアカウントの JSON キーファイルは、Google クラウドコンソール から取得することも、既存のサービスアカウント用に新しいキーを作成することもできます。Google BigQuery の詳細については、Google Big Query のドキュメント サイトにアクセスし、「Creating and Managing Service Account Keys」を参照してください。

  1. 認証 ドロップダウンで サービス間 を選択します。
  2. ファイルの選択 ボタンをクリックして、Google サービスアカウントファイルを選択します。
  3. ファイルを開く ポップアップウィンドウで、Google サービスアカウントキーを含む JSON ファイルを選択します。ファイルを選択すると、Google Cloud Service アカウントキー ID とサービスアカウント E メールが入力されます。
  4.  テーブルを選択 ボタンをクリックして、BigQuery テーブル出力設定ウィンドウを表示し、BigQuery テーブルを選択します。プロジェクトのドロップダウンメニューを選択します。 

    キーファイルが無効な場合は、キャンバス上のツールにエラーが表示され、ワークフローを実行できなくなります。

     

  5. プロジェクトのドロップダウンメニューでテーブルを選択します。テーブル出力モードの選択 には、次のオプションが含まれています。
    1. 既存の追加: 既存のテーブルに追加します。
    2. テーブルを上書き (ドロップ): 既存のテーブルをドロップし、既存の別のテーブルと同じ nameAppend を持つ新しいテーブルを作成します。テーブルを選択すると、既存のテーブルがドロップされ、上書きされます。
  6. バッチサイズを挿入 で、バッチ処理するデータのサイズを選択します。この数値は、API を挿入するための呼び出しのたびに Google BigQuery テーブルに書き込まれる行数を指定します。

    Google では、1 秒あたりの API リクエスト数、1 秒あたりおよびリクエストごとに挿入可能な行数、挿入される行のサイズ、および HTTP リクエストのサイズに制限を設定しています。

エンドユーザー認証

  1. 認証モードで[エンドユーザー] を選択します。
  2. クライアント IDクライアントシークレットを入力します。
  3. ログイン を選択します。
  4. Google にログインして、Google E メールとパスワードを入力し、Google BigQuery にアクセスするコネクタのアクセス許可を承認するために 許可 をクリックします。
    1. Alteryx サインイン用の E メールアドレスをもう一度入力し、次へ を選択します。
    2. パスワードを入力し、サインイン を選択します。
    3. 詳細 オプションを選択し、Alteryx リンクを選択します。
  5. 次へ を選択します。

Google BigQuery 出力バージョン 3.0.0 以降では、バッチロード API を使用して JSON ファイルを Alteryx から BigQuery にプッシュします。詳細については、Google BigQuery のドキュメント を参照してください。

ロード時間は、その時点での BigQuery の使用状況によって異なる場合があります。BigQuery へのワークフロー書き込み出力は、JSON ファイルが BigQuery にプッシュされた後ではなく、テーブル内でデータがインデックス化されると終了します。受信したエラーについては、Google BigQuery のドキュメント を参照してください。 

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