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# Connessione a Google BigQuery in AWS Glue Studio
**Nota**
Puoi utilizzare Spark AWS Glue per leggere e scrivere su tabelle in Google BigQuery nella AWS Glue versione 4.0 e successive. Per configurare Google BigQuery con i AWS Glue lavori a livello di codice, consulta [BigQuery connessioni](aws-glue-programming-etl-connect-bigquery-home.md).
AWS Glue Studiofornisce un'interfaccia visiva a cui connettersi BigQuery, creare lavori di integrazione dei dati ed eseguirli nel runtime Spark AWS Glue Studio senza server.
Quando si crea una connessione a Google BigQuery in AWS Glue Studio, viene creata una connessione unificata. Per ulteriori informazioni, consulta [Considerazioni](using-connectors-unified-connections.md#using-connectors-unified-connections-considerations).
Invece di creare un segreto con le credenziali in un formato specifico`{"credentials": "base64 encoded JSON"}`, ora con connessione unificata a Google BigQuery, puoi creare un segreto che include direttamente il JSON di Google:. BigQuery `{"type": "service-account", ...}`
**Topics**
+ [
# Creazione di una BigQuery connessione
](creating-bigquery-connection.md)
+ [
# Creazione di un nodo BigQuery sorgente
](creating-bigquery-source-node.md)
+ [
# Creazione di un nodo BigQuery di destinazione
](creating-bigquery-target-node.md)
+ [
## Opzioni avanzate
](#creating-bigquery-connection-advanced-options)
# Creazione di una BigQuery connessione
Per connetterti a Google BigQuery da AWS Glue, dovrai creare e archiviare le tue credenziali di Google Cloud Platform in modo Gestione dei segreti AWS segreto, quindi associare tale segreto a una BigQuery AWS Glue connessione Google.
**Per configurare una connessione a BigQuery:**
1. In Google Cloud Platform, crea e identifica le risorse pertinenti:
+ Crea o identifica un progetto GCP contenente BigQuery le tabelle a cui desideri connetterti.
+ Abilita l' BigQuery API. Per ulteriori informazioni, consulta [Utilizzare l'API BigQuery Storage Read per leggere i dati delle tabelle](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/storage/#enabling_the_api).
1. In Google Cloud Platform, crea ed esporta le credenziali dell'account del servizio:
[È possibile utilizzare la procedura guidata per le BigQuery credenziali per velocizzare questo passaggio: Creazione di credenziali.](https://console.cloud.google.com/apis/credentials/wizard?api=bigquery.googleapis.com)
Per creare un account di servizio in GCP, segui il tutorial disponibile in [Creazione di account di servizio](https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts-create).
+ Quando selezionate il **progetto, selezionate il progetto** contenente la tabella. BigQuery
+ Quando selezioni i ruoli GCP IAM per il tuo account di servizio, aggiungi o crea un ruolo che conceda le autorizzazioni appropriate per eseguire BigQuery lavori di lettura, scrittura o creazione BigQuery di tabelle.
Per creare le credenziali per il tuo account di servizio, segui il tutorial disponibile in [Creazione della chiave di un account di servizio](https://cloud.google.com/iam/docs/keys-create-delete#creating).
+ Quando selezioni il tipo di chiave, seleziona **JSON**.
Ora dovresti avere scaricato un file JSON con le credenziali per il tuo account di servizio. La schermata visualizzata dovrebbe risultare simile a quella nell'immagine seguente:
```
{
"type": "service_account",
"project_id": "*****",
"private_key_id": "*****",
"private_key": "*****",
"client_email": "*****",
"client_id": "*****",
"auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
"token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",
"auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
"client_x509_cert_url": "*****",
"universe_domain": "googleapis.com"
}
```
1. In Gestione dei segreti AWS, crea un segreto utilizzando il file di credenziali scaricato. Puoi scegliere la scheda **Plaintext** e incollare il contenuto del file in formato JSON. Per creare un segreto in Secrets Manager, segui il tutorial disponibile in [Crea un Gestione dei segreti AWS segreto](https://docs.aws.amazon.com//secretsmanager/latest/userguide/create_secret.html) nella Gestione dei segreti AWS documentazione. Dopo aver creato il segreto, mantieni il nome del segreto *secretName* per il passaggio successivo.
1. Nel AWS Glue Data Catalog, crea una connessione seguendo la procedura riportata di seguito[https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-connections.html](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-connections.html). Dopo aver creato la connessione, mantieni il nome della connessione per il passaggio successivo. *connectionName*
+ Quando selezioni un **tipo di connessione**, seleziona Google BigQuery.
+ Quando selezioni un **AWS segreto**, fornisci*secretName*.
