Menstreaming perubahan ke Pub/Sub menggunakan pemicu fungsi Cloud Run opsional

---

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan template Bigtable change streams to Pub/Sub, termasuk cara menyiapkan topik dan mengonfigurasi template. Anda dapat secara opsional membuat fungsi Cloud Run, dalam bahasa pemrograman pilihan Anda, yang dipicu oleh aliran peristiwa.

Tutorial ini ditujukan bagi pengguna teknis yang sudah memahami Bigtable, penulisan kode, dan layanan streaming peristiwa.

Tujuan

Tutorial ini menunjukkan kepada Anda cara melakukan hal berikut:

• Buat tabel Bigtable dengan aliran data perubahan diaktifkan.
• Buat topik Pub/Sub dengan skema aliran perubahan Bigtable.
• Deploy aliran perubahan Bigtable ke pipeline Pub/Sub di Dataflow menggunakan template.
• Lihat aliran peristiwa di Pub/Sub secara langsung atau di log fungsi Cloud Run.

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda akan menggunakan komponen Google Cloudyang dapat ditagih berikut:

• Bigtable
• Compute Engine
• Dataflow
• Cloud Run functions
• Pub/Sub
• Cloud Storage

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga.

Pengguna Google Cloud baru mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Setelah menyelesaikan tugas yang dijelaskan dalam dokumen ini, Anda dapat menghindari penagihan berkelanjutan dengan menghapus resource yang Anda buat. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Pembersihan.

Sebelum memulai

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataflow, Cloud Bigtable API, Cloud Bigtable Admin API, Pub/Sub, Cloud Run functions, and Cloud Storage APIs.

Enable the APIs

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataflow, Cloud Bigtable API, Cloud Bigtable Admin API, Pub/Sub, Cloud Run functions, and Cloud Storage APIs.

Enable the APIs

In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

1. Update dan instal CLI cbt .

   gcloud components update
   gcloud components install cbt

Membuat topik Pub/Sub

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman Topics Pub/Sub.

   Buka Topik

2. Klik Create topic.

3. Setel ID ke bigtable-change-stream-topic.

4. Pilih Gunakan skema.

5. Di dropdown Select a Pub/Sub schema, klik Create new schema. Tindakan ini akan membuka tab baru tempat Anda menentukan skema.

   1. Tetapkan ID skema ke bigtable-change-stream-schema.
   2. Tetapkan jenis skema ke Avro.
   3. Tempelkan kode berikut sebagai definisi skema. Informasi selengkapnya tentang skema dapat ditemukan di halaman dokumentasi template.

     {
         "name" : "ChangelogEntryMessage",
         "type" : "record",
         "namespace" : "com.google.cloud.teleport.bigtable",
         "fields" : [
           { "name" : "rowKey", "type" : "bytes"},
           {
             "name" : "modType",
             "type" : {
               "name": "ModType",
               "type": "enum",
               "symbols": ["SET_CELL", "DELETE_FAMILY", "DELETE_CELLS", "UNKNOWN"]}
           },
           { "name": "isGC", "type": "boolean" },
           { "name": "tieBreaker", "type": "int"},
           { "name": "columnFamily", "type": "string"},
           { "name": "commitTimestamp", "type" : "long"},
           { "name" : "sourceInstance", "type" : "string"},
           { "name" : "sourceCluster", "type" : "string"},
           { "name" : "sourceTable", "type" : "string"},
           { "name": "column", "type" : ["null", "bytes"]},
           { "name": "timestamp", "type" : ["null", "long"]},
           { "name": "timestampFrom", "type" : ["null", "long"]},
           { "name": "timestampTo", "type" : ["null", "long"]},
           { "name" : "value", "type" : ["null", "bytes"]}
       ]
     }
   

   1. Klik Buat untuk membuat skema.

6. Tutup tab Buat skema, muat ulang daftar skema, lalu pilih skema yang baru Anda tentukan.

7. Klik Create untuk membuat topik.

Opsional: Membuat fungsi Cloud Run

Anda mungkin ingin memproses aliran Pub/Sub dengan fungsi Cloud Run.

1. Di halaman Details untuk topik bigtable-change-stream-topic, klik Trigger Cloud Function .
2. Di kolom Function name, masukkan nama bt-ps-tutorial-function.
3. Di bagian Source Code, klik drop-down Runtime, lalu pilih runtime dan bahasa pemrograman pilihan Anda. hello world dibuat yang mencetak aliran perubahan saat masuk. Lihat dokumentasi untuk mempelajari lebih lanjut cara menulis Cloud Run Functions.
4. Gunakan nilai default untuk semua kolom lainnya.
5. Klik Deploy function.

Membuat tabel dengan aliran perubahan yang diaktifkan

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman Bigtable Instances.

   Buka Instance

2. Klik ID instance yang Anda gunakan untuk tutorial ini.

   Jika Anda tidak memiliki instance yang tersedia, buat instance dengan konfigurasi default di wilayah terdekat.

