BigQuery로 애셋 내보내기

BigQuery로 애셋 인벤토리 내보내기

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• Cloud 애셋 인벤토리 클라이언트 라이브러리

코드 샘플

Go

Cloud 애셋 인벤토리용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Cloud 애셋 인벤토리 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Cloud 애셋 인벤토리에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

// 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

Cloud 애셋 인벤토리용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Cloud 애셋 인벤토리 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Cloud 애셋 인벤토리에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

// 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

Cloud 애셋 인벤토리용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Cloud 애셋 인벤토리 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Cloud 애셋 인벤토리에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

/**
 * 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

Cloud 애셋 인벤토리용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Cloud 애셋 인벤토리 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Cloud 애셋 인벤토리에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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())

다음 단계

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