HOW TO TD(User Engagement)Treasure Data User Engagement

Treasure Data CDPを理解する- Import編 –

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こんにちは、テクニカルサポートエンジニアリングチームの伊藤 一樹です。

Treasure Data CDPは様々な機能を提供しており、利用者ができることが多岐に渡る反面、施策を実現しようとしたときにどういった選択肢があるのか把握しづらい面があるかと思います。 そこで、今さらではありますが今回はTreasure Data CDPへインポートする機能について整理してみます。本記事が皆様の理解の助けになれば幸いです。

Treasure Data CDPの機能をグループ分けする

Treasure Data CDPの機能を大まかに分類すると下記4種類になります。
今回はTreasure Data CDPにデータを取り込む、インポート機能について整理していきましょう。

  • インポート ★今回対象となっている部分
  • エクスポート
  • データ処理(Hive、Presto)
  • データフロー(Workflow)

インポート機能概要

Treasure Data CDPにデータを投入するには下記何れかの方法を利用いただいているかと思います。 それぞれどういった機能を指しているのか見ていきましょう。

インポートの種類 機能名
Streaming Import JavaScript SDK、Mobile SDK(iOS SDKやAndroid SDK)、Fluentd(td-agent)、Postback API、td table:import
Bulk Load Data Connector、File Upload
Bulk Import Embulk
td import:auto、td bulk_import
Query PrestoやHiveによるINESRT文、CREATE TABLE … AS SELECT文

Streaming Import

Streaming Importとは、その名の通り少量のデータを継続的にTreasure Data CDPへ送信する際に利用する仕組みです。 送信処理自体が成功していたとしても、実体にそのデータがクエリで抽出できるようになるまではラグが生じる、という特徴があります。

下記が対象機能となりますので、それぞれ見ていきましょう。

  • JavaScript SDK(JS SDK)
  • Mobile SDK(iOS SDKやAndroid SDKなど)
  • Fluentd、td-agent
  • Postback API
  • td table:importコマンド

JavaScript SDK(JS SDK)

WebサイトにJavaScriptのタグを設置することで、サイト訪問者の情報をトラッキングする際などに利用できる機能です。 デフォルトで各種情報を収集することができますが、ユーザー定義の任意の情報を併せて送信するということも可能です。

Mobile SDK

その名の通り、モバイルアプリケーションのログをTreasure Data CDPへ送信するための機能です。 イベント情報をバッファーに蓄積し、任意のタイミングでバッファー内のデータをアップロードするという仕組みになっています。下記3種類が提供されていますが、先述したJS SDKとは別のSDKとなるため、取得できる情報は異なる点には注意が必要です。

  • iOS SDK
  • Android SDK
  • Unity SDK

Fluentd(td-agent)

オープンソースのログ収集ツールで、例えばサーバーのログを収集しTreasure Data CDPに送信するという使い方が可能です。 Fluentdの安定版をパッケージングしたtd-agentというツールも提供されており、Fluentdと同じようにして利用することができます。

インプット(データ収集)部分とアウトプット(データ送信)部分でそれぞれプラグインという形で対応できるサービスを拡張することができる部分がよく利点として挙げられます。また、Fluent bitという類似したツールもありますが、こちらはソフトウェア自体がより軽量となるように開発されており、IoT向けの組み込み機器での利用などが想定されています。

Postback API

1回で1レコードを投入することを想定したAPIです。 利用されるケースとしては 3rd partyベンダー(モバイル向け分析サービスなど)と連携するものや、ピクセルトラッキング(画像を利用したメールの開封状況確認など)が挙げられます。

td table:import コマンド

CLI(Toolbelt)にてインポート処理を実行できる、古くから提供されていたコマンドです。 後述するバルク処理系のコマンドとは異なり、Streaming Importとして実行されますが、新たに利用することはないのではないかと思います。

詳細は私のマネージャーのブログに記載されていますので、よろしければご参照ください。

Streaming Import まとめ

今まで挙げてきた機能は全て Streaming Importと呼ばれる種類のインポート機能になります。 データはTreasure Data CDPのサーバーに到達したあとにまとめてテーブルへ反映するという仕組みになっているため、どの機能を使ったとしてもクエリで確認できるまでにラグが発生します。 バッチ処理と比較してやきもきする部分もあるかと思いますが、大量のインポートリクエストを捌くという点では優れており、Webサイトやモバイルアプリケーションなど、クライアント側(みなさまにとってのお客様)の環境で動作させることが可能です。

Bulk Load(Data Connector)

Bulk Loadとは、データの投入をバルク処理として実行できる機能のことです。 用語としては一見後述するBulk Importと同じ機能に見えますが、異なる機能であるため区別する必要があります。Bulk LoadData Connectorと呼ばれ、具体的には下記から利用することができます。

  • Source(Treasure Data CDPのコンソールから)
  • Workflowのtd_load>:オペレータ
  • CLIのtd conncector:xxxx系のコマンド

本機能を利用することで、各種サービス(AWS S3、SFTPサーバー、Google Cloud Storage、MySQLなど)からTreasure Data CDPにデータをインポートすることができます。

Source(Data Transfer)

Treasure Data CDPのコンソール(Web UI)にて利用することができます。

Authenticationと呼ばれる資格情報(接続する際のユーザー名、パスワード、鍵情報など)設定を事前に行っておく必要があり、作成したAuthenticationを利用して、具体的なインポート設定を行うのがSourceです。そのためAuthenticatonSourceの関係は下図の通り1対Nになります。

以前はAuthenticationのことをConnectionSourceのことをData Transferと呼んでいました。Sourceはスケジュール設定し、定期的に実行させることができるため、他の処理との依存関係を設ける必要がない場合はSource単体で利用すると良いかと思います。

