Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。
随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
数据规模仍在持续扩大的今天，为了从中获得可操作的洞察力，进一步实现数据分析策略的现代化转型，越来越多的企业开始把目光投注到 BigQuery 之上，希望通过 BigQuery 来运行大规模关键任务应用，从而达到优化运营、改善客户体验并降低总体拥有成本的目的。
作为自带 ETL 的实时数据平台，我们也看到了很多从传统内部数据仓库向 BigQuery 的数据迁移需求。
一、BigQuery 的云数仓优势
作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对 PB 级数据进行安全并可扩展的分析。同时也因其天然具备的无服务器架构、低成本等特性，备受数据分析师和数据工程师的青睐，在数据存储和处理上表现出更出色的便利性。
BigQuery 在企业中通常用于存储来自多个系统的历史与最新数据，作为整体数据集成策略的一部分，也常作为既有数据库的补充存在。其优势在于：
在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。
数据集中存储, 提高分析效率：对于分析师而言，使用多个平台耗时费力，如果将来自多个系统的数据组合到一个集中式数据仓库中，可以有效减少这些成本。
安全性保障：可以控制对加密项目或数据集的访问，并实施身份访问管理。
可扩展性：支持根据公司的规模、性能和成本要求定制数据存储。
友好兼容：作为 Google Cloud 的一部分，它与 Google 系产品更兼容，对相关用户更友好。
为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。
二、SQLServer → BigQuery 的数据入仓任务
版本指路：
BigQuery 准备工作
1. 登录 Google Cloud 凭据页面
2. 创建服务账号，该账号将用于后续的身份验证。
a. 在页面顶部，单击创建凭据 > 服务账号。
b. 在服务账号详情区域，填写服务账号的名称、ID 和说明信息，单击创建并继续。
c. 在角色下拉框中输入并选中 BigQuery Admin，单击页面底部的完成。
3. 为服务账号创建认证密钥。
a. 在跳转到的凭据页面，单击页面下方刚创建的服务账号。
b. 在密钥标签页，单击添加密钥 > 创建新密钥。
c. 在弹出的对话框中，选择密钥类型为 JSON，然后单击创建。
d. 操作完成后密钥文件将自动下载保存至您的电脑，为保障账户安全性，请妥善保管密钥文件。
e. 登录 Google Cloud 控制台，创建数据集和表，如已存在可跳过本步骤。
i. 创建 BigQuery 数据集（*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息，创建数据集时，选择位置类型为多区域）
ii. 创建表
操作流程详解（Tapdata Cloud）
① 登录 Tapdata Cloud
* 默认已完成 Tapdata Cloud 账号注册及 Agent 部署
* 确保 Tapdata Agent 所属机器可访问 Google 云服务，例如可将 Agent 安装至海外服务器。
② 创建数据源 SQL Server 的连接
在 Tapdata Cloud 连接管理菜单栏，点击【创建连接】按钮, 在弹出的窗口中选择 SQL Server 数据库，并点击确定。
参考右侧【连接配置帮助】，完成连接创建：
③ 创建数据目标 BigQuery 的连接
1. 在 Tapdata Cloud 连接管理右侧菜单栏，点击【创建连接】按钮，在弹出的窗口中选择 BigQuery，并点击确定
2. 根据已获取的服务账号，在配置中输入 Google Cloud 相关信息，详细说明如下：
连接名称：填写具有业务意义的独有名称。
连接类型：目前仅支持作为目标。
访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。
数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。（输入服务账号后, 即可列出全部数据集）
agent 设置：选择平台自动分配，如有多个 Agent，请手动指定可访问 Google 云服务的 Agent。
3. 单击连接测试，测试通过后单击保存。（*如提示连接测试失败，可根据页面提示进行修复）
④ 新建并运行 SQL Server 到 BigQuery 的同步任务
三、Why Tapdata?
借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持，可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。
基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整
在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征：
如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差，无法满足实际使用要求；
如使用 StreamAPI 进行数据写入，虽然速度较快，但写入的数据在一段时间内无法更新；
一些数据操作存在 QPS 限制，无法像传统数据库一样随意对数据进行写入。
为此，Tapdata 选择将 Stream API 与 Merge API 联合使用，既满足了数据高性能写入的需要，又成功将延迟保持在可控范围内，具体实现逻辑如下：
在数据全量写入阶段，由于只存在数据的写入，没有变更与删除操作，因此直接使用 Stream API 进行数据导入。
在数据增量阶段，先将增量事件写入一张临时表，并按照一定的时间间隔，将临时表与全量的数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge，完成更新与删除的同步。
两个阶段的 Merge 操作，第一次进行时，强制等待时间为 30min，以避免触发 Stream API 写入的数据无法更新的限制，之后的 Merge 操作时间可以配置，这个时间即为增量的同步延迟时间，一般配置在 5min 以内。
Tapdata 有哪些优势？
此外，对于数据同步任务而言，Tapdata 同时兼具如下优势：
内置 60+ 数据连接器，稳定的实时采集和传输能力
以实时的方式从各个数据来源，包括数据库、API、队列、物联网等数据提供者采集或同步最新的数据变化。支持多源异构数据双向同步，自动映射关系型到非关系型。一键实现实时捕获，毫秒内更新。已内置 60+连接器且不断拓展中，覆盖大部分主流的数据库和类型，并支持您自定义数据源。
具有强可扩展性的 PDK 架构
4 小时快速对接 SaaS API 系统；16 小时快速对接数据库系统。
对源库几乎无影响
基于自研的 CDC 日志解析技术，0入侵实时采集数据，对源库几乎无影响。
全链路实时
基于 Pipeline 流式数据处理，以应对基于单条数据记录的即时处理需求，如数据库 CDC、消息、IoT 事件等。不同于传统 ETL，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表中。同时提供了基于时间窗的统计分析能力，适用于实时分析场景。
数据一致性保障
通过多种自研技术，保障目标端数据与源数据的高一致性，并支持通过多种方式完成一致性校验，保障生产要求。
可视化任务运行监控和告警
包含 20+ 可观测性指标，包括全量同步进度、增量同步延迟等，能够实时监控在运行任务的最新运行状态、日志信息等，支持任务告警。
【相关阅读】
![人工客服 扫码咨询](javascript:Site.hoverQrCode("//20778419.s21i.faiusr.com/4/2/ABUIABAEGAAg3Z6tkAYoqdfZ4AIwjAM4jAM.png",this);){kind=link}
![微信公众号 扫码关注](javascript:Site.hoverQrCode("//20778419.s21i.faiusr.com/4/2/ABUIABAEGAAg_ZPfhwYo8OrRrAcwrgM4rgM.png",this,{"tips":"请使用微信扫一扫"});){kind=link}