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Assets in BigQuery exportieren

Exportieren eines Asset-Inventars nach BigQuery.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Clientbibliotheken für Cloud Asset Inventory

Codebeispiel

Go

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Cloud Asset Inventory finden Sie hier.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Asset Inventory zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


// Sample asset-quickstart exports assets to given bigquery table.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"strings"

	asset "cloud.google.com/go/asset/apiv1"
	"cloud.google.com/go/asset/apiv1/assetpb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	projectID := os.Getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
	client, err := asset.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("asset.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()
	datasetID := strings.Replace(fmt.Sprintf("%s-for-assets", projectID), "-", "_", -1)
	dataset := fmt.Sprintf("projects/%s/datasets/%s", projectID, datasetID)
	req := &assetpb.ExportAssetsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s", projectID),
		OutputConfig: &assetpb.OutputConfig{
			Destination: &assetpb.OutputConfig_BigqueryDestination{
				BigqueryDestination: &assetpb.BigQueryDestination{
					Dataset: dataset,
					Table:   "test",
					Force:   true,
				},
			},
		},
	}
	op, err := client.ExportAssets(ctx, req)
	if err != nil {
		log.Fatalf("ExportAssets: %v", err)
	}
	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Wait: %v", err)
	}
	fmt.Print(resp)
}

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Cloud Asset Inventory finden Sie unter Cloud Asset Inventory-Clientbibliotheken

// Imports the Google Cloud client library

import com.google.cloud.ServiceOptions;
import com.google.cloud.asset.v1.AssetServiceClient;
import com.google.cloud.asset.v1.BigQueryDestination;
import com.google.cloud.asset.v1.ContentType;
import com.google.cloud.asset.v1.ExportAssetsRequest;
import com.google.cloud.asset.v1.ExportAssetsRequest.Builder;
import com.google.cloud.asset.v1.ExportAssetsResponse;
import com.google.cloud.asset.v1.OutputConfig;
import com.google.cloud.asset.v1.PartitionSpec;
import com.google.cloud.asset.v1.ProjectName;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class ExportAssetsBigqueryExample {

  // Use the default project Id.
  private static final String projectId = ServiceOptions.getDefaultProjectId();

  /** 
   * Export assets to BigQuery for a project.

   * @param bigqueryDataset which dataset the results will be exported to
   * @param bigqueryTable which table the results will be exported to
   * @param contentType determines the schema for the table
   * @param assetTypes a list of asset types to export. if empty, export all.
   * @param isPerType separate BigQuery tables for each resource type
   */
  public static void exportBigQuery(String bigqueryDataset, String bigqueryTable,
      ContentType contentType, String[] assetTypes, boolean isPerType)
      throws IOException, IllegalArgumentException, InterruptedException, ExecutionException {
    try (AssetServiceClient client = AssetServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      OutputConfig outputConfig;
      // Outputs to per-type BigQuery table.
      if (isPerType) {
        outputConfig =
            OutputConfig.newBuilder()
                .setBigqueryDestination(
                    BigQueryDestination.newBuilder()
                        .setDataset(bigqueryDataset)
                        .setTable(bigqueryTable)
                        .setForce(true)
                        .setSeparateTablesPerAssetType(true)
                        .setPartitionSpec(
                            PartitionSpec.newBuilder()
                                .setPartitionKey(PartitionSpec.PartitionKey.READ_TIME)
                                .build())
                        .build())
                .build();
      } else {
        outputConfig =
            OutputConfig.newBuilder()
                .setBigqueryDestination(
                    BigQueryDestination.newBuilder()
                        .setDataset(bigqueryDataset)
                        .setTable(bigqueryTable)
                        .setForce(true)
                        .build())
                .build();
      }
      Builder exportAssetsRequestBuilder = ExportAssetsRequest.newBuilder()
          .setParent(parent.toString()).setContentType(contentType).setOutputConfig(outputConfig);
      if (assetTypes.length > 0) {
        exportAssetsRequestBuilder.addAllAssetTypes(Arrays.asList(assetTypes));
      }
      ExportAssetsRequest request = exportAssetsRequestBuilder.build();
      ExportAssetsResponse response = client.exportAssetsAsync(request).get();
      System.out.println(response);
    }
  }
}

Node.js

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Cloud Asset Inventory finden Sie hier.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const dataSet = 'projects/project_id/datasets/dataset_id';
// const table = 'mytable';

const {AssetServiceClient} = require('@google-cloud/asset');
const client = new AssetServiceClient();

async function exportAssetsBigquery() {
  const projectId = await client.getProjectId();
  const projectResource = client.projectPath(projectId);
  const dataset = dataSet;

  const request = {
    parent: projectResource,
    outputConfig: {
      bigqueryDestination: {
        dataset: `projects/${projectId}/${dataset}`,
        table: table,
        force: true,
      },
    },
  };

  // Handle the operation using the promise pattern.
  const [operation] = await client.exportAssets(request);

  // Operation#promise starts polling for the completion of the operation.
  const [result] = await operation.promise();

  // Do things with with the response.
  console.log(result);
}

exportAssetsBigquery();

Python

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Cloud Asset Inventory finden Sie unter Cloud Asset Inventory-Clientbibliotheken

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Asset Inventory zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import asset_v1

# TODO project_id = 'Your Google Cloud Project ID'
# TODO dataset = 'Your BigQuery dataset path'
# TODO table = 'Your BigQuery table name'
# TODO content_type ="Content type to export"

client = asset_v1.AssetServiceClient()
parent = f"projects/{project_id}"
output_config = asset_v1.OutputConfig()
output_config.bigquery_destination.dataset = dataset
output_config.bigquery_destination.table = table
output_config.bigquery_destination.force = True
response = client.export_assets(
    request={
        "parent": parent,
        "content_type": content_type,
        "output_config": output_config,
    }
)
print(response.result())

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud-Produkte finden Sie im Google Cloud-Beispielbrowser.