2 TB+ 大小表的 Bigquery Redshift 迁移答案

【问题标题】：Bigquery Redshift migration of 2 TB+ size table2 TB+ 大小表的 Bigquery Redshift 迁移
【发布时间】：2019-07-22 11:53:04
【问题描述】：

我正在尝试将 Redshift 迁移到 BigQuery。表大小为2TB+ 我正在使用 bigquery redshift 数据传输服务。但是迁移运行了 5 个多小时。

还可以看到，在 Redshift 端执行的查询会将数据卸载到 50 MB 的块中。由于 Redshift 传输作业中无法配置块大小参数。

预计将 2TB 数据从 redshfit 传输到 BigQuery 需要这么长时间，或者可以采取一些措施来改进这项工作。

从 Redshift 到结束只需 2-3 小时，就会有一些像雪花一样的系统。

【问题讨论】：

标签： google-bigquery

【解决方案1】：

Bigquery redshift 数据传输服务建立在 Google Cloud Storage Transfer Service 之上。端到端数据移动涉及： 1.从Redshift集群中提取数据到S3 2. 将数据从 S3 移动到 GCS 3. 从GCS加载数据到BQ

虽然第 2 步和第 3 步很快，但第一步实际上受到 Redshift 集群本身的限制，因为执行 UNLOAD 命令的是 Redshift 集群。

加快此过程的一些选项可以是： 1.升级到强大的集群。 2. 执行 Redshift 工作负载管理 (https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_workload_mngmt_classification.html) 以赋予 Migration Account（提供给 Bigquery redshift 数据传输服务的帐户）更高的优先级和运行 UNLOAD 命令的资源。

【讨论】：

其实我建议您直接联系 bq-dts-support@google.com 以获得官方帮助。我的团队正在做 Bigquery redshift 数据传输服务，相信你会得到足够的支持。

【解决方案2】：

我没有使用 redshift 数据传输服务的经验，但我使用过 Google Cloud Storage Transfer Service（可用here），根据我的经验，它的可扩展性非常好。它应该在一小时内传输 2TB 的数据。如果您有数百万个小文件要传输，可能需要几个小时，但它仍然可以工作。

在 Google 云存储中获取数据后，您可以将其导入 BigQuery 或创建一个联合表来扫描 Google 云存储中的数据。

【讨论】：

但我相信 BigQuery 数据传输服务不会将数据暂存到 GCS 存储桶中。它直接将数据从 S3 加载到 bigquery。这是因为该服务不要求我指定任何 gcs 存储桶，也不会创建任何暂存存储桶。更新：数据卸载查询仍在运行
只是为了澄清一点，以防引起混淆：我的回答不建议使用“BigQuery 数据传输服务”，而是建议使用“谷歌云存储传输服务”。跨度>
是的，我明白，为什么不使用 s3->gcs->BQ，而不是 s3->BQ ？
也许 S3->BQ 路线也会很快工作，如果是这样，这对你来说可能是一种更简单的方法——我没有使用该路线的经验，所以不知道它是否快速或慢的。我建议使用 s3->gcs->bq 路线，因为根据我自己的经验，我知道这条路线很快。