Modèles d'utilitaires fournis par Google

Google fournit un ensemble de modèles Dataflow Open Source. Pour obtenir des informations générales sur les modèles, consultez la page Modèles Dataflow. Pour obtenir la liste de tous les modèles fournis par Google, consultez la page Premiers pas avec les modèles fournis par Google.

Ce guide décrit les modèles d'utilitaires.

Conversion de format de fichier (Avro, Parquet, CSV)

Le modèle de conversion de format de fichier est un pipeline par lots qui convertit les fichiers stockés sur Cloud Storage d'un format compatible à un autre.

Les conversions entre les formats suivants sont possibles :

• CSV vers Avro
• CSV vers Parquet
• Avro vers Parquet
• Parquet vers Avro

Conditions requises pour ce pipeline :

• Le bucket Cloud Storage de sortie doit exister avant l'exécution du pipeline.

Paramètres de modèle

Paramètres	Description
inputFileFormat	Format de fichier d'entrée. Doit être l'un des suivants : [csv, avro, parquet].
outputFileFormat	Format de fichier de sortie. Doit être l'un des suivants : [avro, parquet].
inputFileSpec	Modèle de chemin d'accès Cloud Storage pour les fichiers d'entrée. Par exemple : gs://bucket-name/path/*.csv
outputBucket	Dossier Cloud Storage dans lequel écrire les fichiers de sortie. Le chemin d'accès doit se terminer par une barre oblique. Par exemple : gs://bucket-name/output/
schema	Chemin d'accès Cloud Storage au fichier de schéma Avro. Par exemple, gs://bucket-name/schema/my-schema.avsc
containsHeaders	(Facultatif) Les fichiers CSV d'entrée contiennent un enregistrement d'en-tête (vrai/faux). La valeur par défaut est false. Nécessaire uniquement en cas de lecture de fichiers CSV.
csvFormat	(Facultatif) Spécification du format CSV à utiliser pour l'analyse des enregistrements. La valeur par défaut est Default. Pour en savoir plus, consultez la page Format CSV Apache Commons.
delimiter	(Facultatif) Délimiteur de champ utilisé dans les fichiers CSV d'entrée.
outputFilePrefix	(Facultatif) Préfixe du fichier de sortie. La valeur par défaut est output.
numShards	(Facultatif) Nombre de segments de fichiers de sortie.

Exécuter le modèle Conversion de format de fichier

Console

1. Accédez à la page Dataflow Créer une tâche à partir d'un modèle.
Accéder à la page Créer une tâche à partir d'un modèle
2. Dans le champ Nom de la tâche, saisissez un nom de tâche unique.
3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. Le point de terminaison régional par défaut est us-central1.

   Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter une tâche Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Convert file formats template.
5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Remarque : Pour utiliser Google Cloud CLI afin d'exécuter les modèles flex, vous devez avoir Google Cloud CLI version 284.0.0 ou ultérieure.

Dans l'interface système ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud beta dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates/VERSION/flex/File_Format_Conversion \
    --parameters \
inputFileFormat=INPUT_FORMAT,\
outputFileFormat=OUTPUT_FORMAT,\
inputFileSpec=INPUT_FILES,\
schema=SCHEMA,\
outputBucket=OUTPUT_FOLDER

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter la tâche Dataflow
• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• REGION_NAME : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• INPUT_FORMAT : format du fichier d'entrée (doit être l'un des suivants : [csv, avro, parquet])
• OUTPUT_FORMAT : format des fichiers de sortie (doit être l'un des suivants : [avro, parquet])
• INPUT_FILES : modèle de chemin d'accès pour les fichiers d'entrée
• OUTPUT_FOLDER : dossier Cloud Storage pour les fichiers de sortie
• SCHEMA : chemin d'accès au fichier de schéma Avro

API

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API et ses champs d'application d'autorisation, consultez la section projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "inputFileFormat": "INPUT_FORMAT",
          "outputFileFormat": "OUTPUT_FORMAT",
          "inputFileSpec": "INPUT_FILES",
          "schema": "SCHEMA",
          "outputBucket": "OUTPUT_FOLDER"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates/VERSION/flex/File_Format_Conversion",
   }
}

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter la tâche Dataflow
• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• LOCATION : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• INPUT_FORMAT : format du fichier d'entrée (doit être l'un des suivants : [csv, avro, parquet])
• OUTPUT_FORMAT : format des fichiers de sortie (doit être l'un des suivants : [avro, parquet])
• INPUT_FILES : modèle de chemin d'accès pour les fichiers d'entrée
• OUTPUT_FOLDER : dossier Cloud Storage pour les fichiers de sortie
• SCHEMA : chemin d'accès au fichier de schéma Avro

Code source du modèle

Java

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/*
 * Copyright (C) 2019 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.v2.templates;

import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.AvroConverters.AvroOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.CsvConverters.CsvPipelineOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.ParquetConverters.ParquetOptions;
import java.io.IOException;
import java.util.EnumMap;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link FileFormatConversion} pipeline takes in an input file, converts it to a desired format
 * and saves it to Cloud Storage. Supported file transformations are:
 *
 * <ul>
 *   <li>Csv to Avro
 *   <li>Csv to Parquet
 *   <li>Avro to Parquet
 *   <li>Parquet to Avro
 * </ul>
 *
 * <p><b>Pipeline Requirements</b>
 *
 * <ul>
 *   <li>Input file exists in Google Cloud Storage.
 *   <li>Google Cloud Storage output bucket exists.
 * </ul>
 *
 * <p><b>Example Usage</b>
 *
 * <pre>
 * # Set the pipeline vars
 * PROJECT=my-project
 * BUCKET_NAME=my-bucket
 *
 * # Set containerization vars
 * IMAGE_NAME=my-image-name
 * TARGET_GCR_IMAGE=gcr.io/${PROJECT}/${IMAGE_NAME}
 * BASE_CONTAINER_IMAGE=my-base-container-image
 * BASE_CONTAINER_IMAGE_VERSION=my-base-container-image-version
 * APP_ROOT=/path/to/app-root
 * COMMAND_SPEC=/path/to/command-spec
 *
 * # Set vars for execution
 * export INPUT_FILE_FORMAT=Csv
 * export OUTPUT_FILE_FORMAT=Avro
 * export AVRO_SCHEMA_PATH=gs://path/to/avro/schema
 * export HEADERS=false
 * export DELIMITER=","
 *
 * # Build and upload image
 * mvn clean package \
 * -Dimage=${TARGET_GCR_IMAGE} \
 * -Dbase-container-image=${BASE_CONTAINER_IMAGE} \
 * -Dbase-container-image.version=${BASE_CONTAINER_IMAGE_VERSION} \
 * -Dapp-root=${APP_ROOT} \
 * -Dcommand-spec=${COMMAND_SPEC}
 *
 * # Create an image spec in GCS that contains the path to the image
 * {
 *    "docker_template_spec": {
 *       "docker_image": $TARGET_GCR_IMAGE
 *     }
 *  }
 *
 * # Execute template:
 * API_ROOT_URL="https://dataflow.googleapis.com"
 * TEMPLATES_LAUNCH_API="${API_ROOT_URL}/v1b3/projects/${PROJECT}/templates:launch"
 * JOB_NAME="csv-to-avro-`date +%Y%m%d-%H%M%S-%N`"
 *
 * time curl -X POST -H "Content-Type: application/json"     \
 *     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
 *     "${TEMPLATES_LAUNCH_API}"`
 *     `"?validateOnly=false"`
 *     `"&dynamicTemplate.gcsPath=${BUCKET_NAME}/path/to/image-spec"`
 *     `"&dynamicTemplate.stagingLocation=${BUCKET_NAME}/staging" \
 *     -d '
 *      {
 *       "jobName":"'$JOB_NAME'",
 *       "parameters": {
 *            "inputFileFormat":"'$INPUT_FILE_FORMAT'",
 *            "outputFileFormat":"'$OUTPUT_FILE_FORMAT'",
 *            "inputFileSpec":"'$BUCKET_NAME/path/to/input-file'",
 *            "outputBucket":"'$BUCKET_NAME/path/to/output-location/'",
 *            "containsHeaders":"'$HEADERS'",
 *            "schema":"'$AVRO_SCHEMA_PATH'",
 *            "outputFilePrefix":"output-file",
 *            "numShards":"3",
 *            "delimiter":"'$DELIMITER'"
 *         }
 *       }
 *      '
 * </pre>
 */
public class FileFormatConversion {

  /** Logger for class. */
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(FileFormatConversionFactory.class);

  private static EnumMap<ValidFileFormats, String> validFileFormats =
      new EnumMap<ValidFileFormats, String>(ValidFileFormats.class);

  /**
   * The {@link FileFormatConversionOptions} provides the custom execution options passed by the
   * executor at the command-line.
   */
  public interface FileFormatConversionOptions
      extends PipelineOptions, CsvPipelineOptions, AvroOptions, ParquetOptions {
    @Description("Input file format.")
    @Required
    String getInputFileFormat();

    void setInputFileFormat(String inputFileFormat);

