Google BigQuery 설정¶

Driverless AI를 사용하면 Driverless AI 애플리케이션 내에서 Google BigQuery 데이터 소스의 탐색이 가능합니다. 해당 섹션에서는 Google BigQuery에서 작동할 수 있도록 Driverless AI의 구성 방법에 관해 설명합니다. 본 설정을 사용하려면 인증을 활성화해야 합니다. GCS 및/또는 GBQ 커넥터의 활성화를 통해 해당 파일 시스템을 UI에서 사용할 수 있지만 인증 없이는 해당 커넥터를 사용할 수 없습니다.

인증해서 GBQ 데이터 커넥터를 사용하려면 다음을 수행하십시오.

GCP에서 JSON 인증 파일을 검색하십시오.
Docker 인스턴스에 JSON 파일을 마운트하십시오.
gcs_path_to_service_account_json config 옵션을 통해 /json_auth_file.json의 경로를 지정하십시오.

Notes:

계정 JSON은 시스템 관리자가 제공한 인증을 포함합니다. Google Cloud Storage와 Google BigQuery 인증을 모두 포함하는 JSON 파일을 제공받을 수 있고, 둘 중 하나만 포함하거나 아무것도 포함하지 않을 수 있습니다.
Docker 설치 버전에 따라, Driverless AI Docker 이미지를 시작할 때는 docker run --runtime=nvidia (Docker 19.03 이후) 또는 nvidia-docker (Docker 19.03 이전) 명령을 사용하십시오. 사용 중인 Docker 버전을 확인하려면 docker version 을 사용하십시오.

인증을 통한 GBQ 활성화¶

본 예제에서는 JSON 인증 파일을 패스하여 인증을 통해 GBQ 데이터 커넥터를 활성화합니다. 여기서는 JSON 파일에 Google BigQuery 인증이 포함되어 있다고 가정합니다.

 nvidia-docker run \
     --pid=host \
     --rm \
     --shm-size=256m \
     -e DRIVERLESS_AI_ENABLED_FILE_SYSTEMS="file,gbq" \
     -e DRIVERLESS_AI_GCS_PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_JSON="/service_account_json.json" \
     -u `id -u`:`id -g` \
     -p 12345:12345 \
     -v `pwd`/data:/data \
     -v `pwd`/log:/log \
     -v `pwd`/license:/license \
     -v `pwd`/tmp:/tmp \
     -v `pwd`/service_account_json.json:/service_account_json.json \
     h2oai/dai-centos7-x86_64:1.10.1-cuda11.2.2.xx

이 예제에서는 config.toml 파일에서 GBQ 데이터 커넥터 옵션을 구성하는 방법과 Docker에서 Driverless AI의 시작 시 해당 파일을 지정하는 방법을 보여줍니다.

Driverless AI config.toml file 파일을 구성하십시오. 다음 구성 옵션을 설정하십시오:

enabled_file_systems = "file, upload, gbq"

gcs_path_to_service_account_json = "/service_account_json.json"

config.toml 파일을 Docker 컨테이너에 마운트하십시오.

nvidia-docker run \
  --pid=host \
  --rm \
  --shm-size=256m \
  --add-host name.node:172.16.2.186 \
  -e DRIVERLESS_AI_CONFIG_FILE=/path/in/docker/config.toml \
  -p 12345:12345 \
  -v /local/path/to/config.toml:/path/in/docker/config.toml \
  -v /etc/passwd:/etc/passwd:ro \
  -v /etc/group:/etc/group:ro \
  -v /tmp/dtmp/:/tmp \
  -v /tmp/dlog/:/log \
  -v /tmp/dlicense/:/license \
  -v /tmp/ddata/:/data \
  -u $(id -u):$(id -g) \
  h2oai/dai-centos7-x86_64:1.10.1-cuda11.2.2.xx

본 예제에서는 JSON 인증 파일을 패스하여 인증을 통해 GBQ 데이터 커넥터를 활성화합니다. 여기서는 JSON 파일에 Google BigQuery 인증이 포함되어 있다고 가정합니다.

Driverless AI config.toml 파일을 내보내거나 ~/.bashrc에 추가합니다. 아래 예를 참조하십시오.

# DEB and RPM
export DRIVERLESS_AI_CONFIG_FILE="/etc/dai/config.toml"

# TAR SH
export DRIVERLESS_AI_CONFIG_FILE="/path/to/your/unpacked/dai/directory/config.toml"

config.toml 파일에서 아래 구성 옵션을 지정하십시오.

# File System Support
# file : local file system/server file system
# gbq : Google Big Query, remember to configure gcs_path_to_service_account_json below
enabled_file_systems = "file, gbq"

# GCS Connector credentials
# example (suggested) -- "/licenses/my_service_account_json.json"
gcs_path_to_service_account_json = "/service_account_json.json"

완료되면 변경 사항을 저장하고 Driverless AI를 중지/재시작하십시오.

GBQ를 사용하여 데이터 세트 추가¶

Google BigQuery가 활성화된 후, Add Dataset (or Drag and Drop) 드롭다운 메뉴에서 Google Big Query 를 선택하여 데이터 세트를 추가할 수 있습니다.

데이터 세트를 추가하려면 다음 정보를 지정하십시오.

Enter BQ Dataset ID with write access to create temporary table: 이 사용자가 읽기/쓰기 액세스 권한을 가진 Google BigQuery에 데이터 세트 ID를 입력합니다. BigQuery는 해당 데이터 세트를 쿼리에 의해 생성된 새 테이블의 위치로 사용합니다.

Note: GBQ에 대한 Driverless AI의 연결은 서비스 JSON 파일에서 최상위 디렉터리를 상속합니다. 따라서 《my-dataset》라고 불리는 데이터 세트가 《dai-gbq》라고 불리는 최상위 디렉터리에 위치한 경우, 데이터 세트 ID 입력 필드의 값은 《dai-gbq:my-dataset》가 아니라 《my-dataset》입니다.

Enter Google Storage destination bucket: Google Cloud Storage 대상 버킷의 이름을 지정합니다. 해당 사용자는 이 버킷에 대한 쓰기 액세스 권한을 갖고 있어야 합니다.
Enter Name for Dataset to be saved as: 데이터 세트의 이름(예:my_file)을 지정합니다.
Enter BigQuery Query (Use StandardSQL):BigQuery에서 실행하고자 하는 StandardSQL 쿼리를 입력합니다. 예: SELECT * FROM <my_dataset>.<my_table>.
(선택) GBQ 커넥터와 함께 사용할 프로젝트를 지정합니다. 이는 명령줄 인터페이스 사용 시 --project 를 제공하는 것과 같습니다.
완료하면 Click to Make Query 버튼을 선택하여 데이터 세트를 추가하십시오.