1. Concedi al ruolo IAM associato al tuo AWS Glue lavoro il permesso di lettura*secretName*.
1. Nella configurazione del tuo AWS Glue lavoro, fornisci *connectionName* una **connessione di rete aggiuntiva**.
# Creazione di un nodo BigQuery sorgente
## Prerequisiti necessari
+ Una connessione BigQuery di tipo AWS Glue Data Catalog
+ Un Gestione dei segreti AWS segreto per le tue BigQuery credenziali Google, utilizzate dalla connessione.
+ Autorizzazioni appropriate sul processo per leggere il segreto utilizzato dalla connessione.
+ Il nome e il set di dati della tabella e del progetto Google Cloud corrispondente che si desidera leggere.
## Aggiungere una fonte di BigQuery dati
**Per aggiungere una **fonte di dati — BigQuery** nodo:**
1. Scegli la connessione per la tua fonte di BigQuery dati. Dato che l'hai creato, dovrebbe essere disponibile nel menu a discesa. Se devi creare una connessione, scegli **Crea BigQuery connessione**. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina [Overview of using connectors and connections](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/ug/connectors-chapter.html#using-connectors-overview).
Dopo aver scelto una connessione, puoi visualizzare le proprietà della connessione facendo clic su **Visualizza proprietà**.
1. Identifica BigQuery i dati che desideri leggere, quindi scegli un'opzione **BigQuery Sorgente**
+ Scegli una singola tabella: ti consente di estrarre tutti i dati da una tabella.
+ Inserisci una query personalizzata: ti consente di personalizzare i dati recuperati fornendo una query.
1. Descrivi i dati che desideri leggere
**(Obbligatorio) **imposta il **Progetto padre** sul progetto contenente la tabella o su un progetto padre di fatturazione, se pertinente.
Se hai scelto una tabella singola, imposta **Table** sul nome di una BigQuery tabella Google nel seguente formato: `[dataset].[table]`
Se hai scelto una query, forniscila a **Query**. Nella tua query, fai riferimento alle tabelle con il loro nome di tabella completo, nel formato: `[project].[dataset].[tableName]`.
1. Fornisci BigQuery proprietà
Se hai scelto una singola tabella, non è necessario fornire proprietà aggiuntive.
Se hai scelto una query, devi fornire le seguenti ** BigQuery proprietà Google personalizzate**:
+ Imposta `viewsEnabled` su true.
+ Imposta `materializationDataset` su un set di dati. Il principale GCP autenticato dalle credenziali fornite tramite la AWS Glue connessione deve essere in grado di creare tabelle in questo set di dati.
# Creazione di un nodo BigQuery di destinazione
## Prerequisiti necessari
+ Una connessione BigQuery di tipo AWS Glue Data Catalog
+ Un Gestione dei segreti AWS segreto per le tue BigQuery credenziali Google, utilizzate dalla connessione.
+ Autorizzazioni appropriate sul processo per leggere il segreto utilizzato dalla connessione.
+ Il nome e il set di dati della tabella e del progetto Google Cloud corrispondente su cui desideri scrivere.
## Aggiungere un target di BigQuery dati
**Per aggiungere un **target di dati — BigQuery** nodo:**
1. Scegli la connessione per la tua destinazione BigQuery dati. Dato che l'hai creato, dovrebbe essere disponibile nel menu a discesa. Se devi creare una connessione, scegli **Crea BigQuery connessione**. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina [Overview of using connectors and connections](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/ug/connectors-chapter.html#using-connectors-overview).
Dopo aver scelto una connessione, puoi visualizzare le proprietà della connessione facendo clic su **Visualizza proprietà**.
1. Identifica la BigQuery tabella su cui desideri scrivere, quindi scegli un **metodo di scrittura**.
+ Direct: scrive BigQuery direttamente utilizzando l'API BigQuery Storage Write.
+ Indiretto: scrive su Google Cloud Storage, quindi copia su BigQuery.
Se desideri scrivere in modo indiretto, fornisci una posizione GCS di destinazione con un **bucket GCS temporaneo**. Dovrai fornire una configurazione aggiuntiva nella tua AWS Glue connessione. Per ulteriori informazioni, consulta [Utilizzo della scrittura indiretta con Google BigQuery](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-connect-bigquery-home.html#aws-glue-programming-etl-connect-bigquery-indirect-write).
1. Descrivi i dati che desideri leggere
**(Obbligatorio) **imposta il **Progetto padre** sul progetto contenente la tabella o su un progetto padre di fatturazione, se pertinente.
Se hai scelto una tabella singola, imposta **Table** sul nome di una BigQuery tabella Google nel seguente formato: `[dataset].[table]`
## Opzioni avanzate
È possibile fornire opzioni avanzate durante la creazione di un BigQuery nodo. Queste opzioni sono le stesse disponibili durante la programmazione AWS Glue per gli script Spark.
Vedi il [riferimento alle opzioni di BigQuery connessione](https://docs.aws.amazon.com//glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-connect-bigquery-home.html) nella guida per gli AWS Glue sviluppatori.