Modèle Cloud Storage Avro vers Spanner

Le modèle de fichiers Cloud Storage Avro vers Spanner est un pipeline par lots qui lit les fichiers Avro exportés à partir de Spanner et stockés dans Cloud Storage, et qui les importe dans une base de données Spanner.

Conditions requises pour ce pipeline

La base de données Spanner cible doit exister et être vide.
Vous devez disposer d'autorisations en lecture pour le bucket Cloud Storage et d'autorisations en écriture pour la base de données Spanner cible.
Le chemin d'accès à Cloud Storage en entrée doit exister et inclure un fichier spanner-export.json contenant une description JSON des fichiers à importer.
Si le fichier Avro source ne contient pas de clé primaire, vous devez créer une table Spanner vide avec une clé primaire avant d'exécuter le modèle. Cette étape n'est pas obligatoire si le fichier Avro définit la clé primaire.

Paramètres de modèle

Paramètres	Description
`instanceId`	ID d'instance de la base de données Spanner.
`databaseId`	ID de base de données de la base de données Spanner.
`inputDir`	Chemin d'accès Cloud Storage à partir duquel les fichiers Avro sont importés.
`spannerProjectId`	Facultatif : ID de projet Google Cloud de la base de données Spanner. Si ce paramètre n'est pas défini, le projet Google Cloud par défaut est utilisé.
`spannerPriority`	Facultatif : Priorité des requêtes pour les appels Spanner. Les valeurs possibles sont `HIGH`, `MEDIUM`, `LOW`. La valeur par défaut est `MEDIUM`.
`ddlCreationTimeoutInMinutes`	Facultatif : Délai avant expiration, exprimé en minutes, pour les instructions LDD effectuées par le modèle. La valeur par défaut est de trente minutes.
`earlyIndexCreateFlag`	Facultatif : Spécifie s'il faut activer la création d'index anticipée. Si le modèle exécute un grand nombre d'instructions DDL, il est plus efficace de créer des index avant de charger des données. Par conséquent, le comportement par défaut consiste à créer d'abord les index lorsque le nombre d'instructions LDD dépasse un seuil. Pour désactiver cette fonctionnalité, définissez `earlyIndexCreateFlag` sur `false`. Valeur par défaut : `true`
`waitForChangeStreams`	Facultatif : Si la valeur est `true`, le pipeline attend que les flux de modifications soient créés. Si la valeur est `false`, la tâche peut se terminer pendant que les flux de modifications sont toujours en cours de création en arrière-plan. Valeur par défaut : `true`.
`waitForForeignKeys`	Facultatif : Si la valeur est `true`, le pipeline attend que les clés étrangères soient créées. Si la valeur est `false`, la tâche peut être terminée pendant la création des clés étrangères en arrière-plan. Valeur par défaut : `false`
`waitForIndexes`	Facultatif : si la valeur est `true`, le pipeline attend que les index soient créés. Si la valeur est `false`, la tâche peut s'exécuter pendant que les index sont toujours en cours de création en arrière-plan. Valeur par défaut : `false`

Exécuter le modèle

Console

Accédez à la page Dataflow Créer un job à partir d'un modèle.

Accéder à la page Créer un job à partir d'un modèle

Dans le champ Nom du job, saisissez un nom de job unique.
Pour que le job s'affiche sur la page Instances Spanner de la console Google Cloud, le nom du job doit correspondre au format suivant :
```
cloud-spanner-import-SPANNER_INSTANCE_ID-SPANNER_DATABASE_NAME
```
Remplacez les éléments suivants :
- SPANNER_INSTANCE_ID : ID de votre instance Spanner
- SPANNER_DATABASE_NAME : nom de votre base de données Spanner
Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. La région par défaut est us-central1.
Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter un job Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.
Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Avro Files on Cloud Storage to Cloud Spanner template.
Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Dans le shell ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/GCS_Avro_to_Cloud_Spanner \
    --region REGION_NAME \
    --staging-location GCS_STAGING_LOCATION \
    --parameters \
instanceId=INSTANCE_ID,\
databaseId=DATABASE_ID,\
inputDir=GCS_DIRECTORY

