Azure Blob Storage にデータを蓄積しながら、Google Cloud Storage にもデータを蓄積しよう

前々回、前回のブログで、 AWS 上で生成されたデータを、 AWS S3 にストアしながら、 GCP GCS にもデータを流して、ストアする方法を書きました。

• Apache NiFi を使って Google Cloud Storage にデータを蓄積しよう
• AWS S3 にデータを蓄積しながら、Google Cloud Storage にもデータを蓄積する

今回は、Azure 上で生成されたデータを、 Azure Blob Storage にストアしながら、　GCP GCS にもデータを流してストアする方法を書きます。 GCP GCS をデータレイクにして、 Google BigQuery などで分析を行うことを想定しています。

• GCP 上の NiFi
  

• AWS 上の　NiFi
  

• Azure 上の　NiFi
  

Azure での作業

• Azure 上で仮想マシンを作成

sudo yum -y update
sudo yum -y install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
sudo sh -c "echo 'export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-openjdk' >> /etc/profile.d/jdk.sh"
sudo sh -c "echo 'export PATH=\$JAVA_HOME/bin:\$PATH' >> /etc/profile.d/jdk.sh"
source /etc/profile.d/jdk.sh
wget https://archive.apache.org/dist/nifi/1.4.0/nifi-1.4.0-bin.tar.gz
tar zxvf nifi-1.4.0-bin.tar.gz
cd nifi-1.4.0/bin
./nifi.sh start

• port 8080 をオープン

• http://[ipaddress]:8080/nifi にアクセスし、正常に NiFi の UI が表示されるか確認

• Azure Blob を作成
  

• ストレージアカウント名、アクセスキー、コンテナ名を確認
  

• NiFi の　PutAzureBlobStorage Processor を作成し、Property タブで、下記を入力

• Storage Account Name : ストレージアカウント名
• Storage Account Key : アクセスキー
• Container name : コンテナ名
• Blob : 任意の名前
  

• GenerateFlowFile を作成し、GenerateFlowFIle と　PutAzureBlobStorage 接続し、両　Processor を実行
• Blob で、ファイルが作成されていることを確認

GCP での作業

• GCP 上にインストールした、 NiFi http://[ipaddress]:8080/nifi にアクセス
• Input Port を作成

• Input Port Name : Azure

• PutGCSObject を作成
  Apache NiFi と Google Cloud Storage の連携 を参考

• Input Port と　 PutGCSObject を接続し、両　Processor を実行

Azure での作業

• Azure 上にインストールした、 NiFi http://[ipaddress]:8080/nifi にアクセス
• Remote Process Group を作成

• URLs : [GCP 上の NiFI の URL]
  

• GenerateFlowFile と　Remote Process Group を接続し、To Input で　 Azure を選択
  

• Remote Process Group を右クリック、Enable Transmission をクリックし、Remote Process Group を有効に
  AWS S3 にデータを蓄積しながら、Google Cloud Storage にもデータを蓄積する を参考

• GCS　でファイルが作成されていることを確認

以上