    @Description("Output file format.")
    @Required
    String getOutputFileFormat();

    void setOutputFileFormat(String outputFileFormat);
  }

  /** The {@link ValidFileFormats} enum contains all valid file formats. */
  public enum ValidFileFormats {
    CSV,
    AVRO,
    PARQUET
  }

  /**
   * Main entry point for pipeline execution.
   *
   * @param args Command line arguments to the pipeline.
   */
  public static void main(String[] args) {
    FileFormatConversionOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args)
            .withValidation()
            .as(FileFormatConversionOptions.class);

    run(options);
  }

  /**
   * Runs the pipeline to completion with the specified options.
   *
   * @param options The execution options.
   * @return The pipeline result.
   * @throws RuntimeException thrown if incorrect file formats are passed.
   */
  public static PipelineResult run(FileFormatConversionOptions options) {
    String inputFileFormat = options.getInputFileFormat().toUpperCase();
    String outputFileFormat = options.getOutputFileFormat().toUpperCase();

    validFileFormats.put(ValidFileFormats.CSV, "CSV");
    validFileFormats.put(ValidFileFormats.AVRO, "AVRO");
    validFileFormats.put(ValidFileFormats.PARQUET, "PARQUET");

    try {
      if (inputFileFormat.equals(outputFileFormat)) {
        LOG.error("Input and output file format cannot be the same.");
        throw new IOException();
      }
      if (!validFileFormats.containsValue(inputFileFormat)
          || !validFileFormats.containsValue(outputFileFormat)) {
        LOG.error("Invalid input or output file format.");
        throw new IOException();
      }
    } catch (IOException e) {
      throw new RuntimeException("Provide correct input/output file format.");
    }

    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    pipeline.apply(
        inputFileFormat + " to " + outputFileFormat,
        FileFormatConversionFactory.FileFormat.newBuilder()
            .setOptions(options)
            .setInputFileFormat(inputFileFormat)
            .setOutputFileFormat(outputFileFormat)
            .build());

    return pipeline.run();
  }
}

Compression groupée de fichiers Cloud Storage

Le modèle de compression groupée des fichiers Cloud Storage est un pipeline par lots qui compresse des fichiers de Cloud Storage vers un emplacement spécifié. Ce modèle peut être utile lorsque vous devez compresser de grands lots de fichiers dans le cadre d'un processus d'archivage périodique. Les modes de compression compatibles sont les suivants : BZIP2, DEFLATE et GZIP. Les fichiers produits à l'emplacement de destination suivent un schéma de dénomination associant le nom de fichier d'origine à l'extension du mode de compression. Les extensions ajoutées seront les suivantes : .bzip2, .deflate et .gz.

Toute erreur survenant pendant le processus de compression sera inscrite dans le fichier d'échec au format CSV : nom de fichier, message d'erreur. Si aucune erreur ne survient pendant l'exécution du pipeline, le fichier d'erreur sera créé, mais il ne contiendra aucun enregistrement.

Conditions requises pour ce pipeline :

• La compression doit être dans l'un des formats suivants : BZIP2, DEFLATE et GZIP.
• Le répertoire de sortie doit exister avant l'exécution du pipeline.

Paramètres de modèle

Paramètres	Description
inputFilePattern	Modèle de fichier d'entrée à lire. Par exemple, gs://bucket-name/uncompressed/*.txt.
outputDirectory	Emplacement de sortie où écrire. Par exemple, gs://bucket-name/compressed/.
outputFailureFile	Fichier de sortie du journal des erreurs à utiliser pour les échecs d'écriture lors du processus de compression. Par exemple, gs://bucket-name/compressed/failed.csv. S'il n'y a pas d'échec, le fichier est quand même créé mais sera vide. Le contenu du fichier est au format CSV (nom de fichier, erreur) et contient une ligne pour chaque fichier dont la compression échoue.
compression	Algorithme de compression utilisé pour compresser les fichiers correspondants. Doit être l'un des suivants : BZIP2, DEFLATE et GZIP.

Exécuter le modèle de fichiers Cloud Storage de compression par lots

Console

1. Accédez à la page Dataflow Créer une tâche à partir d'un modèle.
Accéder à la page Créer une tâche à partir d'un modèle
2. Dans le champ Nom de la tâche, saisissez un nom de tâche unique.
3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. Le point de terminaison régional par défaut est us-central1.

   Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter une tâche Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Bulk Compress Files on Cloud Storage template.
5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Remarque : Pour utiliser Google Cloud CLI afin d'exécuter les modèles classic, vous devez avoir Google Cloud CLI version 138.0.0 ou ultérieure.

Dans l'interface système ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates/VERSION/Bulk_Compress_GCS_Files \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
inputFilePattern=gs://BUCKET_NAME/uncompressed/*.txt,\
outputDirectory=gs://BUCKET_NAME/compressed,\
outputFailureFile=gs://BUCKET_NAME/failed/failure.csv,\
compression=COMPRESSION

Remplacez les éléments suivants :

• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• REGION_NAME : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• BUCKET_NAME : nom du bucket Cloud Storage
• COMPRESSION : algorithme de compression de votre choix

API

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API et ses champs d'application d'autorisation, consultez la section projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates/VERSION/Bulk_Compress_GCS_Files
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "inputFilePattern": "gs://BUCKET_NAME/uncompressed/*.txt",
       "outputDirectory": "gs://BUCKET_NAME/compressed",
       "outputFailureFile": "gs://BUCKET_NAME/failed/failure.csv",
       "compression": "COMPRESSION"
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter la tâche Dataflow
• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• LOCATION : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• BUCKET_NAME : nom du bucket Cloud Storage
• COMPRESSION : algorithme de compression de votre choix

Code source du modèle

Java

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/*
 * Copyright (C) 2018 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.templates;

import com.google.common.collect.ImmutableList;
import com.google.common.io.ByteStreams;
import java.io.IOException;
import java.nio.channels.ReadableByteChannel;
import java.nio.channels.WritableByteChannel;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.Compression;
import org.apache.beam.sdk.io.FileIO;
import org.apache.beam.sdk.io.FileSystems;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.MatchResult;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.ResolveOptions.StandardResolveOptions;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.ResourceId;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.util.MimeTypes;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollectionTuple;
import org.apache.beam.sdk.values.TupleTag;
import org.apache.beam.sdk.values.TupleTagList;
import org.apache.beam.sdk.values.TypeDescriptors;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link BulkCompressor} is a batch pipeline that compresses files on matched by an input file
 * pattern and outputs them to a specified file location. This pipeline can be useful when you need
 * to compress large batches of files as part of a perodic archival process. The supported
 * compression modes are: <code>BZIP2</code>, <code>DEFLATE</code>, <code>GZIP</code>, <code>ZIP
 * </code>. Files output to the destination location will follow a naming schema of original
 * filename appended with the compression mode extension. The extensions appended will be one of:
 * <code>.bzip2</code>, <code>.deflate</code>, <code>.gz</code>, <code>.zip</code> as determined by
 * the compression type.
 *
 * <p>Any errors which occur during the compression process will be output to the failure file in
 * CSV format of filename, error message. If no failures occur during execution, the error file will
 * still be created but will contain no error records.
 *
 * <p><b>Pipeline Requirements</b>
 *
 * <ul>
 *   <li>The compression must be in one of the following formats: <code>BZIP2</code>, <code>DEFLATE
 *       </code>, <code>GZIP</code>, <code>ZIP</code>.
 *   <li>The output directory must exist prior to pipeline execution.
 * </ul>
 *
 * <p><b>Example Usage</b>
 *
 * <pre>
 * # Set the pipeline vars
 * PROJECT_ID=PROJECT ID HERE
 * PIPELINE_FOLDER=gs://${PROJECT_ID}/dataflow/pipelines/bulk-compressor
 *
 * # Set the runner
 * RUNNER=DataflowRunner
 *
 * # Build the template
 * mvn compile exec:java \
 * -Dexec.mainClass=com.google.cloud.teleport.templates.BulkCompressor \
 * -Dexec.cleanupDaemonThreads=false \
 * -Dexec.args=" \
 * --project=${PROJECT_ID} \
 * --stagingLocation=${PIPELINE_FOLDER}/staging \
 * --tempLocation=${PIPELINE_FOLDER}/temp \
 * --templateLocation=${PIPELINE_FOLDER}/template \
 * --runner=${RUNNER}"
 *
 * # Execute the template
 * JOB_NAME=bulk-compressor-$USER-`date +"%Y%m%d-%H%M%S%z"`
 *
 * gcloud dataflow jobs run ${JOB_NAME} \
 * --gcs-location=${PIPELINE_FOLDER}/template \
 * --zone=us-east1-d \
 * --parameters \
 * "inputFilePattern=${PIPELINE_FOLDER}/test/uncompressed/*,\
 * outputDirectory=${PIPELINE_FOLDER}/test/compressed,\
 * outputFailureFile=${PIPELINE_FOLDER}/test/failure/failed-${JOB_NAME}.csv,\
 * compression=GZIP"
 * </pre>
 */
public class BulkCompressor {

  /** The logger to output status messages to. */
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(BulkCompressor.class);