Workflowの td_load>: オペレータ

Data Connectorによるインポート処理と他の処理(例えば Presto のクエリ)の間に依存関係を設けたい場合も多々あるかと思います。Data Connectorによるインポート処理の前に、既存のレコード達を別テーブルに退避させたいと言ったケースで考えてみましょう。実現するにはSourceのスケジュール設定では不十分で、退避が完了する前にData Connectorによるインポート処理が始まってしまうということが危惧されます。

そういったケースの場合、Workflowを利用することで簡単に依存関係を設けることができます。WorkflowからData Connectorの処理を実行するにはtd_load>:オペレータを利用します。下記のように記載すると、データ退避処理が完了した後にData Connectorが実行されるため、並行して処理が実行されてしまうということを防ぐことができます。

### データ退避処理
+move_record:
  td>:
    data: "INSERT INTO tmp_table AS SELECT * FROM dest_table"

### Data Connector によるデータインポート処理
+import:
  td_load>: config.yml
  database: dest_db
  table: dest_table

そしてtd_load>:では下記2通りの使い方が存在します。

  • Authenticationを利用せず、資格情報もyamlファイルに記載する
  • 既存のSourceを利用する

前者の場合、Workflowの変数${…}を利用して動的に運用することが可能なことがメリットとして挙げられます。実装する際はtreasure boxesにあるサンプルが役立つかもしれません。インポート設定をyamlファイルとして作成し運用することは難しそうだという場合は、後者のほうがとっつきやすいかと思います。場合によって取捨選択していただくのが良いでしょう。

File Upload機能

本機能は手元にあるファイルをインポート対象とすることが可能で、Treasure Data CDPのコンソールから利用することができます。ファイルサイズに上限はありますが、アドホックにファイルをTreasure Data CDPにアップロードしたい場合は有効かと思います。定期的にインポートしなければならない、ファイルサイズが大きい場合は、後述するEmbulkを利用する必要があります。

Bulk Import

Bulk Importとは、下記によって行われるインポート方法のことを指します。ローカル環境などに配置されているcsvファイルなどをインポートする際に利用するケースが多いかと思います。Treasure Data CDPのコンソールによるファイルアップロードはファイルサイズに上限が設けられているため、ファイルサイズが大きい場合はBulk Importを利用する必要があるでしょう。

  • Legacy Bulk Import(td import:autoコマンド)
  • Embulk(embulk-output-tdプラグインによるTDへの書き出し)

Legacy Bulk Import(td import:auto)

LegacyなBulk Importはtd import:autoコマンドにて利用することができます。このコマンドはCLI(Toolbelt)をインストールすると利用可能になるコマンドなのですが、注意点として数年開発を行っていない機能になるため、新たに利用する際はなるべく採用しないようにしていただくことを推奨しています。もちろん現在でも利用可能な機能ではありますが、それは以前から利用しているユーザーの処理に影響がないように後方互換性を保つためであって、新しい不具合などに対応することが基本的にはできません。

Embulk(embulk-output-tdプラグイン)

OSSであるEmbulkをインストールして実行することでTreasure Data CDPにインポートすることが可能です。Legacy Bulk Importではなく現在はこちらを利用することをお勧めしています。

Embulkは本体以外にプラグインをインストールして利用することで多種多様なサービスと連携し、それらからインポート・エクスポートすることができることが特徴です。Treasure Data CDPへインポートする場合はembulk-output-tdプラグインをインストールする必要があります。ドキュメントに手順なども記載されているのでよければ参照してみてください。

話は変わりますが、下記のようにData ConnectorのログにEmbulkと表示されていることから、EmbulkData Connectorを混同してしまうかもしれませんが、実際はそれぞれ別々の機能となります。サポート問い合わせする際はどちらを利用しているのか意識していただくと認識の齟齬がなくなるため良いかと思います。

2020-11-24 03:45:24.041 +0000 [INFO] (main): td-client version: 0.7.41
2020-11-24 03:45:24.084 +0000 [INFO] (main): Logging initialized @485ms
2020-11-24 03:45:24.709 +0000 [INFO] (main): Started Embulk v0.10.19
...

Query(Hive/Presto)

インポートと呼ぶと違和感がありますが、INSERT文やCREATE TABLE … SELECT文(CTAS)を実行することでTreasure Data CDPにデータを格納することが可能です。既存のテーブルのデータを利用して別テーブルを生成したい場合にご利用いただくと良いかと思います。

注意点として、INSERT文を大量に実行するというユースケースはTreasure Data CDPのアーキテクチャ上、アンチパターンとなりお勧めできる方法ではありません。利用者側への影響として、Presto/Hiveそれぞれで同時に実行数に限りがあるため、INSERT処理でその枠を圧迫してしまい他の処理(SELECTも含め)が待たされてしまうなどが考えられます。そのため、特に少量のデータを頻繁に格納する必要がある場合はStreaming Importなどを利用する方が良いでしょう。

最後に

インポートと一口に言っても、多種多様な方法が存在していることがわかったかと思います。それぞれ特性が異なるため、1つの方法に固執せず適切な方法を採用できると良いのではないかと思います。

伊藤 一樹

Technical Support Engineeringチーム

大学院卒業後2012年に日本オラクル株式会社に入社。ITコンサルタントとしてOracle Databaseの設計から運用、チューニング、性能アセスメントなどに従事。また、顧客のDBAチームの立ち上げやスキルトランスファー、短いダウンタイムでのデータベース移行、テストツール・オプションに注力し、コンサルタントのナレッジの訴求のため外部向けの講演なども経験。縁あって2019年2月にトレジャーデータに入社。多くの問い合わせを解決することを喫緊の至上命題とし、最も多くの問い合わせ対応を行っている。

得意領域 : データベース、SQL/付随するアーキテクチャ、トラブルシューティング

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