ETL ELTについて

Dataprocを使ったETL、Dataflowを使ったETL、BigQueryを使ったELTなど、Google CloudのETL/ELTを学ぼうとしただけでも、頭がいたくなりました。各処理の違いをChatGPTさんに聞きながらまとめたいと思います。一考え方です。

ChatGPTに聞いてみました

Dataprocを使ったETL: ハドゥープやスパークなどのオープンソースデータ処理フレームワークを利用して、大量のデータ処理や分析を行います。バッチ処理に適しています。

Dataflowを使ったETL: ストリーミングデータとバッチデータの両方を処理できるフルマネージドサービスです。リアルタイムデータ処理が必要な場合や、複雑なデータ変換が求められる場合に適しています。

BigQueryを使ったELT: ストレージと分析機能を兼ね備えたフルマネージドデータウェアハウスサービスです。データを先にロードし、BigQuery内で変換処理を行います。スケーラビリティが高く、SQLによる分析が可能です。

いまいちわかならい。。。

使い分け例をきいてみました

バッチデータ処理で大規模なデータセットを分析したい場合: Dataprocを使用して、HadoopやSparkのエコシステムを活用しましょう。データの前処理や分析に適しています。

リアルタイムデータ処理が必要な場合: Dataflowを選択して、ストリーミングデータとバッチデータの両方を効率的に処理します。リアルタイムでのデータ変換や加工が求められるシナリオに適しています。

データウェアハウスにデータを集約し、SQLを使用して分析したい場合: BigQueryのELTが最適です。データをロードしてから変換することで、スケーラビリティと分析のパフォーマンスを最大化できます。

質問してみました

Q1　バッチ処理でもDataflowを選択するのはどういうケースか？
A1　Dataflowはバッチ処理でも選択されるケースとして、複雑なデータ変換や複数のデータソースからの統合が必要な場合です。また、将来的にリアルタイム処理を導入する可能性がある場合にも適しています。

Q2　バッチ処理で小規模な場合は？
A2　小規模なバッチ処理の場合は、Cloud Functionsや簡易的なBigQueryの機能を利用することが考えられます。コストを抑えつつ、シンプルなデータ変換やロードが可能です。

Q3　ELだけしたい場合は？
A3　EL（Extract and Load）のみを行いたい場合は、Cloud StorageとBigQueryの組み合わせが適しています。データをCloud Storageに格納し、BigQueryに直接ロードすることで、高速かつ効率的にデータを分析用に準備できます。

Q4　どれか１つを選ぶのではなくて、複数を組み合わせて使うのか？複雑になりそうな場合は、最初からDataflowを使うのか？
A4　複数のツールを組み合わせて使用することは一般的です。例えば、データ収集と初期処理にDataflowを使い、最終的な分析やデータの保存にBigQueryを使用するなど、各ツールの強みを活かした構成が考えられます。プロジェクトの複雑性や将来のスケーラビリティを考慮して、必要に応じて複数のサービスを組み合わせることが推奨されます。プロジェクトの初期段階からDataflowを使用する場合は、その柔軟性とスケーラビリティが複雑なデータ処理要件に対応できるため、適切な選択となる場合があります。

Q5　複数のツールを組み合わせると、管理がむつかしくないか？
A5　複数のツールを組み合わせると管理が複雑になる可能性があります。しかし、クラウドプラットフォームはこれらのツールを統合しやすくする機能やサービスを提供しています。例えば、Google CloudのDataflow、BigQuery、Dataprocなどは相互に連携して動作するよう設計されており、一貫した管理インターフェースやAPIを通じて、効率的な管理をサポートします。適切な計画と設計により、複雑性を管理し、シームレスなデータ処理パイプラインを実現できます。

Q6　dbtを使う場合はどのれが置き換えられる？全部？
A6　dbt (Data Build Tool) は、データ変換（特にTransformの部分）に特化しています。そのため、DataflowやDataprocといったデータ処理ツールのTransform機能と一部重複しますが、dbtはSQLによるデータ変換とテストに焦点を当てています。BigQueryでのELTプロセスにおいて、dbtはTransformの工程を強化し、データモデリングとデータ品質保証をサポートします。dbtはETL/ELTパイプラインの全体を置き換えるものではなく、データ変換をより効率的かつ信頼性高く行うためのツールです。

Q7　BigQueryを使ったELTをdbtに置き換えるイメージ？
A7　dbtを使ったBigQuery上でのELTプロセスは、データ変換（Transform）の部分を強化する形でイメージできます。BigQueryでデータをロード（Load）した後、dbtを活用して高度なデータ変換、モデリング、テストをSQLで実行します。これにより、データの整合性を保ちながら、より効率的で再利用可能な分析基盤を構築できます。

まとめ

データ変換（Transform）の部分はdbtをつかって、データはGoogle Cloud StorageにおいてBigQueryで加工をするのがシンプルでよさそう？

＜ChatGPTさんの回答＞
はい、そのアプローチはシンプルで効果的です。Google Cloud Storageにデータを保存し、BigQueryで必要な加工を行い、その過程でdbtを用いてデータ変換（Transform）を行うことで、効率的かつ柔軟なデータ処理が可能になります。この方法は、データの処理と分析の基盤を構築する際に、スケーラビリティと管理のしやすさを兼ね備えています。