  /** The tag used to identify the main output of the {@link Compressor}. */
  private static final TupleTag<String> COMPRESSOR_MAIN_OUT = new TupleTag<String>() {};

  /** The tag used to identify the dead-letter output of the {@link Compressor}. */
  private static final TupleTag<KV<String, String>> DEADLETTER_TAG =
      new TupleTag<KV<String, String>>() {};

  /**
   * The {@link Options} class provides the custom execution options passed by the executor at the
   * command-line.
   */
  public interface Options extends PipelineOptions {
    @Description("The input file pattern to read from (e.g. gs://bucket-name/uncompressed/*.gz)")
    @Required
    ValueProvider<String> getInputFilePattern();

    void setInputFilePattern(ValueProvider<String> value);

    @Description("The output location to write to (e.g. gs://bucket-name/compressed)")
    @Required
    ValueProvider<String> getOutputDirectory();

    void setOutputDirectory(ValueProvider<String> value);

    @Description(
        "The output file to write failures during the compression process "
            + "(e.g. gs://bucket-name/compressed/failed.txt). The contents will be one line for "
            + "each file which failed compression. Note that this parameter will "
            + "allow the pipeline to continue processing in the event of a failure.")
    @Required
    ValueProvider<String> getOutputFailureFile();

    void setOutputFailureFile(ValueProvider<String> value);

    @Description("The compression algorithm to use on the matched files.")
    @Required
    ValueProvider<Compression> getCompression();

    void setCompression(ValueProvider<Compression> value);
  }

  /**
   * The main entry-point for pipeline execution. This method will start the pipeline but will not
   * wait for it's execution to finish. If blocking execution is required, use the {@link
   * BulkCompressor#run(Options)} method to start the pipeline and invoke {@code
   * result.waitUntilFinish()} on the {@link PipelineResult}.
   *
   * @param args The command-line args passed by the executor.
   */
  public static void main(String[] args) {
    Options options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(Options.class);

    run(options);
  }

  /**
   * Runs the pipeline to completion with the specified options. This method does not wait until the
   * pipeline is finished before returning. Invoke {@code result.waitUntilFinish()} on the result
   * object to block until the pipeline is finished running if blocking programmatic execution is
   * required.
   *
   * @param options The execution options.
   * @return The pipeline result.
   */
  public static PipelineResult run(Options options) {

    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    /*
     * Steps:
     *   1) Find all files matching the input pattern
     *   2) Compress the files found and output them to the output directory
     *   3) Write any errors to the failure output file
     */
    PCollectionTuple compressOut =
        pipeline
            .apply("Match File(s)", FileIO.match().filepattern(options.getInputFilePattern()))
            .apply(
                "Compress File(s)",
                ParDo.of(new Compressor(options.getOutputDirectory(), options.getCompression()))
                    .withOutputTags(COMPRESSOR_MAIN_OUT, TupleTagList.of(DEADLETTER_TAG)));

    compressOut
        .get(DEADLETTER_TAG)
        .apply(
            "Format Errors",
            MapElements.into(TypeDescriptors.strings())
                .via(kv -> String.format("%s,%s", kv.getKey(), kv.getValue())))
        .apply(
            "Write Error File",
            TextIO.write()
                .to(options.getOutputFailureFile())
                .withHeader("Filename,Error")
                .withoutSharding());

    return pipeline.run();
  }

  /**
   * The {@link Compressor} accepts {@link MatchResult.Metadata} from the FileSystems API and
   * compresses each file to an output location. Any compression failures which occur during
   * execution will be output to a separate output for further processing.
   */
  @SuppressWarnings("serial")
  public static class Compressor extends DoFn<MatchResult.Metadata, String> {

    private final ValueProvider<String> destinationLocation;
    private final ValueProvider<Compression> compressionValue;

    Compressor(ValueProvider<String> destinationLocation, ValueProvider<Compression> compression) {
      this.destinationLocation = destinationLocation;
      this.compressionValue = compression;
    }

    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext context) {
      ResourceId inputFile = context.element().resourceId();
      Compression compression = compressionValue.get();

      // Add the compression extension to the output filename. Example: demo.txt -> demo.txt.gz
      String outputFilename = inputFile.getFilename() + compression.getSuggestedSuffix();

      // Resolve the necessary resources to perform the transfer
      ResourceId outputDir = FileSystems.matchNewResource(destinationLocation.get(), true);
      ResourceId outputFile =
          outputDir.resolve(outputFilename, StandardResolveOptions.RESOLVE_FILE);
      ResourceId tempFile =
          outputDir.resolve("temp-" + outputFilename, StandardResolveOptions.RESOLVE_FILE);

      // Perform the copy of the compressed channel to the destination.
      try (ReadableByteChannel readerChannel = FileSystems.open(inputFile)) {
        try (WritableByteChannel writerChannel =
            compression.writeCompressed(FileSystems.create(tempFile, MimeTypes.BINARY))) {

          // Execute the copy to the temporary file
          ByteStreams.copy(readerChannel, writerChannel);
        }

        // Rename the temporary file to the output file
        FileSystems.rename(ImmutableList.of(tempFile), ImmutableList.of(outputFile));

        // Output the path to the uncompressed file
        context.output(outputFile.toString());
      } catch (IOException e) {
        LOG.error("Error occurred during compression of {}", inputFile.toString(), e);
        context.output(DEADLETTER_TAG, KV.of(inputFile.toString(), e.getMessage()));
      }
    }
  }
}

Décompression groupée de fichiers Cloud Storage

Le modèle de décompression groupée de fichiers Cloud Storage est un pipeline par lots qui décompresse les fichiers de Cloud Storage vers un emplacement spécifié. Cette fonctionnalité est utile lorsque vous souhaitez utiliser des données compressées pour réduire les coûts de bande passante réseau lors d'une migration, tout en optimisant la vitesse de traitement analytique en opérant sur des données non compressées après la migration. Le pipeline gère automatiquement plusieurs modes de compression lors d'une seule exécution et détermine le mode de décompression à utiliser en fonction de l'extension de fichier (.bzip2, .deflate, .gz ou .zip).

Remarque : Le modèle de décompression groupée de fichiers Cloud Storage est destiné à des fichiers compressés uniques, et non à des dossiers compressés.

Conditions requises pour ce pipeline :

• Les fichiers à décompresser doivent être dans l'un des formats suivants : Bzip2, Deflate, Gzip ou Zip.
• Le répertoire de sortie doit exister avant l'exécution du pipeline.

Paramètres de modèle

Paramètres	Description
inputFilePattern	Modèle de fichier d'entrée à lire. Par exemple, gs://bucket-name/compressed/*.gz.
outputDirectory	Emplacement de sortie où écrire. Par exemple, gs://bucket-name/decompressed.
outputFailureFile	Le fichier de sortie du journal des erreurs à utiliser pour les échecs d'écriture lors du processus de décompression. Par exemple, gs://bucket-name/decompressed/failed.csv. S'il n'y a pas d'échec, le fichier est quand même créé mais sera vide. Le contenu du fichier est au format CSV (nom de fichier, erreur) et consiste en une ligne pour chaque fichier qui échoue à la décompression.

Exécuter le modèle de décompression groupée de fichiers Cloud Storage

Console

1. Accédez à la page Dataflow Créer une tâche à partir d'un modèle.
Accéder à la page Créer une tâche à partir d'un modèle
2. Dans le champ Nom de la tâche, saisissez un nom de tâche unique.
3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. Le point de terminaison régional par défaut est us-central1.

   Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter une tâche Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Bulk Decompress Files on Cloud Storage template.
5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Remarque : Pour utiliser Google Cloud CLI afin d'exécuter les modèles classic, vous devez avoir Google Cloud CLI version 138.0.0 ou ultérieure.

