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> ClickPipes를 사용해 BigQuery에서 ClickHouse Cloud로 데이터를 내보내는 방법을 설명합니다.

# BigQuery와 ClickHouse Cloud 통합

export const Image = ({img, alt, size}) => {
  return <Frame>
      <img src={img} alt={alt} />
    </Frame>;
};

<PrivatePreviewBadge />

<Note>
  [여기](https://clickhouse.com/cloud/clickpipes/bigquery-connector)에서 비공개 프리뷰 대기자 명단에 등록할 수 있습니다.
</Note>

BigQuery ClickPipe는 BigQuery의 데이터를 ClickHouse Cloud로 수집할 수 있는 완전관리형의 안정적인 방법을 제공합니다. 비공개 프리뷰에서는 BigQuery 데이터셋을 탐색 및 프로토타이핑용으로 대량 적재할 수 있도록 **초기 적재** 복제 방식을 지원합니다. **CDC**는 향후 지원될 예정입니다. 그전까지는 초기 적재가 완료된 후 BigQuery 데이터 내보내기를 ClickHouse Cloud에 지속적으로 동기화하기 위해 [Google Cloud Storage ClickPipe](/ko/integrations/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/overview)를 사용할 것을 권장합니다.

BigQuery ClickPipes는 ClickPipes UI를 통해 수동으로 배포하고 관리할 수 있으며, [OpenAPI](/ko/integrations/clickpipes/programmatic-access/openapi) 및 [Terraform](/ko/integrations/clickpipes/programmatic-access/terraform)을 사용해 프로그래밍 방식으로도 배포하고 관리할 수 있습니다.

<div id="features">
  ## 기능
</div>

<div id="initial-load">
  ### 초기 적재
</div>

BigQuery ClickPipe는 BigQuery [데이터셋](https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/datasets-intro)에서 선택한 테이블을 한 번의 배치 작업으로 ClickHouse 대상 테이블에 적재합니다. 수집 작업이 완료되면 ClickPipe는 자동으로 중지됩니다. 초기 적재 과정에는 스테이징용으로 사용자 제공 Google Cloud Storage(GCS) 버킷이 필요합니다. 앞으로는 이 중간 버킷을 ClickPipes에서 제공하고 관리할 예정입니다.

<Note>
  ClickPipes는 BigQuery에서 스테이징 GCS 버킷으로 데이터를 가져오기 위해 배치 추출 작업을 사용합니다. 이 작업에는 BigQuery의 **처리 요금이 부과되지 않습니다**.
</Note>

<div id="cdc">
  ### CDC (변경 데이터 캡처)
</div>

현재 비공개 프리뷰에서는 CDC가 **지원되지 않지만**, 향후 지원될 예정입니다. 그전까지는 초기 적재가 완료된 후 [Google Cloud Storage ClickPipe](/ko/integrations/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/overview)를 사용해 BigQuery 데이터 내보내기를 ClickHouse Cloud에 지속적으로 동기화하는 것을 권장합니다.

<div id="data-type-mapping">
  ## 데이터 타입 매핑
</div>

[BigQuery 데이터 타입](https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types).

| BigQuery 데이터 타입   | ClickHouse 데이터 타입 | 세부 정보                                           |
| ----------------- | ----------------- | ----------------------------------------------- |
| `BOOL`            | `Bool`            |                                                 |
| `INT64`           | `Int64`           |                                                 |
| `FLOAT64`         | `Float64`         |                                                 |
| `NUMERIC`         | `Decimal(P, S)`   | 정밀도는 최대 38, scale은 최대 9입니다. 정밀도와 scale이 유지됩니다.  |
| `BIGNUMERIC`      | `Decimal(P, S)`   | 정밀도는 최대 76, scale은 최대 38입니다. 정밀도와 scale이 유지됩니다. |
| `STRING`          | `String`          |                                                 |
| `BYTES`           | `String`          |                                                 |
| `JSON`            | `String` (JSON)   |                                                 |
| `DATE`            | `Date`            |                                                 |
| `TIME`            | `String`          | 마이크로초 정밀도입니다.                                   |
| `DATETIME`        | `DateTime`        | 마이크로초 정밀도입니다.                                   |
| `TIMESTAMP`       | `DateTime64(6)`   | 마이크로초 정밀도입니다.                                   |
| `GEOGRAPHY`       | `String`          |                                                 |
| `GEOMETRY`        | `String`          |                                                 |
| `UUID`            | `String`          |                                                 |
| `ARRAY<T>`        | `Array(T)`        |                                                 |
| `ARRAY<DATE>`     | `Array(Date)`     |                                                 |
| `STRUCT` (RECORD) | `String`          |                                                 |

<div id="access-control">
  ## 접근 제어
</div>

<div id="authentication">
  ### 인증
</div>

<div id="service-account-credentials">
  #### 서비스 계정 자격 증명
</div>

ClickPipes는 [서비스 계정 키](https://docs.cloud.google.com/iam/docs/keys-create-delete)를 사용해 Google Cloud 프로젝트에 인증합니다. ClickPipes가 BigQuery에서 데이터를 내보내고, 이를 스테이징 GCS 버킷에 적재한 뒤, ClickHouse로 읽어올 수 있도록 필요한 최소한의 [권한](#permissions)만 부여된 전용 서비스 계정을 생성하는 것을 권장합니다.

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-fix-nav-issues/lGskH5qUgz9Vtlav/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/bigquery/cp_iam.png?fit=max&auto=format&n=lGskH5qUgz9Vtlav&q=85&s=94a71a402fa88acc2607d1197cc0e444" alt="BigQuery 및 Cloud Storage 권한이 있는 서비스 계정 키 생성" size="lg" border width="2682" height="1336" data-path="images/integrations/data-ingestion/clickpipes/bigquery/cp_iam.png" />

<div id="permissions">
  ### 권한
</div>

<div id="bigquery">
  #### BigQuery
</div>

서비스 계정에는 다음 BigQuery 역할이 있어야 합니다.

* [`roles/bigquery.dataViewer`](https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/access-control#bigquery.dataViewer)
* [`roles/bigquery.jobUser`](https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/access-control#bigquery.jobUser)

액세스 범위를 더 구체적으로 제한하려면 [IAM 조건](https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/conditions)을 사용해 해당 역할이 액세스할 수 있는 리소스를 제한하는 것을 권장합니다. 예를 들어, `dataViewer` 역할을 동기화하려는 테이블이 포함된 특정 데이터셋으로 제한할 수 있습니다.

```bash theme={null}
resource.name.startsWith("projects/<PROJECT_ID>/datasets/<DATASET_NAME>")
```

<div id="cloud-storage">
  #### Cloud Storage
</div>

서비스 계정에는 다음 Cloud Storage 역할이 있어야 합니다.

* [`roles/storage.objectAdmin`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/access-control/iam-roles#storage.objectAdmin)
* [`roles/storage.bucketViewer`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/access-control/iam-roles#storage.bucketViewer)

액세스 범위를 더 세분화하려면 역할이 접근할 수 있는 리소스를 제한하는 [IAM 조건](https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/conditions)을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 `objectAdmin` 및 `bucketViewer` 역할을 ClickPipes 동기화용으로 생성된 전용 버킷에만 적용되도록 제한할 수 있습니다.

```bash theme={null}
resource.name.startsWith("projects/_/buckets/<BUCKET_NAME>")
```