Remplacez les éléments suivants :

JOB_NAME : nom unique 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-REGION_NAME/latest/
- Le nom de la version, par exemple 2023-09-12-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui est imbriqué dans le dossier parent daté respectif dans le bucket : gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
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.
REGION_NAME : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre job Dataflow, par exemple us-central1
INSTANCE_ID : ID de l'instance Spanner contenant la base de données
DATABASE_ID : ID de la base de données Spanner dans laquelle effectuer l'importation
GCS_DIRECTORY : chemin d'accès à Cloud Storage à partir duquel les fichiers Avro sont importés, par exemple, gs://mybucket/somefolder

API

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

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/GCS_Avro_to_Cloud_Spanner
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "instanceId": "INSTANCE_ID",
       "databaseId": "DATABASE_ID",
       "inputDir": "gs://GCS_DIRECTORY"
   },
   "environment": {
       "machineType": "n1-standard-2"
   }
}

Remplacez les éléments suivants :

PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter le job Dataflow
JOB_NAME : nom unique 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-REGION_NAME/latest/
- Le nom de la version, par exemple 2023-09-12-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui est imbriqué dans le dossier parent daté respectif dans le bucket : gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
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.
LOCATION : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre job Dataflow, par exemple us-central1
INSTANCE_ID : ID de l'instance Spanner contenant la base de données
DATABASE_ID : ID de la base de données Spanner dans laquelle effectuer l'importation
GCS_DIRECTORY : chemin d'accès à Cloud Storage à partir duquel les fichiers Avro sont importés, par exemple, gs://mybucket/somefolder

Code source du modèle

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.spanner;

import com.google.cloud.spanner.Options.RpcPriority;
import com.google.cloud.spanner.SpannerOptions;
import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCreationParameter;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter.TemplateEnumOption;
import com.google.cloud.teleport.spanner.ImportPipeline.Options;
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.io.gcp.spanner.SpannerConfig;
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.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider.NestedValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SerializableFunction;

/**
 * Avro to Cloud Spanner Import pipeline.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v1/README_GCS_Avro_to_Cloud_Spanner.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "GCS_Avro_to_Cloud_Spanner",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Avro Files on Cloud Storage to Cloud Spanner",
    description =
        "The Cloud Storage Avro files to Cloud Spanner template is a batch pipeline that reads Avro files exported from "
            + "Cloud Spanner stored in Cloud Storage and imports them to a Cloud Spanner database.",
    optionsClass = Options.class,
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/avro-to-cloud-spanner",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {
      "The target Cloud Spanner database must exist and must be empty.",
      "You must have read permissions for the Cloud Storage bucket and write permissions for the target Cloud Spanner database.",
      "The input Cloud Storage path must exist, and it must include a <a href=\"https://cloud.google.com/spanner/docs/import-non-spanner#create-export-json\">spanner-export.json</a> file that contains a JSON description of files to import."
    })
public class ImportPipeline {

  /** Options for {@link ImportPipeline}. */
  public interface Options extends PipelineOptions {

    @TemplateParameter.Text(
        order = 1,
        regexes = {"^[a-z0-9\\-]+$"},
        description = "Cloud Spanner instance ID",
        helpText = "The instance ID of the Cloud Spanner database that you want to import to.")
    ValueProvider<String> getInstanceId();

    void setInstanceId(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 2,
        regexes = {"^[a-z_0-9\\-]+$"},
        description = "Cloud Spanner database ID",
        helpText =
            "The database ID of the Cloud Spanner database that you want to import into (must"
                + " already exist).")
    ValueProvider<String> getDatabaseId();

    void setDatabaseId(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.GcsReadFolder(
        order = 3,
        description = "Cloud storage input directory",
        helpText = "The Cloud Storage path where the Avro files should be imported from.")
    ValueProvider<String> getInputDir();