Dans l'interface système ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates/VERSION/Bulk_Decompress_GCS_Files \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
inputFilePattern=gs://BUCKET_NAME/compressed/*.gz,\
outputDirectory=gs://BUCKET_NAME/decompressed,\
outputFailureFile=OUTPUT_FAILURE_FILE_PATH

Remplacez les éléments suivants :

• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• REGION_NAME : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• BUCKET_NAME : nom du bucket Cloud Storage
• OUTPUT_FAILURE_FILE_PATH : chemin d'accès de votre choix qui mène au fichier contenant les informations sur les échecs

API

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API et ses champs d'application d'autorisation, consultez la section projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates/VERSION/Bulk_Decompress_GCS_Files
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "inputFilePattern": "gs://BUCKET_NAME/compressed/*.gz",
       "outputDirectory": "gs://BUCKET_NAME/decompressed",
       "outputFailureFile": "OUTPUT_FAILURE_FILE_PATH"
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter la tâche Dataflow
• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• LOCATION : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• BUCKET_NAME : nom du bucket Cloud Storage
• OUTPUT_FAILURE_FILE_PATH : chemin d'accès de votre choix qui mène au fichier contenant les informations sur les échecs

Code source du modèle

Java

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/*
 * Copyright (C) 2018 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.templates;

import com.google.common.annotations.VisibleForTesting;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import com.google.common.io.ByteStreams;
import com.google.common.io.Files;
import java.io.IOException;
import java.io.StringWriter;
import java.nio.channels.ReadableByteChannel;
import java.nio.channels.WritableByteChannel;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
import javax.annotation.Nullable;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.Compression;
import org.apache.beam.sdk.io.FileIO;
import org.apache.beam.sdk.io.FileSystems;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.MatchResult;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.MoveOptions;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.ResolveOptions.StandardResolveOptions;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.ResourceId;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.util.MimeTypes;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollectionTuple;
import org.apache.beam.sdk.values.TupleTag;
import org.apache.beam.sdk.values.TupleTagList;
import org.apache.beam.sdk.values.TypeDescriptors;
import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
import org.apache.commons.csv.CSVPrinter;
import org.apache.commons.csv.QuoteMode;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * This pipeline decompresses file(s) from Google Cloud Storage and re-uploads them to a destination
 * location.
 *
 * <p><b>Parameters</b>
 *
 * <p>The {@code --inputFilePattern} parameter specifies a file glob to process. Files found can be
 * expressed in the following formats:
 *
 * <pre>
 * --inputFilePattern=gs://bucket-name/compressed-dir/*
 * --inputFilePattern=gs://bucket-name/compressed-dir/demo*.gz
 * </pre>
 *
 * <p>The {@code --outputDirectory} parameter can be expressed in the following formats:
 *
 * <pre>
 * --outputDirectory=gs://bucket-name
 * --outputDirectory=gs://bucket-name/decompressed-dir
 * </pre>
 *
 * <p>The {@code --outputFailureFile} parameter indicates the file to write the names of the files
 * which failed decompression and their associated error messages. This file can then be used for
 * subsequent processing by another process outside of Dataflow (e.g. send an email with the
 * failures, etc.). If there are no failures, the file will still be created but will be empty. The
 * failure file structure contains both the file that caused the error and the error message in CSV
 * format. The file will contain one header row and two columns (Filename, Error). The filename
 * output to the failureFile will be the full path of the file for ease of debugging.
 *
 * <pre>
 * --outputFailureFile=gs://bucket-name/decompressed-dir/failed.csv
 * </pre>
 *
 * <p>Example Output File:
 *
 * <pre>
 * Filename,Error
 * gs://docs-demo/compressedFile.gz, File is malformed or not compressed in BZIP2 format.
 * </pre>
 *
 * <p><b>Example Usage</b>
 *
 * <pre>
 * mvn compile exec:java \
 * -Dexec.mainClass=com.google.cloud.teleport.templates.BulkDecompressor \
 * -Dexec.cleanupDaemonThreads=false \
 * -Dexec.args=" \
 * --project=${PROJECT_ID} \
 * --stagingLocation=gs://${PROJECT_ID}/dataflow/pipelines/${PIPELINE_FOLDER}/staging \
 * --tempLocation=gs://${PROJECT_ID}/dataflow/pipelines/${PIPELINE_FOLDER}/temp \
 * --runner=DataflowRunner \
 * --inputFilePattern=gs://${PROJECT_ID}/compressed-dir/*.gz \
 * --outputDirectory=gs://${PROJECT_ID}/decompressed-dir \
 * --outputFailureFile=gs://${PROJECT_ID}/decompressed-dir/failed.csv"
 * </pre>
 */
public class BulkDecompressor {

  /** The logger to output status messages to. */
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(BulkDecompressor.class);

  /**
   * A list of the {@link Compression} values excluding {@link Compression#AUTO} and {@link
   * Compression#UNCOMPRESSED}.
   */
  @VisibleForTesting
  static final Set<Compression> SUPPORTED_COMPRESSIONS =
      Stream.of(Compression.values())
          .filter(value -> value != Compression.AUTO && value != Compression.UNCOMPRESSED)
          .collect(Collectors.toSet());

  /** The error msg given when the pipeline matches a file but cannot determine the compression. */
  @VisibleForTesting
  static final String UNCOMPRESSED_ERROR_MSG =
      "Skipping file %s because it did not match any compression mode (%s)";

  @VisibleForTesting
  static final String MALFORMED_ERROR_MSG =
      "The file resource %s is malformed or not in %s compressed format.";

  /** The tag used to identify the main output of the {@link Decompress} DoFn. */
  @VisibleForTesting
  static final TupleTag<String> DECOMPRESS_MAIN_OUT_TAG = new TupleTag<String>() {};

  /** The tag used to identify the dead-letter sideOutput of the {@link Decompress} DoFn. */
  @VisibleForTesting
  static final TupleTag<KV<String, String>> DEADLETTER_TAG = new TupleTag<KV<String, String>>() {};

  /**
   * The {@link Options} class provides the custom execution options passed by the executor at the
   * command-line.
   */
  public interface Options extends PipelineOptions {
    @Description("The input file pattern to read from (e.g. gs://bucket-name/compressed/*.gz)")
    @Required
    ValueProvider<String> getInputFilePattern();

    void setInputFilePattern(ValueProvider<String> value);

    @Description("The output location to write to (e.g. gs://bucket-name/decompressed)")
    @Required
    ValueProvider<String> getOutputDirectory();

    void setOutputDirectory(ValueProvider<String> value);

    @Description(
        "The output file to write failures during the decompression process "
            + "(e.g. gs://bucket-name/decompressed/failed.txt). The contents will be one line for "
            + "each file which failed decompression. Note that this parameter will "
            + "allow the pipeline to continue processing in the event of a failure.")
    @Required
    ValueProvider<String> getOutputFailureFile();

    void setOutputFailureFile(ValueProvider<String> value);
  }

  /**
   * The main entry-point for pipeline execution. This method will start the pipeline but will not
   * wait for it's execution to finish. If blocking execution is required, use the {@link
   * BulkDecompressor#run(Options)} method to start the pipeline and invoke {@code
   * result.waitUntilFinish()} on the {@link PipelineResult}.
   *
   * @param args The command-line args passed by the executor.
   */
  public static void main(String[] args) {

    Options options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(Options.class);

    run(options);
  }

  /**
   * Runs the pipeline to completion with the specified options. This method does not wait until the
   * pipeline is finished before returning. Invoke {@code result.waitUntilFinish()} on the result
   * object to block until the pipeline is finished running if blocking programmatic execution is
   * required.
   *
   * @param options The execution options.
   * @return The pipeline result.
   */
  public static PipelineResult run(Options options) {

    /*
     * Steps:
     *   1) Find all files matching the input pattern
     *   2) Decompress the files found and output them to the output directory
     *   3) Write any errors to the failure output file
     */

    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    // Run the pipeline over the work items.
    PCollectionTuple decompressOut =
        pipeline
            .apply("MatchFile(s)", FileIO.match().filepattern(options.getInputFilePattern()))
            .apply(
                "DecompressFile(s)",
                ParDo.of(new Decompress(options.getOutputDirectory()))
                    .withOutputTags(DECOMPRESS_MAIN_OUT_TAG, TupleTagList.of(DEADLETTER_TAG)));

    decompressOut
        .get(DEADLETTER_TAG)
        .apply(
            "FormatErrors",
            MapElements.into(TypeDescriptors.strings())
                .via(
                    kv -> {
                      StringWriter stringWriter = new StringWriter();
                      try {
                        CSVPrinter printer =
                            new CSVPrinter(
                                stringWriter,
                                CSVFormat.DEFAULT
                                    .withEscape('\\')
                                    .withQuoteMode(QuoteMode.NONE)
                                    .withRecordSeparator('\n'));
                        printer.printRecord(kv.getKey(), kv.getValue());
                      } catch (IOException e) {
                        throw new RuntimeException(e);
                      }

                      return stringWriter.toString();
                    }))

        // We don't expect error files to be large so we'll create a single
        // file for ease of reprocessing by processes outside of Dataflow.
        .apply(
            "WriteErrorFile",
            TextIO.write()
                .to(options.getOutputFailureFile())
                .withHeader("Filename,Error")
                .withoutSharding());

    return pipeline.run();
  }

  /**
   * Performs the decompression of an object on Google Cloud Storage and uploads the decompressed
   * object back to a specified destination location.
   */
  @SuppressWarnings("serial")
  public static class Decompress extends DoFn<MatchResult.Metadata, String> {

    private final ValueProvider<String> destinationLocation;

    Decompress(ValueProvider<String> destinationLocation) {
      this.destinationLocation = destinationLocation;
    }

    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext context) {
      ResourceId inputFile = context.element().resourceId();

      // Output a record to the failure file if the file doesn't match a known compression.
      if (!Compression.AUTO.isCompressed(inputFile.toString())) {
        String errorMsg =
            String.format(UNCOMPRESSED_ERROR_MSG, inputFile.toString(), SUPPORTED_COMPRESSIONS);

        context.output(DEADLETTER_TAG, KV.of(inputFile.toString(), errorMsg));
      } else {
        try {
          ResourceId outputFile = decompress(inputFile);
          context.output(outputFile.toString());
        } catch (IOException e) {
          LOG.error(e.getMessage());
          context.output(DEADLETTER_TAG, KV.of(inputFile.toString(), e.getMessage()));
        }
      }
    }

