作者 | Steef-Jan Wiggers
译者 | 明知山
策划 | 丁晓昀
最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。
BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用于对时间比较敏感的事务和分析工作负载。后者适用于多种场景，如实时欺诈检测、推荐、个性化和时间序列。
在以前，用户需要使用 ETL 工具（如 Dataflow 或者自己开发的 Python 工具）将数据从 Bigtable 复制到 BigQuery。现在，他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中的数据。
要查询 Bigtable 中的数据，用户可以通过指定 Cloud Bigtable URI（可以通过 Cloud Bigtable 控制台获得）为 Cloud Bigtable 数据源创建一个外部表。URI 包含以下这些内容：
- 包含 Cloud Bigtable 实例的项目 ID——project_id；
- Cloud Bigtable 实例 ID——instance_id；
- 要使用的应用程序配置文件 ID——app_profile（可选）；
- 要查询的表名——table_name。
来源：https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigtable-bigquery-federation-brings-hot--cold-data-closer
在创建了外部表之后，用户就可以像查询 BigQuery 中的表一样查询 Bigtable。此外，用户还可以利用 BigQuery 的特性，比如 JDBC/ODBC 驱动程序、用于商业智能的连接器、数据可视化工具（Data Studio、Looker 和 Tableau 等），以及用于训练机器学习模型的 AutoML 表和将数据加载到模型开发环境中的 Spark 连接器。
大数据爱好者 Christian Laurer 在一篇文章中解释了 Bigtable 联邦查询的好处。
你可以使用这种新的方法克服传统 ETL 的一些缺点，如：
- 更多的数据更新（为你的业务提供最新的见解，没有小时级别甚至天级别的旧数据）；
- 不需要为相同的数据存储支付两次费用（用户通常会在 Bigtable 中存储 TB 级甚至更多的数据）；
- 减少 ETL 管道的监控和维护。
最后，关于 Bigtable 联邦查询的更多详细信息，请参阅官方的文档页。此外，所有受支持的 Cloud Bigtable 区域都可以使用新的联邦查询。
原文链接：
https://www.infoq.com/news/2022/08/bigtable-bigquery-zero-etl/
