1. 从 Google Cloud 下载服务帐号凭据 JSON 文件

1.1. 点击IAM和管理->服务账号，进入服务账号管理页面

1.2. 选择账号，进入密钥管理

1.3. 创建新密钥，选择json类型，点击创建后，会自动下载json格式的密钥文件到本机。

1.4. 对密钥文件进行base64编码

若为windows机器，请使用在线工具进行编码

若为Linux 和 Mac，您可以使用将文件内容打印为 base64 编码的字符串。

执行base64 service_account_json_file.json，将打印出来的内容复制到文本中，注意删除换行符。

2. 获取GoogleCloud的项目ID

点击项目名称，获取对应项目ID，保存以备用。

3. 使用AWS Secrets Manager管理密钥bigquery_credentials_poc

使用Secrets Manager 控制台，创建密钥，选择其它类型密钥,键输入：credentials，值输入使用base64编码后的字符串

输入密钥名称：bigquery_credentials_poc，其它选项默认填写，点击存储生成密钥。

在密钥列表，点击bigquery_credentials_poc，打开详情信息，复制密钥ARN以备用。

arn:aws:secretsmanager:us-west-2:260527533511:secret:bigquery_credentials_poc-wCHyT3

4. 创建S3桶s3-redshift-glue

4.1. 选择AWS区域（东京）创建S3桶s3-redshift-glue，不开放公有访问权限。

复制的s3-redshift-glue的arn以备用。arn:aws:s3:::s3-redshift-glue

4.2. 在S3桶s3-redshift-glue中创建存放数据的文件夹

文件夹名称可根据要导出的表名进行创建。此次创建文件夹311_service_requests。

5. 创建策略policy_secrets_s3

使用以下json创建策略policy_secrets_s3，允许访问密钥bigquery_credentials_poc，S3桶s3-redshift-glue。

{

    “Version”: “2012-10-17”,

    “Statement”: [

        {

            “Sid”: “GetDescribeSecret”,

            “Effect”: “Allow”,

            “Action”: [

                “secretsmanager:GetResourcePolicy”,

                “secretsmanager:GetSecretValue”,

                “secretsmanager:DescribeSecret”,

                “secretsmanager:ListSecretVersionIds”

            ],

            “Resource”: “arn:aws:secretsmanager:us-west-2:260527533511:secret:bigquery_credentials_poc-wCHyT3”

        },

        {

            “Sid”: “S3Policy”,

            “Effect”: “Allow”,

            “Action”: [

                “s3:GetBucketLocation”,

                “s3:ListBucket”,

                “s3:GetBucketAcl”,

                “s3:GetObject”,

                “s3:PutObject”,

                “s3:DeleteObject”

            ],

            “Resource”: [

                “arn:aws:s3:::s3-redshift-glue”,

                “arn:aws:s3:::s3-redshift-glue/*”

            ]

        }

    ]

}

6. 创建IAM角色roleGlueBigqueryS3

创建角色roleGlueBigqueryS3，受信任实体类型选择Glue，添加以下三个策略：

7. 使用AWS Marketplace订阅 AWS Glue Connector for Google BigQuery

7.1. 点击了解产品，搜索 AWS Glue Connector for Google BigQuery

7.2. 选择继续订阅

7.3. 查看条款和条件、定价和其他详细信息

7.4. 选择继续配置

7.5. 对于Fulfillment option，选择您的交付方式；对于Software version，选择您的软件版本，然后选择继续启动

7.6. 在使用说明下，选择在 AWS Glue Studio 中激活 Glue 连接器

7.7. 创建glue connectors：bigquery

输入连接的名称bigquery，密钥文件选择bigquery_credentials_poc

8. 在 AWS Glue Studio 中创建 ETL 作业

8.1. 创建job

  • 在 Glue Studio 上，选择Jobs。
  • 对于源，选择AWS Glue Connector for Google BigQuery。
  • 对于目标，选择S3。
  • 点击创建。

8.2. 删除ApplyMapping

选中ApplyMapping并删除它。

8.3. 配置AWS Glue Connector…

8.3.1. 连接选择bigguery。
8.3.2. 在连接选项中添加以下键值
  • 键： parentProject，值： <<google_project_id>> #第步骤2中获取的项目ID
  • 键: table,值:bigquery-public-data.austin_311.311_service_requests #bigquery中表名

8.4. 配置S3

8.4.1. 选中S3 bucket，选择导出到S3的数据格式，此次POC验证选择JSON
8.4.2. 选择压缩类型
8.4.3. 指定 S3 目标位置

8.5. 配置Job_details

  • 输入Name：Glue_BigQuery_S3
  • 选择IAM Role：roleGlueBigqueryS3   #为步骤6中创建的角色
  • 选择类型：Spark
  • 选择Glue version：Glue 2.0 – Supports Spark 2.4, Scala 2, Python3
  • 其余选项保留为默认值，点击Save保存

9. 运行ETL作业Job

9.1. 点击详情中右上角Run，运行作业

9.2. 点击Runs,查看执行情况

9.3. 执行成功后查看S3桶中文件

9.4. 下载文件，查看文件格式

10. 总结

至此，使用glue自定义规则从BigQuery同步数据到S3桶已完成，若需要将数据加载到redshift，请在redshift中创建对应表，再使用copy命令导入S3数据到表中。详细操作请见上一份POC文档《Redshift测试工作截图》。