    /**
     * Decompresses the inputFile using the specified compression and outputs to the main output of
     * the {@link Decompress} doFn. Files output to the destination will be first written as temp
     * files with a "temp-" prefix within the output directory. If a file fails decompression, the
     * filename and the associated error will be output to the dead-letter.
     *
     * @param inputFile The inputFile to decompress.
     * @return A {@link ResourceId} which points to the resulting file from the decompression.
     */
    private ResourceId decompress(ResourceId inputFile) throws IOException {
      // Remove the compressed extension from the file. Example: demo.txt.gz -> demo.txt
      String outputFilename = Files.getNameWithoutExtension(inputFile.toString());

      // Resolve the necessary resources to perform the transfer.
      ResourceId outputDir = FileSystems.matchNewResource(destinationLocation.get(), true);
      ResourceId outputFile =
          outputDir.resolve(outputFilename, StandardResolveOptions.RESOLVE_FILE);
      ResourceId tempFile =
          outputDir.resolve(
              Files.getFileExtension(inputFile.toString()) + "-temp-" + outputFilename,
              StandardResolveOptions.RESOLVE_FILE);

      // Resolve the compression
      Compression compression = Compression.detect(inputFile.toString());

      // Perform the copy of the decompressed channel into the destination.
      try (ReadableByteChannel readerChannel =
          compression.readDecompressed(FileSystems.open(inputFile))) {
        try (WritableByteChannel writerChannel = FileSystems.create(tempFile, MimeTypes.TEXT)) {
          ByteStreams.copy(readerChannel, writerChannel);
        }

        // Rename the temp file to the output file.
        FileSystems.rename(
            ImmutableList.of(tempFile),
            ImmutableList.of(outputFile),
            MoveOptions.StandardMoveOptions.IGNORE_MISSING_FILES);
      } catch (IOException e) {
        String msg = e.getMessage();

        LOG.error("Error occurred during decompression of {}", inputFile.toString(), e);
        throw new IOException(sanitizeDecompressionErrorMsg(msg, inputFile, compression));
      }

      return outputFile;
    }

    /**
     * The error messages coming from the compression library are not consistent across compression
     * modes. Here we'll attempt to unify the messages to inform the user more clearly when we've
     * encountered a file which is not compressed or malformed. Note that GZIP and ZIP compression
     * modes will not throw an exception when a decompression is attempted on a file which is not
     * compressed.
     *
     * @param errorMsg The error message thrown during decompression.
     * @param inputFile The input file which failed decompression.
     * @param compression The compression mode used during decompression.
     * @return The sanitized error message. If the error was not from a malformed file, the same
     *     error message passed will be returned (if not null) or an empty string will be returned
     *     (if null).
     */
    private String sanitizeDecompressionErrorMsg(
        @Nullable String errorMsg, ResourceId inputFile, Compression compression) {
      if (errorMsg != null
          && (errorMsg.contains("not in the BZip2 format")
              || errorMsg.contains("incorrect header check"))) {
        errorMsg = String.format(MALFORMED_ERROR_MSG, inputFile.toString(), compression);
      }

      return errorMsg == null ? "" : errorMsg;
    }
  }
}

Suppression groupée Datastore [obsolète]

Bêta

Cette fonctionnalité est couverte par les Conditions des offres de pré-disponibilité des conditions d'utilisation de Google Cloud. Les fonctionnalités proposées avant la mise à disposition générale peuvent être limitées, et les modifications apportées à ces fonctionnalités peuvent ne pas être compatibles avec d'autres versions pré-disponibles. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Ce modèle est obsolète et sera supprimé au premier trimestre 2022. Veuillez migrer vers le modèle de suppression groupée Firestore.

Le modèle de suppression groupée de Datastore est un pipeline qui lit les entités de Datastore avec une requête GQL donnée, puis supprime toutes les entités correspondantes du projet cible sélectionné. Le pipeline peut éventuellement transmettre les entités Datastore encodées en JSON à votre fichier UDF JavaScript, que vous pouvez utiliser pour filtrer les entités en renvoyant des valeurs nulles.

Conditions requises pour ce pipeline :

• Datastore doit être configuré dans le projet avant l'exécution du modèle.
• Si vous lisez et supprimez des instances de Datastore distinctes, le compte de service du nœud de calcul Dataflow doit être autorisé à lire depuis une instance et à supprimer depuis une autre.

Paramètres de modèle

Paramètres	Description
datastoreReadGqlQuery	Requête GQL qui spécifie les entités à rechercher pour la suppression. L'utilisation d'une requête ne contenant que des clés peut améliorer les performances. Par exemple : "SELECT __key__ FROM MyKind".
datastoreReadProjectId	ID du projet GCP de l'instance Datastore à partir de laquelle vous souhaitez lire les entités (à l'aide de votre requête GQL) utilisées pour la mise en correspondance.
datastoreDeleteProjectId	ID du projet GCP de l'instance Cloud Datastore dans laquelle supprimer les entités correspondantes. Cette valeur peut être identique à datastoreReadProjectId si vous souhaitez lire et supprimer des éléments au sein d'une même instance Datastore.
datastoreReadNamespace	[Facultatif] Espace de noms des entités demandées. Défini comme "" pour l'espace de noms par défaut.
datastoreHintNumWorkers	(Facultatif) Informations sur le nombre attendu de nœuds de calcul dans l'étape de limitation de la montée en puissance progressive de Datastore. La valeur par défaut est 500.
javascriptTextTransformGcsPath	(Facultatif) URI Cloud Storage du fichier .js contenant la fonction JavaScript définie par l'utilisateur que vous souhaitez utiliser. Par exemple, gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js.
javascriptTextTransformFunctionName	(Facultatif) Nom de la fonction JavaScript définie par l'utilisateur que vous souhaitez utiliser. Par exemple, si le code de votre fonction JavaScript est myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, le nom de la fonction est myTransform. Pour obtenir des exemples de fonctions JavaScript définies par l'utilisateur, consultez la page Exemples de fonctions définies par l'utilisateur. Si cette fonction renvoie une valeur indéfinie ou nulle pour une entité Datastore donnée, cette entité ne sera pas supprimée.

Exécuter le modèle de suppression groupée Datastore

Console

1. Accédez à la page Dataflow Créer une tâche à partir d'un modèle.
Accéder à la page Créer une tâche à partir d'un modèle
2. Dans le champ Nom de la tâche, saisissez un nom de tâche unique.
3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. Le point de terminaison régional par défaut est us-central1.

   Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter une tâche Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Bulk Delete Entities in Datastore template.
5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Remarque : Pour utiliser Google Cloud CLI afin d'exécuter les modèles classic, vous devez avoir Google Cloud CLI version 138.0.0 ou ultérieure.

Dans l'interface système ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates/VERSION/Datastore_to_Datastore_Delete \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
datastoreReadGqlQuery="GQL_QUERY",\
datastoreReadProjectId=DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID,\
datastoreDeleteProjectId=DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID

Remplacez les éléments suivants :

• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• REGION_NAME : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• GQL_QUERY : requête que vous utiliserez pour rechercher les entités à supprimer.
• DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID : ID de projet de votre instance Datastore. Cet exemple lit et supprime des éléments au sein d'une même instance Datastore.

API

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API et ses champs d'application d'autorisation, consultez la section projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates/VERSION/Datastore_to_Datastore_Delete
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "datastoreReadGqlQuery": "GQL_QUERY",
       "datastoreReadProjectId": "DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID",
       "datastoreDeleteProjectId": "DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID"
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
   }
}

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter la tâche Dataflow
• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• LOCATION : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• GQL_QUERY : requête que vous utiliserez pour rechercher les entités à supprimer.
• DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID : ID de projet de votre instance Datastore. Cet exemple lit et supprime des éléments au sein d'une même instance Datastore.