3. Di panel navigasi kiri, klik Tables.

4. Klik Buat tabel.

5. Beri nama tabel change-streams-pubsub-tutorial.

6. Tambahkan family kolom bernama cf.

7. Pilih Aktifkan aliran perubahan.

8. Klik Buat.

Menginisialisasi pipeline data untuk merekam aliran perubahan

1. Di halaman Tables Bigtable, temukan tabel Anda change-streams-pubsub-tutorial.
2. Di kolom Change stream, klik Connect.
3. Pada dialog, pilih Pub/Sub.
4. Klik Buat tugas Dataflow.
5. Di halaman Create job Dataflow, tetapkan nama topik Pub/Sub output ke: bigtable-change-stream-topic.
6. Tetapkan ID profil aplikasi Bigtable ke default.
7. Klik Run job.
8. Tunggu hingga status tugas menjadi Starting atau Running sebelum melanjutkan. Proses ini memerlukan waktu sekitar 5 menit setelah tugas diantrekan.

Tulis beberapa data ke Bigtable

1. Di Cloud Shell, tulis beberapa baris ke Bigtable sehingga log perubahan dapat menulis beberapa data ke aliran Pub/Sub. Selama Anda menulis data setelah tugas dibuat, perubahan akan muncul. Anda tidak perlu menunggu hingga status tugas menjadi running.

   cbt -instance=BIGTABLE_INSTANCE_ID -project=YOUR_PROJECT_ID \
       set change-streams-pubsub-tutorial user123 cf:col1=abc
   cbt -instance=BIGTABLE_INSTANCE_ID -project=YOUR_PROJECT_ID \
       set change-streams-pubsub-tutorial user546 cf:col1=def
   cbt -instance=BIGTABLE_INSTANCE_ID -project=YOUR_PROJECT_ID \
       set change-streams-pubsub-tutorial user789 cf:col1=ghi
   

Melihat log perubahan di Pub/Sub

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman Subscriptions Pub/Sub.

   Buka Langganan

2. Klik langganan yang dibuat secara otomatis untuk topik Anda bigtable-change-stream-topic. Class ini harus diberi nama bigtable-change-stream-topic-sub.

3. Buka tab Pesan.

4. Klik Pull.

5. Jelajahi daftar pesan dan lihat data yang Anda tulis.

   

Opsional: Lihat perubahan di log fungsi Cloud Run

Jika membuat fungsi Cloud Run, Anda dapat melihat perubahan di log.

1. Di konsol Google Cloud , buka Cloud Run functions.

   Buka Cloud Run Functions

2. Klik fungsi Anda bt-ps-tutorial-function.

3. Buka tab Log.

4. Pastikan Severity disetel ke setidaknya Info agar Anda dapat melihat log.

5. Jelajahi log dan lihat data yang Anda tulis.

Outputnya terlihat mirip dengan yang berikut ini:

Pub/Sub message: {"rowKey":"user789","modType":"SET_CELL","isGC":false,"tieBreaker":0,"columnFamily":"cf","commitTimestamp":1695653833064548,"sourceInstance":"YOUR-INSTANCE","sourceCluster":"YOUR-INSTANCE-c1","sourceTable":"change-streams-pubsub-tutorial","column":{"bytes":"col1"},"timestamp":{"long":1695653832278000},"timestampFrom":null,"timestampTo":null,"value":{"bytes":"ghi"}}

Pembersihan

Agar tidak perlu membayar biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.

Hapus tabel Bigtable

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman Bigtable Instances.

   Buka Instance

2. Klik ID instance yang Anda gunakan untuk tutorial ini.

3. Di panel navigasi kiri, klik Tables.

4. Temukan tabel change-streams-pubsub-tutorial.

5. Klik Edit.

6. Hapus centang Aktifkan aliran perubahan.

7. Klik Simpan.

8. Buka menu tambahan untuk tabel.

9. Klik Hapus dan masukkan nama tabel untuk mengonfirmasi.

Menghentikan pipeline aliran data perubahan

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman Jobs Dataflow.

   Buka Tugas

2. Pilih tugas streaming Anda dari daftar tugas.

3. Di navigasi, klik Stop.

4. Dalam dialog Stop job, batalkan pipeline Anda, lalu klik Stop job.

Hapus topik dan langganan Pub/Sub

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman Topics Pub/Sub.

   Buka Topik

2. Pilih topik bigtable-change-stream-topic.

3. Klik Hapus dan konfirmasi.

4. Klik Langganan di sidebar.

5. Pilih langganan bigtable-change-stream-topic-sub.

6. Klik Hapus dan konfirmasi.

Menghapus fungsi Cloud Run

1. Di konsol Google Cloud , buka Cloud Run functions.

   Buka Cloud Run Functions

2. Pilih fungsi bt-ps-tutorial-function.

3. Klik Hapus dan konfirmasi.

Langkah berikutnya

• Baca dokumentasi aliran perubahan.
• Pelajari lebih lanjut cara menulis fungsi berbasis peristiwa dengan Cloud Run Functions.