Cloud Storage Avro to Bigtable テンプレート

Cloud Storage Avro to Bigtable テンプレートは、Cloud Storage バケットの Avro ファイルからデータを読み取り、そのデータを Bigtable テーブルに書き込むパイプラインです。このテンプレートは、Cloud Storage から Bigtable にデータをコピーする場合に使用できます。

パイプラインの要件

• Bigtable テーブルが存在し、Avro ファイルにエクスポートしたものと同じ列ファミリーがこのテーブルにあること。
• パイプラインを実行する前に、入力 Avro ファイルが Cloud Storage バケット内に存在すること。
• Bigtable が入力の Avro ファイルに特定のスキーマを想定していること。

テンプレートのパラメータ

パラメータ	説明
bigtableProjectId	データを書き込む Bigtable インスタンスの Google Cloud プロジェクトの ID。
bigtableInstanceId	テーブルが含まれている Bigtable インスタンスの ID。
bigtableTableId	インポートする Bigtable テーブルの ID。
inputFilePattern	データが存在する Cloud Storage パスのパターン（例: gs://mybucket/somefolder/prefix*）。

テンプレートを実行する

コンソール

1. Dataflow の [テンプレートからジョブを作成] ページに移動します。
[テンプレートからジョブを作成] に移動
2. [ジョブ名] フィールドに、固有のジョブ名を入力します。
3. （省略可）[リージョン エンドポイント] で、プルダウン メニューから値を選択します。デフォルトのリージョンは us-central1 です。

   Dataflow ジョブを実行できるリージョンのリストについては、Dataflow のロケーションをご覧ください。

4. [Dataflow テンプレート] プルダウン メニューから、[ the Avro Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable template] を選択します。
5. 表示されたパラメータ フィールドに、パラメータ値を入力します。
6. [ジョブを実行] をクリックします。

gcloud

注: Google Cloud CLI で classicテンプレートを実行するには、Google Cloud CLI バージョン 138.0.0 以降が必要です。

シェルまたはターミナルで、テンプレートを実行します。

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/GCS_Avro_to_Cloud_Bigtable \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
bigtableProjectId=BIGTABLE_PROJECT_ID,\
bigtableInstanceId=INSTANCE_ID,\
bigtableTableId=TABLE_ID,\
inputFilePattern=INPUT_FILE_PATTERN

次のように置き換えます。

• JOB_NAME: 一意の任意のジョブ名
• VERSION: 使用するテンプレートのバージョン

  使用できる値は次のとおりです。

  • latest: 最新バージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で日付のない親フォルダ（gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/）にあります。
  • バージョン名（例: 2023-09-12-00_RC00）。特定のバージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で対応する日付の親フォルダ（gs://dataflow-templates-REGION_NAME/）にあります。
  注: 最新のテンプレートでは、互換性のない変更が行われている場合があります。こうした互換性のない変更が本番環境のワークフローに影響しないように、本番環境では最新の日付付き親フォルダに保存されているテンプレートを使用する必要があります。
• REGION_NAME: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン（例: us-central1）
• BIGTABLE_PROJECT_ID: データを読み取る Bigtable インスタンスの Google Cloud プロジェクトの ID
• INSTANCE_ID: テーブルが含まれている Bigtable インスタンスの ID
• TABLE_ID: エクスポートする Bigtable テーブルの ID
• INPUT_FILE_PATTERN: データが存在する Cloud Storage パスのパターン（例: gs://mybucket/somefolder/prefix*）

API

REST API を使用してテンプレートを実行するには、HTTP POST リクエストを送信します。API とその認証スコープの詳細については、projects.templates.launch をご覧ください。

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/GCS_Avro_to_Cloud_Bigtable
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "bigtableProjectId": "BIGTABLE_PROJECT_ID",
       "bigtableInstanceId": "INSTANCE_ID",
       "bigtableTableId": "TABLE_ID",
       "inputFilePattern": "INPUT_FILE_PATTERN",
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: Dataflow ジョブを実行する Google Cloud プロジェクトの ID
• JOB_NAME: 一意の任意のジョブ名
• VERSION: 使用するテンプレートのバージョン