Code source du modèle

Java

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/*
 * Copyright (C) 2018 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.templates;

import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.DatastoreDeleteEntityJson;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.DatastoreDeleteOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.DatastoreReadOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.ReadJsonEntities;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.FirestoreNestedValueProvider;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.JavascriptTextTransformer.JavascriptTextTransformerOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.JavascriptTextTransformer.TransformTextViaJavascript;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;

/** Dataflow template which deletes pulled Datastore Entities. */
public class DatastoreToDatastoreDelete {

  public static <T> ValueProvider<T> selectProvidedInput(
      ValueProvider<T> datastoreInput, ValueProvider<T> firestoreInput) {
    return new FirestoreNestedValueProvider(datastoreInput, firestoreInput);
  }

  /** Custom PipelineOptions. */
  public interface DatastoreToDatastoreDeleteOptions
      extends PipelineOptions,
          DatastoreReadOptions,
          JavascriptTextTransformerOptions,
          DatastoreDeleteOptions {}

  /**
   * Runs a pipeline which reads in Entities from datastore, passes in the JSON encoded Entities to
   * a Javascript UDF, and deletes all the Entities.
   *
   * <p>If the UDF returns value of undefined or null for a given Entity, then that Entity will not
   * be deleted.
   *
   * @param args arguments to the pipeline
   */
  public static void main(String[] args) {
    DatastoreToDatastoreDeleteOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args)
            .withValidation()
            .as(DatastoreToDatastoreDeleteOptions.class);

    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    pipeline
        .apply(
            ReadJsonEntities.newBuilder()
                .setGqlQuery(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadGqlQuery(), options.getFirestoreReadGqlQuery()))
                .setProjectId(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadProjectId(), options.getFirestoreReadProjectId()))
                .setNamespace(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadNamespace(), options.getFirestoreReadNamespace()))
                .build())
        .apply(
            TransformTextViaJavascript.newBuilder()
                .setFileSystemPath(options.getJavascriptTextTransformGcsPath())
                .setFunctionName(options.getJavascriptTextTransformFunctionName())
                .build())
        .apply(
            DatastoreDeleteEntityJson.newBuilder()
                .setProjectId(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreDeleteProjectId(),
                        options.getFirestoreDeleteProjectId()))
                .setHintNumWorkers(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreHintNumWorkers(), options.getFirestoreHintNumWorkers()))
                .build());

    pipeline.run();
  }
}

Suppression groupée Firestore

Le modèle de suppression groupée de Firestore est un pipeline qui lit les entités de Firestore avec une requête GQL donnée, puis supprime toutes les entités correspondantes du projet cible sélectionné. Le pipeline peut éventuellement transmettre les entités Firestore encodées en JSON à votre fichier UDF JavaScript, que vous pouvez utiliser pour filtrer les entités en renvoyant des valeurs nulles.

Conditions requises pour ce pipeline :

• Firestore doit être configuré dans le projet avant l'exécution du modèle.
• Si vous lisez et supprimez des instances de Firestore distinctes, le compte de service des nœuds de calcul Dataflow doit être autorisé à lire depuis une instance et à supprimer depuis une autre.

Paramètres de modèle

Paramètres	Description
firestoreReadGqlQuery	Requête GQL qui spécifie les entités à rechercher pour la suppression. L'utilisation d'une requête ne contenant que des clés peut améliorer les performances. Par exemple : "SELECT __key__ FROM MyKind".
firestoreReadProjectId	ID du projet GCP de l'instance Firestore à partir de laquelle vous souhaitez lire les entités (à l'aide de votre requête GQL) utilisées pour la mise en correspondance.
firestoreDeleteProjectId	ID du projet GCP de l'instance Cloud Firestore dans laquelle supprimer les entités correspondantes. Cette valeur peut être identique à firestoreReadProjectId si vous souhaitez lire et supprimer des éléments au sein d'une même instance Firestore.
firestoreReadNamespace	[Facultatif] Espace de noms des entités demandées. Défini comme "" pour l'espace de noms par défaut.
firestoreHintNumWorkers	(Facultatif) Informations sur le nombre attendu de nœuds de calcul dans l'étape de limitation de la montée en puissance progressive de Firestore. La valeur par défaut est 500.
javascriptTextTransformGcsPath	(Facultatif) URI Cloud Storage du fichier .js contenant la fonction JavaScript définie par l'utilisateur que vous souhaitez utiliser. Par exemple, gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js.
javascriptTextTransformFunctionName	(Facultatif) Nom de la fonction JavaScript définie par l'utilisateur que vous souhaitez utiliser. Par exemple, si le code de votre fonction JavaScript est myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, le nom de la fonction est myTransform. Pour obtenir des exemples de fonctions JavaScript définies par l'utilisateur, consultez la page Exemples de fonctions définies par l'utilisateur. Si cette fonction renvoie une valeur indéfinie ou nulle pour une entité Firestore donnée, cette entité ne sera pas supprimée.

Exécuter le modèle de suppression groupée Firestore

Console

1. Accédez à la page Dataflow Créer une tâche à partir d'un modèle.
Accéder à la page Créer une tâche à partir d'un modèle
2. Dans le champ Nom de la tâche, saisissez un nom de tâche unique.
3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. Le point de terminaison régional par défaut est us-central1.

   Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter une tâche Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Bulk Delete Entities in Firestore template.
5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Remarque : Pour utiliser Google Cloud CLI afin d'exécuter les modèles classic, vous devez avoir Google Cloud CLI version 138.0.0 ou ultérieure.

Dans l'interface système ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates/VERSION/Firestore_to_Firestore_Delete \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
firestoreReadGqlQuery="GQL_QUERY",\
firestoreReadProjectId=FIRESTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID,\
firestoreDeleteProjectId=FIRESTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID

Remplacez les éléments suivants :

• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• REGION_NAME : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• GQL_QUERY : requête que vous utiliserez pour rechercher les entités à supprimer.
• FIRESTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID : ID de votre projet d'instance Firestore. Cet exemple lit et supprime des éléments au sein d'une même instance Firestore.

API

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API et ses champs d'application d'autorisation, consultez la section projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates/VERSION/Firestore_to_Firestore_Delete
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "firestoreReadGqlQuery": "GQL_QUERY",
       "firestoreReadProjectId": "FIRESTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID",
       "firestoreDeleteProjectId": "FIRESTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID"
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
   }
}

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter la tâche Dataflow
• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• LOCATION : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• GQL_QUERY : requête que vous utiliserez pour rechercher les entités à supprimer.
• FIRESTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID : ID de votre projet d'instance Firestore. Cet exemple lit et supprime des éléments au sein d'une même instance Firestore.

Code source du modèle

Java

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/*
 * Copyright (C) 2018 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.templates;

import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.DatastoreDeleteEntityJson;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.DatastoreDeleteOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.DatastoreReadOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.ReadJsonEntities;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.FirestoreNestedValueProvider;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.JavascriptTextTransformer.JavascriptTextTransformerOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.JavascriptTextTransformer.TransformTextViaJavascript;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;

/** Dataflow template which deletes pulled Datastore Entities. */
public class DatastoreToDatastoreDelete {

  public static <T> ValueProvider<T> selectProvidedInput(
      ValueProvider<T> datastoreInput, ValueProvider<T> firestoreInput) {
    return new FirestoreNestedValueProvider(datastoreInput, firestoreInput);
  }

  /** Custom PipelineOptions. */
  public interface DatastoreToDatastoreDeleteOptions
      extends PipelineOptions,
          DatastoreReadOptions,
          JavascriptTextTransformerOptions,
          DatastoreDeleteOptions {}

  /**
   * Runs a pipeline which reads in Entities from datastore, passes in the JSON encoded Entities to
   * a Javascript UDF, and deletes all the Entities.
   *
   * <p>If the UDF returns value of undefined or null for a given Entity, then that Entity will not
   * be deleted.
   *
   * @param args arguments to the pipeline
   */
  public static void main(String[] args) {
    DatastoreToDatastoreDeleteOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args)
            .withValidation()
            .as(DatastoreToDatastoreDeleteOptions.class);

    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    pipeline
        .apply(
            ReadJsonEntities.newBuilder()
                .setGqlQuery(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadGqlQuery(), options.getFirestoreReadGqlQuery()))
                .setProjectId(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadProjectId(), options.getFirestoreReadProjectId()))
                .setNamespace(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadNamespace(), options.getFirestoreReadNamespace()))
                .build())
        .apply(
            TransformTextViaJavascript.newBuilder()
                .setFileSystemPath(options.getJavascriptTextTransformGcsPath())
                .setFunctionName(options.getJavascriptTextTransformFunctionName())
                .build())
        .apply(
            DatastoreDeleteEntityJson.newBuilder()
                .setProjectId(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreDeleteProjectId(),
                        options.getFirestoreDeleteProjectId()))
                .setHintNumWorkers(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreHintNumWorkers(), options.getFirestoreHintNumWorkers()))
                .build());

    pipeline.run();
  }
}

Générateur de flux de données vers Pub/Sub, BigQuery et Cloud Storage

Le modèle de générateur de flux de données sert à générer un nombre illimité ou fixe d'enregistrements synthétiques ou de messages, basés sur un schéma fourni par l'utilisateur et à un rythme spécifié. Les destinations compatibles incluent les sujets Pub/Sub, les tables BigQuery et les buckets Cloud Storage.

Voici quelques cas d'utilisation possibles :

• Simuler un événement en temps réel et à grande échelle sur un sujet Pub/Sub, afin de mesurer et de déterminer le nombre et la taille des consommateurs requis pour traiter les événements publiés
• Générer des données synthétiques vers une table BigQuery ou un bucket Cloud Storage afin d'évaluer les benchmarks des performances ou d'utiliser la démonstration de faisabilité

Récepteurs et formats d'encodage compatibles

Le tableau suivant décrit les récepteurs et les formats d'encodage compatibles avec ce modèle :

	JSON	Avro	Parquet
Pub/Sub	Oui	Oui	Non
BigQuery	Oui	No	Non
Cloud Storage	Oui	Yes	Oui

La bibliothèque JSON Data Generator utilisée par le pipeline permet d'utiliser différentes fonctions factices pour chaque champ du schéma. Pour en savoir plus sur les fonctions factices et le format de schéma, consultez la documentation sur JSON-data-generator.

