准备工作
- 创建账号与服务账号：拥有Google Cloud账号，创建有BigQuery权限的服务账号；拥有AWS账号，创建有相关权限的IAM用户。
- 创建资源：创建Amazon Redshift集群或Redshift Serverless工作区，创建用于存储数据和配置文件的S3 bucket。
- 准备配置文件：准备JSON格式的配置文件，包含要迁移的BigQuery项目、数据集和表信息。
- 设置BigQuery连接器：在AWS Marketplace订阅Google BigQuery Connector for AWS Glue，按说明在AWS Glue Studio激活。
配置连接信息
- 创建BigQuery连接凭证：在AWS Secrets Manager创建新密钥，将Google服务账号JSON文件内容进行Base64编码后存储。
- 配置BigQuery连接选项：在AWS Glue中设置Google Cloud项目ID、BigQuery数据集、表等信息。
- 配置Redshift连接：在AWS Glue中配置Redshift连接，提供集群端点、数据库名称、用户名和密码等。
数据迁移
- 创建AWS Glue ETL作业：在AWS Glue Studio中创建ETL作业，选择Python Shell或Spark作业类型，编写ETL逻辑。
- 设置作业参数：配置作业参数，如源和目标连接信息、要迁移的表名等。
- 运行ETL作业：保存并运行ETL作业，可选择立即运行或按计划运行，AWS Glue从BigQuery读取数据，按ETL逻辑转换处理后写入S3。
- 将数据从S3加载到Redshift：使用Redshift的COPY命令或AWS Glue的内置功能，将S3中的数据加载到Redshift表中。
验证与监控
- 数据验证：使用查询或数据验证工具，对比BigQuery和Redshift中的数据，确保数据准确性和完整性。
- 监控作业状态：在AWS Glue控制台或CloudWatch中监控ETL作业状态和性能指标，及时处理错误和告警。
