Aus mehreren Microsoft SQL Server-Tabellen lesen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit der Multi Table Quelle mehrere Tabellen aus einer Microsoft SQL Server -Datenbank lesen. Verwenden Sie die Quelle „Multi Table“, wenn Ihre Pipeline aus mehreren Tabellen lesen soll. Informationen zum Lesen der Pipeline aus einer einzelnen Tabelle finden Sie unter Aus einer SQL Server-Tabelle lesen.

Die Quelle „Multi Table“ gibt Daten mit mehreren Schemas aus und enthält ein Tabellennamenfeld, das die Tabelle angibt, aus der die Daten stammen. Verwenden Sie bei Verwendung der Quelle „Multi Table“ eine der Multi Table-Senken, BigQuery Multi Table oder GCS Multi File.

Hinweis

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Aktivieren Sie die Cloud Data Fusion, Cloud Storage, BigQuery und Dataproc APIs.

    Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

    APIs aktivieren

  7. Erstellen Sie eine Cloud Data Fusion-Instanz.
  8. Prüfen Sie, ob Ihre SQL Server-Datenbank Verbindungen von Cloud Data Fusion akzeptieren kann. Daher empfehlen wir Ihnen, eine private Cloud Data Fusion-Instanz zu erstellen.

Cloud Data Fusion-Instanz ansehen

Bei Verwendung von Cloud Data Fusion verwenden Sie sowohl die Google Cloud console als auch die separate UI von Cloud Data Fusion. In der Google Cloud console können Sie ein Google Cloud Projekt erstellen und Cloud Data Fusion-Instanzen erstellen und löschen. In der Cloud Data Fusion-UI können Sie die verschiedenen Seiten wie Studio oder Wrangler nutzen, um Features von Cloud Data Fusion zu verwenden.

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Cloud Data Fusion“ auf.

  2. Wenn Sie die Instanz in Cloud Data Fusion Studio öffnen möchten, klicken Sie auf Instanzen und dann auf Instanz anzeigen.

    Zur Seite „VM-Instanzen“

SQL Server-Passwort als sicheren Schlüssel speichern

Fügen Sie Ihr SQL Server-Passwort als sicheren Schlüssel hinzu, um Ihre Cloud Data Fusion-Instanz zu verschlüsseln. Später in diesem Leitfaden sorgen Sie dafür, dass Ihr Passwort mit Cloud KMS abgerufen wird.

  1. Klicken Sie rechts oben auf einer beliebigen Seite von Cloud Data Fusion auf Systemadministrator.

  2. Klicken Sie auf den Tab Configuration (Konfiguration).

  3. Klicken Sie auf HTTP-Aufrufe ausführen.

    Configuration um.

  4. Wählen Sie im Drop-down-Menü PUT aus.

  5. Geben Sie im Feld Pfad namespaces/NAMESPACE_ID/securekeys/PASSWORD ein.

  6. Geben Sie im Feld Body den Wert {"data":"SQL_SERVER_PASSWORD"} ein.

  7. Klicken Sie auf Senden.

    Passwort

Achten Sie darauf, dass die Antwort, die Sie erhalten, der Statuscode 200 ist.

JDBC-Treiber für SQL Server abrufen

Mit dem Hub

  1. Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Hub.

  2. Geben Sie in der Suchleiste Microsoft SQL Server JDBC Driver ein.

  3. Klicken Sie auf Microsoft SQL Server JDBC-Treiber.

  4. Klicken Sie auf Herunterladen. Führen Sie die angezeigten Schritte aus.

  5. Klicken Sie auf Deploy. Laden Sie die JAR-Datei aus dem vorherigen Schritt hoch.

  6. Klicken Sie auf Beenden.

Mit Studio

  1. Rufen Sie Microsoft.com auf.

  2. Wählen Sie einen Download aus und klicken Sie auf Herunterladen.

  3. Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.

  4. Klicken Sie auf Hinzufügen.

  5. Klicken Sie unter Treiber auf Hochladen.

  6. Laden Sie die in Schritt 2 heruntergeladene JAR-Datei hoch.

  7. Klicken Sie auf Weiter.

  8. Konfigurieren Sie den Treiber, indem Sie einen Namen eingeben.

  9. Geben Sie im Feld Klassenname com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver ein.

  10. Klicken Sie auf Beenden.

Multiple Table-Plug-ins bereitstellen

  1. Klicken Sie in der Web-UI von Cloud Data Fusion auf Hub.

  2. Geben Sie in der Suchleiste Multiple table plugins ein.

  3. Klicken Sie auf Multiple Table-Plug-ins.

    Passwort

  4. Klicken Sie auf Deploy.

  5. Klicken Sie auf Beenden.

  6. Klicken Sie auf Pipeline erstellen.

Mit SQL Server verbinden

  1. Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.

  2. Maximieren Sie in Studio das Menü Quelle.

  3. Klicken Sie auf Multiple Database Tables.

    Multiple Tables.

  4. Bewegen Sie den Mauszeiger auf den Knoten Multiple Database Tables und klicken Sie auf Properties.

    Properties.

  5. Geben Sie im Feld Referenzname einen Referenznamen an, der zur Identifizierung Ihrer SQL Server-Quelle verwendet wird.

  6. Geben Sie im Feld JDBC Connection String den JDBC-Verbindungsstring ein. Beispiel: jdbc:sqlserver://mydbhost:1433. Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungs-URL erstellen.

  7. Geben Sie den JDBC-Plug-in-Namen, den Datenbanknutzernamen und das Datenbanknutzerpasswort ein.

  8. Klicken Sie auf Validieren.

  9. Klicken Sie auf Schließen.

Mit BigQuery oder Cloud Storage verbinden

  1. Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.

  2. Maximieren Sie Senke.

  3. Klicken Sie auf BigQuery Multi Table oder GCS Multi File.

  4. Verbinden Sie den Knoten Multiple Database Tables mit BigQuery Multi Table oder GCS Multi File.

    Spüle anschließen

  5. Bewegen Sie den Mauszeiger auf den BigQuery Multi Table oder GCS Multi File Knoten und klicken Sie auf Properties, um die Senke zu konfigurieren.

    Weitere Informationen finden Sie unter Google BigQuery Multi Table Sink und Google Cloud Storage Multi File Sink.

  6. Klicken Sie auf Validieren.

  7. Klicken Sie auf Schließen.

Vorschau der Pipeline ausführen

  1. Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.

  2. Klicken Sie auf Vorschau.

  3. Klicken Sie auf Ausführen. Warten Sie, bis die Vorschau abgeschlossen ist.

Pipeline bereitstellen

  1. Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü und rufen Sie die Seite Studio auf.

  2. Klicken Sie auf Deploy.

Pipeline ausführen

  1. Klicken Sie in der Cloud Data Fusion-UI auf Menü.

  2. Klicken Sie auf Liste.

  3. Klicken Sie auf die Pipeline.

  4. Klicken Sie auf der Seite mit den Pipelinedetails auf Ausführen.

Nächste Schritte