Conditions requises pour ce pipeline :

• Créer un fichier de schéma de message et stocker ce fichier dans un emplacement Cloud Storage
• La sortie cible doit exister avant l'exécution. La cible doit être un sujet Pub/Sub, une table BigQuery ou un bucket Cloud Storage suivant le type de récepteur.
• Si l'encodage de sortie est Avro ou Parquet, créez un fichier de schéma Avro et stockez-le dans un emplacement Cloud Storage.

Paramètres de modèle

Paramètres	Description
schemaLocation	Emplacement du fichier de schéma. Exemple : gs://mybucket/filename.json.
qps	Nombre de messages à publier par seconde. Exemple : 100.
sinkType	(Facultatif) Type de récepteur de sortie. Les valeurs possibles sont PUBSUB, BIGQUERY, GCS. La valeur par défaut est PUBSUB.
outputType	(Facultatif) Type d'encodage de sortie. Les valeurs possibles sont JSON, AVRO, PARQUET. La valeur par défaut est JSON.
avroSchemaLocation	(Facultatif) Emplacement du fichier de schéma AVRO. Obligatoire lorsque outputType est défini sur AVRO ou PARQUET. Exemple : gs://mybucket/filename.avsc.
topic	(Facultatif) Nom du sujet Pub/Sub dans lequel le pipeline doit publier des données. Obligatoire si sinkType est Pub/Sub. Exemple : projects/my-project-ID/topics/my-topic-ID.
outputTableSpec	(Facultatif) Nom de la table BigQuery de sortie. Obligatoire lorsque sinkType est BigQuery. Exemple : my-project-ID:my_dataset_name.my-table-name.
writeDisposition	(Facultatif) Disposition d'écriture BigQuery. Les valeurs possibles sont WRITE_APPEND, WRITE_EMPTY ou WRITE_TRUNCATE. La valeur par défaut est WRITE_APPEND.
outputDeadletterTable	(Facultatif) Nom de la table BigQuery de sortie servant à stocker les enregistrements ayant échoué. Si cette valeur est omise, le pipeline crée une table portant le nom {output_table_name}_error_records lors de l'exécution. Exemple : my-project-ID:my_dataset_name.my-table-name.
outputDirectory	(Facultatif) Chemin de l'emplacement de sortie Cloud Storage. Obligatoire lorsque sinkType est défini sur Cloud Storage. Exemple : gs://mybucket/pathprefix/.
outputFilenamePrefix	(Facultatif) Préfixe de nom pour les fichiers de sortie écrits dans Cloud Storage. La valeur par défaut est "output-".
windowDuration	(Facultatif) Intervalle de fenêtre auquel la sortie est écrite dans Cloud Storage. La valeur par défaut est de "1m", soit 1 minute.
numShards	(Facultatif) Nombre maximal de partitions de sortie. Obligatoire lorsque sinkType est défini sur Cloud Storage. La valeur doit alors être définie sur une valeur supérieure ou égale à 1.
messagesLimit	(Facultatif) Nombre maximal de messages de sortie. La valeur par défaut est de 0, c'est-à-dire un nombre illimité.
autoscalingAlgorithm	(Facultatif) Algorithme utilisé pour l'autoscaling des nœuds de calcul. Les valeurs possibles sont THROUGHPUT_BASED pour activer l'autoscaling ou NONE pour le désactiver.
maxNumWorkers	(Facultatif) Nombre maximal de systèmes de calcul. Exemple : 10.

Exécuter le modèle du générateur de flux de données

Console

1. Accédez à la page Dataflow Créer une tâche à partir d'un modèle.
Accéder à la page Créer une tâche à partir d'un modèle
2. Dans le champ Nom de la tâche, saisissez un nom de tâche unique.
3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. Le point de terminaison régional par défaut est us-central1.

   Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter une tâche Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Streaming Data Generator template.
5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Remarque : Pour utiliser Google Cloud CLI afin d'exécuter les modèles flex, vous devez avoir Google Cloud CLI version 284.0.0 ou ultérieure.

Dans l'interface système ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud beta dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates/VERSION/flex/Streaming_Data_Generator \
    --parameters \
schemaLocation=SCHEMA_LOCATION,\
qps=QPS,\
topic=PUBSUB_TOPIC
  

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter la tâche Dataflow
• REGION_NAME : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• SCHEMA_LOCATION : chemin d'accès au fichier de schéma dans Cloud Storage. Exemple : gs://mybucket/filename.json.
• QPS : nombre de messages à publier par seconde
• PUBSUB_TOPIC : sujet Pub/Sub de sortie. Exemple : projects/my-project-ID/topics/my-topic-ID.

API

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API et ses champs d'application d'autorisation, consultez la section projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "schemaLocation": "SCHEMA_LOCATION",
          "qps": "QPS",
          "topic": "PUBSUB_TOPIC"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates/VERSION/flex/Streaming_Data_Generator",
   }
}
  

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID du projet Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter la tâche Dataflow
• LOCATION : point de terminaison régional où vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
• JOB_NAME : nom de la tâche de votre choix
• VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

  Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates/latest/
  • Le nom de la version, par exemple :2021-09-20-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui peut être imbriquée dans le dossier parent daté du bucket :gs://dataflow-templates/
  Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
• SCHEMA_LOCATION : chemin d'accès au fichier de schéma dans Cloud Storage. Exemple : gs://mybucket/filename.json.
• QPS : nombre de messages à publier par seconde
• PUBSUB_TOPIC : sujet Pub/Sub de sortie. Exemple : projects/my-project-ID/topics/my-topic-ID.

Code source du modèle

Java

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/*
 * Copyright (C) 2020 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.v2.templates;

import static org.apache.beam.vendor.guava.v26_0_jre.com.google.common.base.Preconditions.checkArgument;
import static org.apache.beam.vendor.guava.v26_0_jre.com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull;

import com.github.vincentrussell.json.datagenerator.JsonDataGenerator;
import com.github.vincentrussell.json.datagenerator.JsonDataGeneratorException;
import com.github.vincentrussell.json.datagenerator.impl.JsonDataGeneratorImpl;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.StreamingDataGeneratorWriteToBigQuery;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.StreamingDataGeneratorWriteToGcs;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.StreamingDataGeneratorWriteToPubSub;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.DurationUtils;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.GCSUtils;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import javax.annotation.Nonnull;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.GenerateSequence;
import org.apache.beam.sdk.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.PTransform;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.FixedWindows;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.Window;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.sdk.values.PDone;
import org.apache.beam.vendor.guava.v26_0_jre.com.google.common.annotations.VisibleForTesting;
import org.joda.time.Duration;
import org.joda.time.Instant;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link StreamingDataGenerator} is a streaming pipeline which generates messages at a
 * specified rate to either Pub/Sub topic or BigQuery/GCS. The messages are generated according to a
 * schema template which instructs the pipeline how to populate the messages with fake data
 * compliant to constraints.
 *
 * <p>The number of workers executing the pipeline must be large enough to support the supplied QPS.
 * Use a general rule of 2,500 QPS per core in the worker pool.
 *
 * <p>See <a href="https://github.com/vincentrussell/json-data-generator">json-data-generator</a>
 * for instructions on how to construct the schema file.
 *
 * <p><b>Example Usage</b>
 *
 * <pre>
 * # Set the pipeline vars
 * PROJECT=my-project
 * BUCKET_NAME=my-bucket
 * SCHEMA_LOCATION=gs://<bucket>/<path>/<to>/game-event-schema.json
 * PUBSUB_TOPIC=projects/<project-id>/topics/<topic-id>
 * QPS=2500
 *
 * # Set containerization vars
 * IMAGE_NAME=my-image-name
 * TARGET_GCR_IMAGE=gcr.io/${PROJECT}/${IMAGE_NAME}
 * BASE_CONTAINER_IMAGE=my-base-container-image
 * BASE_CONTAINER_IMAGE_VERSION=my-base-container-image-version
 * APP_ROOT=/path/to/app-root
 * COMMAND_SPEC=/path/to/command-spec
 *
 * # Build and upload image
 * mvn clean package \
 * -Dimage=${TARGET_GCR_IMAGE} \
 * -Dbase-container-image=${BASE_CONTAINER_IMAGE} \
 * -Dbase-container-image.version=${BASE_CONTAINER_IMAGE_VERSION} \
 * -Dapp-root=${APP_ROOT} \
 * -Dcommand-spec=${COMMAND_SPEC}
 *
 * # Create a template spec containing the details of image location and metadata in GCS
 *   as specified in README.md file
 *
 * # Execute template:
 * JOB_NAME=<job-name>
 * PROJECT=<project-id>
 * TEMPLATE_SPEC_GCSPATH=gs://path/to/template-spec
 * SCHEMA_LOCATION=gs://path/to/schema.json
 * PUBSUB_TOPIC=projects/$PROJECT/topics/<topic-name>
 * QPS=1
 *
 * gcloud beta dataflow flex-template run $JOB_NAME \
 *         --project=$PROJECT --region=us-central1 --flex-template  \
 *         --template-file-gcs-location=$TEMPLATE_SPEC_GCSPATH \
 *         --parameters autoscalingAlgorithm="THROUGHPUT_BASED",schemaLocation=$SCHEMA_LOCATION,topic=$PUBSUB_TOPIC,qps=$QPS,maxNumWorkers=3
 *
 * </pre>
 */
public class StreamingDataGenerator {

  private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StreamingDataGenerator.class);

