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云数据仓库​

在过去几年中，我们看到云数据仓库（以及“仓库优先”范式）的使用快速增长。两个流行的云 DWH 平台是 BigQuery 和 Snowflake。查看下面的图表，了解它们随时间的演变。

图片：Gartner 来自 Twitter 上的 Adam Ronthal (@aronthal)。

BigQuery，截至 2021 年排名第 4，是由 Google Cloud Platform (GCP) 提供的完全托管的无服务器数据仓库服务。它可以对 PB 级数据进行简单且可扩展的分析，并且长期以来一直以其易用性和免维护特性而闻名。

Snowflake 是 Snowflake Inc. 公司提供的一项类似服务。主要区别之一是 Snowflake 允许您在 Amazon Web Services (AWS)、Azure (Microsoft) 或 GCP (Google) 中托管实例。如果您已经在非 GCP 环境中建立，这是一个很大的优势。

导出和加载数据​

根据情况，有时需要或希望将数据从 BigQuery 环境复制到 Snowflake 环境中。让我们看一下并分解正确移动此数据所需的各种逻辑步骤，因为竞争服务都没有集成功能来轻松完成此操作。为了我们的示例，我们将假设我们的目标 Snowflake 环境托管在 AWS 上。

逐步程序​

为了将数据从 BigQuery 迁移到 Snowflake (AWS)，以下是基本步骤：

1. 识别表或查询并执行 EXPORT DATA OPTIONS 查询以导出到 Google Cloud Storage (GCS)。

2. 在VM或本地机器上运行脚本将GCS数据复制到Snowflake的Internal Stage。我们也可以通过存储集成直接从 GCS 读取数据，但这涉及另一层安全访问配置（这可能更适合您的用例）。

3. 手动生成具有正确列数据类型的 CREATE TABLE DDL 并在 Snowflake 中执行。

4. 在 Snowflake 中执行 COPY 查询以导入暂存文件。

5. 可选择清理（删除）GCP 和内部阶段中的临时数据。

   图片：从 BigQuery 手动导出到 Snowflake 的步骤。

   如上所示，有几个步骤可以实现这一点，其中需要与独立系统进行交互。这对于自动化来说可能很麻烦，尤其是在目标系统中使用正确的列类型生成正确的 DDL（#3）（我个人认为这是最繁重的，请尝试对具有 50 多列的表执行此操作）。

   幸运的是，有一种更简单的方法可以做到这一点，那就是使用一个名为 Sling 的漂亮工具。 Sling 是一种数据集成工具，可以轻松高效地从/向数据库、存储平台和 SaaS 应用程序移动数据（提取和加载）。有两种使用方式：Sling CLI 和 Sling Cloud。我们将执行与上述相同的过程，但仅通过向 sling 提供输入，它会自动为我们执行复杂的步骤！

使用 Sling CLI​

如果您是命令行狂热者，Sling CLI 适合您。它内置在 go 中（这使得它超级快），并且它适用于文件、数据库和各种 saas 端点。它还可以与 Unix Pipes 一起使用（读取标准输入并写入标准输出）。我们可以从我们的 shell 中快速安装它：

#  在 Mac 上
brew install slingdata-io/sling/sling

#  在 Windows Powershell 上
scoop bucket add org https://github.com/slingdata-io/scoop-sling.git
scoop install sling

#  通过 pip 使用 Python Wrapper
pip install sling

有关其他安装选项（包括 Linux），请参阅 此处。还有一个 Python 包装器 库，如果您更喜欢在 Python 中与 Sling 交互，它会很有用。

安装后，我们应该能够运行 sling 命令，它应该给我们这样的输出：

sling - An Extract-Load tool | https://slingdata.io/zh
Slings data from a data source to a data target.
Version 0.86.52

  Usage:
    sling [conns|run|update]

  Subcommands:
    conns    Manage local connections
    run      Execute an ad-hoc task
    update   Update Sling to the latest version

  Flags:
       --version   Displays the program version string.
    -h --help      Displays help with available flag, subcommand, and positional value parameters.

