BigQuery 테이블의 데이터 계보 추적

데이터 계보를 이용하면, 시스템을 통해 데이터가 이동하는 방식, 즉 데이터의 출처, 데이터가 전달되는 위치, 데이터에 적용되는 변환을 추적할 수 있습니다.

BigQuery 복사 및 쿼리 작업의 데이터 계보 추적을 시작하는 방법 알아보기

  1. 공개적으로 사용 가능한 new_york_taxi_trips 데이터 세트에서 테이블 2개를 복사합니다.

  2. 두 테이블의 총 택시 탑승 횟수를 새 테이블로 결합합니다.

  3. 세 가지 작업 모두 계보 시각화 그래프를 봅니다.

시작하기 전에

프로젝트를 설정합니다.

  1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  4. Enable the Data Catalog, BigQuery, and data lineage APIs.

    Enable the APIs

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

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  6. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  7. Enable the Data Catalog, BigQuery, and data lineage APIs.

    Enable the APIs

필요한 역할

계보 시각화 그래프를 보는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

프로젝트에 공개 데이터 세트 추가

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 탐색기 창에서 추가를 클릭합니다.

  3. 추가 창에서 Public datasets를 검색하고 공개 데이터 세트 결과를 선택합니다.

  4. Marketplace 창에서 NYC TLC Trips를 검색하고 NYC TLC Trips 결과를 클릭합니다.

  5. 데이터 세트 보기를 클릭합니다.

이 단계에서는 데이터 세트에 new_york_taxi_trips 데이터 세트를 추가합니다. 세부정보 창에는 데이터 세트 ID, 데이터 위치, 최종 수정 날짜 같은 데이터 세트 정보가 표시됩니다.

프로젝트에서 데이터 세트 만들기

  1. 탐색기 창에서 데이터 세트를 만들 프로젝트를 선택합니다.

  2. 작업 아이콘을 클릭하고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

  3. 데이터 세트 만들기 페이지의 데이터 세트 ID 필드에 data_lineage_demo를 입력합니다. 다른 필드는 기본값 그대로 둡니다.

  4. 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

  5. 탐색기 창에서 새로 추가된 data_lineage_demo를 클릭합니다.

세부정보 창에 데이터 세트 정보가 표시됩니다.

데이터 세트에 공개적으로 액세스할 수 있는 테이블 2개 복사

  1. 쿼리 편집기 열기: 세부정보 창에서 data_lineage_demo라는 탭 옆에 있는 (새 쿼리 작성)를 클릭합니다. 이 단계에서는 Untitled라는 탭을 만듭니다.

  2. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 입력하여 첫 번째 테이블을 복사합니다. PROJECT_ID프로젝트 식별자로 바꿉니다.

    CREATE TABLE `PROJECT_ID.data_lineage_demo.nyc_green_trips_2021`
    COPY `bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_green_trips_2021`
    
  3. 실행을 클릭합니다. 이 단계에서는 nyc_green_trips_2021이라는 첫 번째 테이블을 만듭니다.

  4. 쿼리 결과 창에서 테이블로 이동을 클릭합니다. 이 단계에서는 첫 번째 테이블의 콘텐츠를 표시합니다.

  5. 쿼리 편집기에서 이전 쿼리를 다음 쿼리로 바꿔 두 번째 테이블을 복사합니다. PROJECT_ID프로젝트 식별자로 바꿉니다.

    CREATE TABLE `PROJECT_ID.data_lineage_demo.nyc_green_trips_2022`
    COPY `bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_green_trips_2022`
    
  6. 실행을 클릭합니다. 이 단계에서는 nyc_green_trips_2022라는 두 번째 테이블을 만듭니다.

  7. 쿼리 결과 창에서 테이블로 이동을 클릭합니다. 이 단계에서는 두 번째 테이블의 콘텐츠를 표시합니다.

새 테이블에 데이터 집계

  1. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 입력합니다. PROJECT_ID프로젝트 식별자로 바꿉니다.

    CREATE TABLE `PROJECT_ID.data_lineage_demo.total_green_trips_22_21`
    AS SELECT vendor_id, COUNT(*) AS number_of_trips
    FROM (
         SELECT vendor_id FROM `PROJECT_ID.data_lineage_demo.nyc_green_trips_2022`
         UNION ALL
         SELECT vendor_id FROM `PROJECT_ID.data_lineage_demo.nyc_green_trips_2021`
    )
    GROUP BY vendor_id
    
  2. 실행을 클릭합니다. 이 단계에서는 total_green_trips_22_21이라는 결합 테이블을 만듭니다.

  3. 쿼리 결과 창에서 테이블로 이동을 클릭합니다. 이 단계는 결합된 테이블을 표시합니다.

Dataplex에서 계보 그래프 보기

  1. Dataplex 검색 페이지 열기

    Dataplex 검색 열기

  2. 검색창에서 total_green_trips_22_21를 입력하고 검색을 클릭합니다.

  3. 결과 목록에서 total_green_trips_22_21을 클릭합니다. 이 단계에서는 BigQuery 테이블 세부정보 탭을 표시합니다.

  4. 계보 탭을 클릭합니다.

세부정보 패널이 하단에 고정된 total_green_trips_22_21 테이블의 스크린샷.
그림 1. 노드 세부정보가 포함된 데이터 계보

계보 그래프에서 각 직사각형 노드는 테이블, 즉 원본 테이블, 복사된 테이블 또는 결합된 테이블입니다. 다음을 수행하면 됩니다.

  • + (펼치기) 또는 -(접기)를 클릭하여 테이블의 원본을 표시하거나 숨깁니다.

  • 노드를 클릭하여 테이블 정보를 표시합니다. 이 단계에서는 노드 세부정보 창을 표시합니다.

  • 계보 프로세스 아이콘 프로세스 아이콘을 클릭하여 프로세스 정보를 표시합니다. 이 단계에서는 소스 테이블을 대상 테이블로 변환한 작업을 보여주는 프로세스 세부정보 창이 표시됩니다.

세부정보 패널이 하단에 고정된 중간 nyc_green_trips_2021 테이블의 스크린샷.
그림 2. 프로세스 세부정보가 포함된 데이터 계보

삭제

이 페이지에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 다음 단계를 수행합니다.

프로젝트 삭제

비용이 청구되지 않도록 하는 가장 쉬운 방법은 튜토리얼에서 만든 프로젝트를 삭제하는 것입니다.

프로젝트를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

    Go to Manage resources

  2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
  3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

데이터 세트 삭제

  1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 탐색기 패널에서 만든 data_lineage_demo 데이터 세트를 검색합니다.

  3. 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 삭제를 선택합니다.

  4. 삭제 작업을 확인합니다.

다음 단계