  /**
   * The {@link StreamingDataGeneratorOptions} class provides the custom execution options passed by
   * the executor at the command-line.
   */
  public interface StreamingDataGeneratorOptions extends PipelineOptions {
    @Description("Indicates rate of messages per second to be published to Pub/Sub.")
    @Required
    Long getQps();

    void setQps(Long value);

    @Description("The path to the schema to generate.")
    @Required
    String getSchemaLocation();

    void setSchemaLocation(String value);

    @Description("The Pub/Sub topic to write to.")
    String getTopic();

    void setTopic(String value);

    @Description(
        "Indicates maximum number of messages to be generated. Default is 0 indicating unlimited.")
    @Default.Long(0L)
    Long getMessagesLimit();

    void setMessagesLimit(Long value);

    @Description("The message Output type. --outputType must be one of:[JSON,AVRO,PARQUET]")
    @Default.Enum("JSON")
    OutputType getOutputType();

    void setOutputType(OutputType value);

    @Description("The path to Avro schema for encoding message into AVRO output type.")
    String getAvroSchemaLocation();

    void setAvroSchemaLocation(String value);

    @Description("The message sink type. Must be one of:[PUBSUB,BIGQUERY,GCS]")
    @Default.Enum("PUBSUB")
    SinkType getSinkType();

    void setSinkType(SinkType value);

    @Description(
        "Output BigQuery table spec. "
            + "The name should be in the format: "
            + "<project>:<dataset>.<table_name>.")
    String getOutputTableSpec();

    void setOutputTableSpec(String value);

    @Description("Write disposition to use for BigQuery. Default: WRITE_APPEND")
    @Default.String("WRITE_APPEND")
    String getWriteDisposition();

    void setWriteDisposition(String writeDisposition);

    @Description(
        "The dead-letter table to output to within BigQuery in <project-id>:<dataset>.<table> "
            + "format. If it doesn't exist, it will be created during pipeline execution.")
    String getOutputDeadletterTable();

    void setOutputDeadletterTable(String outputDeadletterTable);

    @Description(
        "The window duration in which data will be written. Defaults to 5m."
            + "Allowed formats are: "
            + "Ns (for seconds, example: 5s), "
            + "Nm (for minutes, example: 12m), "
            + "Nh (for hours, example: 2h).")
    @Default.String("1m")
    String getWindowDuration();

    void setWindowDuration(String windowDuration);

    @Description("The directory to write output files. Must end with a slash. ")
    String getOutputDirectory();

    void setOutputDirectory(String outputDirectory);

    @Description(
        "The filename prefix of the files to write to. Default file prefix is set to \"output-\". ")
    @Default.String("output-")
    String getOutputFilenamePrefix();

    void setOutputFilenamePrefix(String outputFilenamePrefix);

    @Description(
        "The maximum number of output shards produced while writing to FileSystem. Default number"
            + " is runner defined.")
    @Default.Integer(0)
    Integer getNumShards();

    void setNumShards(Integer numShards);
  }

  /** Allowed list of message encoding types. */
  public enum OutputType {
    JSON(".json"),
    AVRO(".avro"),
    PARQUET(".parquet");

    private final String fileExtension;

    /** Sets file extension associated with output type. */
    OutputType(String fileExtension) {
      this.fileExtension = fileExtension;
    }

    /** Returns file extension associated with output type. */
    public String getFileExtension() {
      return fileExtension;
    }
  }

  /** Allowed list of sink types. */
  public enum SinkType {
    PUBSUB,
    BIGQUERY,
    GCS
  }

  /**
   * The main entry-point for pipeline execution. This method will start the pipeline but will not
   * wait for it's execution to finish. If blocking execution is required, use the {@link
   * StreamingDataGenerator#run(StreamingDataGeneratorOptions)} method to start the pipeline and
   * invoke {@code result.waitUntilFinish()} on the {@link PipelineResult}.
   *
   * @param args command-line args passed by the executor.
   */
  public static void main(String[] args) {
    StreamingDataGeneratorOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args)
            .withValidation()
            .as(StreamingDataGeneratorOptions.class);

    run(options);
  }

  /**
   * Runs the pipeline to completion with the specified options. This method does not wait until the
   * pipeline is finished before returning. Invoke {@code result.waitUntilFinish()} on the result
   * object to block until the pipeline is finished running if blocking programmatic execution is
   * required.
   *
   * @param options the execution options.
   * @return the pipeline result.
   */
  public static PipelineResult run(@Nonnull StreamingDataGeneratorOptions options) {
    checkNotNull(options, "options argument to run method cannot be null.");

    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    /*
     * Steps:
     *  1) Trigger at the supplied QPS
     *  2) Generate messages containing fake data
     *  3) Write messages to appropriate Sink
     */
    PCollection<byte[]> fakeMessages =
        pipeline
            .apply("Trigger", createTrigger(options))
            .apply(
                "Generate Fake Messages",
                ParDo.of(new MessageGeneratorFn(options.getSchemaLocation())));

    if (options.getSinkType().equals(SinkType.GCS)) {
      fakeMessages =
          fakeMessages.apply(
              options.getWindowDuration() + " Window",
              Window.into(
                  FixedWindows.of(DurationUtils.parseDuration(options.getWindowDuration()))));
    }

    fakeMessages.apply("Write To " + options.getSinkType().name(), createSink(options));

    return pipeline.run();
  }

  /**
   * Creates either Bounded or UnBounded Source based on messageLimit pipeline option.
   *
   * @param options the pipeline options.
   */
  private static GenerateSequence createTrigger(@Nonnull StreamingDataGeneratorOptions options) {
    checkNotNull(options, "options argument to createTrigger method cannot be null.");
    GenerateSequence generateSequence =
        GenerateSequence.from(0L)
            .withRate(options.getQps(), /* periodLength = */ Duration.standardSeconds(1L));

    return options.getMessagesLimit() > 0
        ? generateSequence.to(options.getMessagesLimit())
        : generateSequence;
  }

  /**
   * The {@link MessageGeneratorFn} class generates fake messages based on supplied schema
   *
   * <p>See <a href="https://github.com/vincentrussell/json-data-generator">json-data-generator</a>
   * for instructions on how to construct the schema file.
   */
  @VisibleForTesting
  static class MessageGeneratorFn extends DoFn<Long, byte[]> {

    // Not initialized inline or constructor because {@link JsonDataGenerator} is not serializable.
    private transient JsonDataGenerator dataGenerator;
    private final String schemaLocation;
    private String schema;

    MessageGeneratorFn(@Nonnull String schemaLocation) {
      checkNotNull(
          schemaLocation, "schemaLocation argument of MessageGeneratorFn class cannot be null.");
      this.schemaLocation = schemaLocation;
    }

    @Setup
    public void setup() throws IOException {
      dataGenerator = new JsonDataGeneratorImpl();
      schema = GCSUtils.getGcsFileAsString(schemaLocation);
    }

    @ProcessElement
    public void processElement(
        @Element Long element,
        @Timestamp Instant timestamp,
        OutputReceiver<byte[]> receiver,
        ProcessContext context)
        throws IOException, JsonDataGeneratorException {

      byte[] payload;

      // Generate the fake JSON according to the schema.
      try (ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream()) {
        dataGenerator.generateTestDataJson(schema, byteArrayOutputStream);
        payload = byteArrayOutputStream.toByteArray();
      }

      receiver.output(payload);
    }
  }

  /**
   * Creates appropriate sink based on sinkType pipeline option.
   *
   * @param options the pipeline options.
   */
  @VisibleForTesting
  static PTransform<PCollection<byte[]>, PDone> createSink(
      @Nonnull StreamingDataGeneratorOptions options) {
    checkNotNull(options, "options argument to createSink method cannot be null.");

    switch (options.getSinkType()) {
      case PUBSUB:
        checkArgument(
            options.getTopic() != null,
            String.format(
                "Missing required value --topic for %s sink type", options.getSinkType().name()));
        return StreamingDataGeneratorWriteToPubSub.Writer.builder(options).build();
      case BIGQUERY:
        checkArgument(
            options.getOutputTableSpec() != null,
            String.format(
                "Missing required value --outputTableSpec in format"
                    + " <project>:<dataset>.<table_name> for %s sink type",
                options.getSinkType().name()));
        return StreamingDataGeneratorWriteToBigQuery.builder(options).build();
      case GCS:
        checkArgument(
            options.getOutputDirectory() != null,
            String.format(
                "Missing required value --outputDirectory in format gs:// for %s sink type",
                options.getSinkType().name()));
        return StreamingDataGeneratorWriteToGcs.builder(options).build();
      default:
        throw new IllegalArgumentException("Unsupported Sink.");
    }
  }
}