现在有很多方法可以配置任务，但是对于本文的范围，我们首先需要为 BigQuery 和 Snowflake 添加连接凭据（一次性的家务）。我们可以通过打开文件 ~/.sling/env.yaml 并添加凭据来做到这一点，它应该如下所示：

connections:

  BIGQUERY:
    type: bigquery
    project: sling-project-123
    location: US
    dataset: public
    gc_key_file: ~/.sling/sling-project-123-ce219ceaef9512.json
    gc_bucket: sling_us_bucket # this is optional but recommended for bulk export.

  SNOWFLAKE:
    type: snowflake
    username: fritz
    password: my_pass23
    account: abc123456.us-east-1
    database: sling
    schema: public

太好了，现在让我们测试我们的连接：

$ sling conns list
+------------+------------------+-----------------+
| CONN NAME  | CONN TYPE        | SOURCE          |
+------------+------------------+-----------------+
| BIGQUERY   | DB - Snowflake   | sling env yaml  |
| SNOWFLAKE  | DB - PostgreSQL  | sling env yaml  |
+------------+------------------+-----------------+

$ sling conns test BIGQUERY
6:42PM INF success!

$ sling conns test SNOWFLAKE
6:42PM INF success!

太棒了，现在我们已经建立了连接，我们可以运行我们的任务：

$ sling run --src-conn BIGQUERY --src-stream "select user.name, activity.* from public.activity join public.user on user.id = activity.user_id where user.type != 'external'" --tgt-conn SNOWFLAKE --tgt-object 'public.activity_user' --mode full-refresh
11:37AM INF connecting to source database (bigquery)
11:37AM INF connecting to target database (snowflake)
11:37AM INF reading from source database
11:37AM INF writing to target database [mode: full-refresh]
11:37AM INF streaming data
11:37AM INF dropped table public.activity_user
11:38AM INF created table public.activity_user
11:38AM INF inserted 77668 rows
11:38AM INF execution succeeded

哇，这很容易！ Sling 自动完成了我们之前描述的所有步骤。我们甚至可以将 Snowflake 数据导出回我们的 shell sdtout（以 CSV 格式），只需为 public.activity_user 标志提供表标识符 (--src-stream) 并计算行数以验证我们的数据：

$ sling run --src-conn SNOWFLAKE --src-stream public.activity_user --stdout | wc -l
11:39AM INF connecting to source database (snowflake)
11:39AM INF reading from source database
11:39AM INF writing to target stream (stdout)
11:39AM INF wrote 77668 rows
11:39AM INF execution succeeded
77669 # CSV output includes a header row (77668 + 1)

使用 Sling Cloud​

现在让我们对 Sling Cloud 应用程序做同样的事情。 Sling Cloud 使用与 Sling CLI 相同的引擎，除了它是一个完全托管的平台，可以以有竞争力的价格运行您的所有 Extract-Load 需求（查看我们的 [定价页面]（https://slingdata.io/zh/价钱））。使用 Sling Cloud，我们可以：

• 与许多团队成员合作

• 管理多个工作区/项目

• 安排提取加载 (EL) 任务以间隔或固定时间 (CRON) 运行

• 收集和分析日志以进行调试

• 通过电子邮件或 Slack 的错误通知

• 如果需要，可以从全球区域或自托管模式运行（其中 Sling Cloud 是协调器）。

• 用于快速设置和执行的直观用户界面 (UI)

  首先是注册一个免费帐户 这里。登录后，我们可以选择 Cloud Mode（稍后将详细介绍 Self-Hosted 模式）。现在我们可以执行与上述类似的步骤，但使用 Sling Cloud UI：

添加 BigQuery 连接​

添加雪花连接​

创建复制​

创建并运行任务​

一旦任务执行完成，我们可以检查日志。

![运行任务步骤 2]（2022-10-11-17-48-56.png）

就是这样！我们有我们的任务设置，我们可以按需重新运行它或按计划设置它。您可能会注意到，与 Sling CLI 相比，Sling Cloud 为我们处理了更多的事情，并为面向 UI 的用户提供了更好的体验。

结论​

我们处在一个数据就是黄金的时代，将数据从一个平台转移到另一个平台应该不难。正如我们所展示的，Sling 通过减少与数据集成相关的摩擦提供了一种强大的替代方案。我们将在另一篇文章中介绍如何从 Snowflake 导出并加载到 BigQuery。