  使用できる値は次のとおりです。

  • latest: 最新バージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で日付のない親フォルダ（gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/）にあります。
  • バージョン名（例: 2023-09-12-00_RC00）。特定のバージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で対応する日付の親フォルダ（gs://dataflow-templates-REGION_NAME/）にあります。
  注: 最新のテンプレートでは、互換性のない変更が行われている場合があります。こうした互換性のない変更が本番環境のワークフローに影響しないように、本番環境では最新の日付付き親フォルダに保存されているテンプレートを使用する必要があります。
• LOCATION: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン（例: us-central1）
• BIGTABLE_PROJECT_ID: データを読み取る Bigtable インスタンスの Google Cloud プロジェクトの ID
• INSTANCE_ID: テーブルが含まれている Bigtable インスタンスの ID
• TABLE_ID: エクスポートする Bigtable テーブルの ID
• INPUT_FILE_PATTERN: データが存在する Cloud Storage パスのパターン（例: gs://mybucket/somefolder/prefix*）

テンプレートのソースコード

Java

/*
 * 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.bigtable;

import com.google.bigtable.v2.Mutation;
import com.google.bigtable.v2.Mutation.SetCell;
import com.google.cloud.teleport.bigtable.AvroToBigtable.Options;
import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter;
import com.google.common.base.MoreObjects;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.nio.ByteBuffer;
import org.apache.beam.runners.dataflow.options.DataflowPipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.extensions.avro.io.AvroIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigtable.BigtableIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider.StaticValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * Dataflow pipeline that imports data from Avro files in GCS to a Cloud Bigtable table. The Cloud
 * Bigtable table must be created before running the pipeline and must have a compatible table
 * schema. For example, if {@link BigtableCell} from the Avro files has a 'family' of "f1", the
 * Bigtable table should have a column family of "f1".
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v1/README_GCS_Avro_to_Cloud_Bigtable.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "GCS_Avro_to_Cloud_Bigtable",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Avro Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable",
    description =
        "The Cloud Storage Avro to Bigtable template is a pipeline that reads data from Avro files in a Cloud Storage bucket and writes the data to a Bigtable table. "
            + "You can use the template to copy data from Cloud Storage to Bigtable.",
    optionsClass = Options.class,
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/avro-to-bigtable",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {
      "The Bigtable table must exist and have the same column families as exported in the Avro files.",
      "The input Avro files must exist in a Cloud Storage bucket before running the pipeline.",
      "Bigtable expects a specific <a href=\"https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v1/src/main/resources/schema/avro/bigtable.avsc\">schema</a> from the input Avro files.",
    })
public final class AvroToBigtable {
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(AvroToBigtable.class);

  /** Maximum number of mutations allowed per row by Cloud bigtable. */
  private static final int MAX_MUTATIONS_PER_ROW = 100000;

  private static final Boolean DEFAULT_SPLIT_LARGE_ROWS = false;

  /** Options for the import pipeline. */
  public interface Options extends PipelineOptions {
    @TemplateParameter.ProjectId(
        order = 1,
        groupName = "Target",
        description = "Project ID",
        helpText =
            "The ID of the Google Cloud project that contains the Bigtable instance that you want to write data to.")
    ValueProvider<String> getBigtableProjectId();

    @SuppressWarnings("unused")
    void setBigtableProjectId(ValueProvider<String> projectId);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 2,
        groupName = "Target",
        regexes = {"[a-z][a-z0-9\\-]+[a-z0-9]"},
        description = "Instance ID",
        helpText = "The ID of the Bigtable instance that contains the table.")
    ValueProvider<String> getBigtableInstanceId();

    @SuppressWarnings("unused")
    void setBigtableInstanceId(ValueProvider<String> instanceId);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 4,
        groupName = "Target",
        regexes = {"[_a-zA-Z0-9][-_.a-zA-Z0-9]*"},
        description = "Table ID",
        helpText = "The ID of the Bigtable table to import.")
    ValueProvider<String> getBigtableTableId();

    @SuppressWarnings("unused")
    void setBigtableTableId(ValueProvider<String> tableId);

    @TemplateParameter.GcsReadFile(
        order = 5,
        groupName = "Source",
        description = "Input Cloud Storage File(s)",
        helpText = "The Cloud Storage path pattern where data is located.",
        example = "gs://<BUCKET>/<FOLDER>/<PREFIX>*")
    ValueProvider<String> getInputFilePattern();

    @SuppressWarnings("unused")
    void setInputFilePattern(ValueProvider<String> inputFilePattern);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 6,
        optional = true,
        description = "If true, large rows will be split into multiple MutateRows requests",
        helpText =
            "The flag for enabling splitting of large rows into multiple MutateRows requests. Note that when a large row is split between multiple API calls, the updates to the row are not atomic. ")
    ValueProvider<Boolean> getSplitLargeRows();

    void setSplitLargeRows(ValueProvider<Boolean> splitLargeRows);
  }

  /**
   * Runs a pipeline to import Avro files in GCS to a Cloud Bigtable table.
   *
   * @param args arguments to the pipeline
   */
  public static void main(String[] args) {
    Options options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(Options.class);
    PipelineResult result = run(options);

