Looker (Google Core) を構築してみた
Google Cloud製品のLookerがGoogle Cloudのコンソールから立ち上げることが可能になっていますので、これを今回は立ち上げてみて、BigQueryを接続して使ってみたいと思います！
Looker インスタンスを構築してみる
oAuthの設定
Looker のoAuthの設定をしていきます。
[APIとサービス] → [認証情報] → [認証情報を作成]
OAuthクライアントIDを選択
アプリケーションの種類には[ウェブアプリケーション]を指定
クライアントIDの名前だけ入力して実行
OAuthクライアントの作成が完了した場合以下のように表示されます
このOAuthクライアントIDとOAuthクライアントシークレットは後ほどインスタンス作成の時に使用します。
Looker インスタンスの構築
Google CloudのコンソールからLookerに移動すると次のような画面が表示されます。
インスタンスの作成をクリックしてスタート！
インスタンス名、OAuthクライアントID、OAuthクライアントシークレットを入力します！
LookerのInstance URLをoAuth側で承認
45分程度待機すると、インスタンスが作成されます！
インスタンスが出来たら「LookerのURL」に記載されているURLをコピー！
事前準備で作成したOAuthクライアントの「承認済のリダイレクトURI」に貼り付けて、/oauth2callbackを追加して、保存します。
Lookerインスタンスにログインしてみる
LookerインスタンスのURLをクリック！
認証をそのまま進んでいくと、Lookerのよく見るランディングページに辿り着きます。
BigQueryを接続
次にLookerからBigQueryに接続しに行きたいと思います。
ちなみにLookerから接続できるデータソースはBigQuery以外にもたくさんあります。もちろんRedshiftやSnowflakeなどもデータソースの対象です。
[Setup Looker] → [Connect]をクリック
以下のように、
接続名 : 任意の名前(わかりやすい名前でOK)
Dialect : 接続先のSQLを選択します。今回はBigQueryなのでBigQuery Standard SQLを選択
Billing Project ID : 接続先のBigQueryのプロジェクトを選択
Dataset : 接続するDatasetを選択
Authentication : 認証方式を選択
以下のように、Optionalの設定もいくつかありますが、接続の作成後にも変更は可能なので一旦このまま進めてしまいます！
するとこのような感じでConnectionが作成されました！
Testをクリックして接続ができているかを確認できます
次に画面右上にある[Create Project]をクリックします
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