    // Wait for pipeline to finish only if it is not constructing a template.
    if (options.as(DataflowPipelineOptions.class).getTemplateLocation() == null) {
      result.waitUntilFinish();
    }
  }

  public static PipelineResult run(Options options) {
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(PipelineUtils.tweakPipelineOptions(options));

    BigtableIO.Write write =
        BigtableIO.write()
            .withProjectId(options.getBigtableProjectId())
            .withInstanceId(options.getBigtableInstanceId())
            .withTableId(options.getBigtableTableId());

    pipeline
        .apply("Read from Avro", AvroIO.read(BigtableRow.class).from(options.getInputFilePattern()))
        .apply(
            "Transform to Bigtable",
            ParDo.of(
                AvroToBigtableFn.createWithSplitLargeRows(
                    options.getSplitLargeRows(), MAX_MUTATIONS_PER_ROW)))
        .apply("Write to Bigtable", write);

    return pipeline.run();
  }

  /**
   * Translates {@link BigtableRow} to {@link Mutation}s along with a row key. The mutations are
   * {@link SetCell}s that set the value for specified cells with family name, column qualifier and
   * timestamp.
   */
  static class AvroToBigtableFn extends DoFn<BigtableRow, KV<ByteString, Iterable<Mutation>>> {
    private final ValueProvider<Boolean> splitLargeRowsFlag;
    private Boolean splitLargeRows;
    private final int maxMutationsPerRow;

    public static AvroToBigtableFn create() {
      return new AvroToBigtableFn(StaticValueProvider.of(false), MAX_MUTATIONS_PER_ROW);
    }

    public static AvroToBigtableFn createWithSplitLargeRows(
        ValueProvider<Boolean> splitLargeRowsFlag, int maxMutationsPerRequest) {
      return new AvroToBigtableFn(splitLargeRowsFlag, maxMutationsPerRequest);
    }

    private AvroToBigtableFn(
        ValueProvider<Boolean> splitLargeRowsFlag, int maxMutationsPerRequest) {
      this.splitLargeRowsFlag = splitLargeRowsFlag;
      this.maxMutationsPerRow = maxMutationsPerRequest;
    }

    @Setup
    public void setup() {
      if (splitLargeRowsFlag != null) {
        splitLargeRows = splitLargeRowsFlag.get();
      }
      splitLargeRows = MoreObjects.firstNonNull(splitLargeRows, DEFAULT_SPLIT_LARGE_ROWS);
      LOG.info("splitLargeRows set to: " + splitLargeRows);
    }

    @ProcessElement
    public void processElement(
        @Element BigtableRow row, OutputReceiver<KV<ByteString, Iterable<Mutation>>> out) {
      ByteString key = toByteString(row.getKey());
      // BulkMutation doesn't split rows. Currently, if a single row contains more than 100,000
      // mutations, the service will fail the request.
      ImmutableList.Builder<Mutation> mutations = ImmutableList.builder();
      int cellsProcessed = 0;
      for (BigtableCell cell : row.getCells()) {
        SetCell setCell =
            SetCell.newBuilder()
                .setFamilyName(cell.getFamily().toString())
                .setColumnQualifier(toByteString(cell.getQualifier()))
                .setTimestampMicros(cell.getTimestamp())
                .setValue(toByteString(cell.getValue()))
                .build();

        mutations.add(Mutation.newBuilder().setSetCell(setCell).build());
        cellsProcessed++;

        if (this.splitLargeRows && cellsProcessed % maxMutationsPerRow == 0) {
          // Send a MutateRow request when we have accumulated max mutations per row.
          out.output(KV.of(key, mutations.build()));
          mutations = ImmutableList.builder();
        }
      }

      // Flush any remaining mutations.
      ImmutableList remainingMutations = mutations.build();
      if (!remainingMutations.isEmpty()) {
        out.output(KV.of(key, remainingMutations));
      }
    }
  }

  /** Copies the content in {@code byteBuffer} into a {@link ByteString}. */
  protected static ByteString toByteString(ByteBuffer byteBuffer) {
    return ByteString.copyFrom(byteBuffer.array());
  }
}

次のステップ

• Dataflow テンプレートについて学習する。
• Google 提供のテンプレートのリストを確認する。