    void setInputDir(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 4,
        optional = true,
        description = "Cloud Spanner Endpoint to call",
        helpText = "The Cloud Spanner endpoint to call in the template. Only used for testing.",
        example = "https://batch-spanner.googleapis.com")
    @Default.String("https://batch-spanner.googleapis.com")
    ValueProvider<String> getSpannerHost();

    void setSpannerHost(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 5,
        optional = true,
        description = "Wait for Indexes",
        helpText =
            "By default the import pipeline is not blocked on index creation, and it "
                + "may complete with indexes still being created in the background. If true, the "
                + "pipeline waits until indexes are created.")
    @Default.Boolean(false)
    ValueProvider<Boolean> getWaitForIndexes();

    void setWaitForIndexes(ValueProvider<Boolean> value);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 6,
        optional = true,
        description = "Wait for Foreign Keys",
        helpText =
            "By default the import pipeline is not blocked on foreign key creation, and it may"
                + " complete with foreign keys still being created in the background. If true, the"
                + " pipeline waits until foreign keys are created.")
    @Default.Boolean(false)
    ValueProvider<Boolean> getWaitForForeignKeys();

    void setWaitForForeignKeys(ValueProvider<Boolean> value);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 7,
        optional = true,
        description = "Wait for Change Streams",
        helpText =
            "By default the import pipeline is blocked on change stream creation. If false, it may"
                + " complete with change streams still being created in the background.")
    @Default.Boolean(true)
    ValueProvider<Boolean> getWaitForChangeStreams();

    void setWaitForChangeStreams(ValueProvider<Boolean> value);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 7,
        optional = true,
        description = "Wait for Sequences",
        helpText =
            "By default the import pipeline is blocked on sequence creation. If false, it may"
                + " complete with sequences still being created in the background.")
    @Default.Boolean(true)
    ValueProvider<Boolean> getWaitForSequences();

    void setWaitForSequences(ValueProvider<Boolean> value);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 8,
        optional = true,
        description = "Create Indexes early",
        helpText =
            "Flag to turn off early index creation if there are many indexes. Indexes and Foreign"
                + " keys are created after dataload. If there are more than 40 DDL statements to be"
                + " executed after dataload, it is preferable to create the indexes before dataload."
                + " This is the flag to turn the feature off.")
    @Default.Boolean(true)
    ValueProvider<Boolean> getEarlyIndexCreateFlag();

    void setEarlyIndexCreateFlag(ValueProvider<Boolean> value);

    @TemplateCreationParameter(value = "false")
    @Description("If true, wait for job finish")
    @Default.Boolean(true)
    boolean getWaitUntilFinish();

    @TemplateParameter.ProjectId(
        order = 9,
        optional = true,
        description = "Cloud Spanner Project Id",
        helpText = "The project ID of the Cloud Spanner instance.")
    ValueProvider<String> getSpannerProjectId();

    void setSpannerProjectId(ValueProvider<String> value);

    void setWaitUntilFinish(boolean value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 10,
        optional = true,
        regexes = {"[0-9]+"},
        description = "DDL Creation timeout in minutes",
        helpText = "DDL Creation timeout in minutes.")
    @Default.Integer(30)
    ValueProvider<Integer> getDdlCreationTimeoutInMinutes();

    void setDdlCreationTimeoutInMinutes(ValueProvider<Integer> value);

    @TemplateParameter.Enum(
        order = 11,
        enumOptions = {
          @TemplateEnumOption("LOW"),
          @TemplateEnumOption("MEDIUM"),
          @TemplateEnumOption("HIGH")
        },
        optional = true,
        description = "Priority for Spanner RPC invocations",
        helpText =
            "The request priority for Cloud Spanner calls. The value must be one of:"
                + " [HIGH,MEDIUM,LOW].")
    ValueProvider<RpcPriority> getSpannerPriority();

    void setSpannerPriority(ValueProvider<RpcPriority> value);
  }

  public static void main(String[] args) {

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

    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    SpannerConfig spannerConfig =
        SpannerConfig.create()
            // Temporary fix explicitly setting SpannerConfig.projectId to the default project
            // if spannerProjectId is not provided as a parameter. Required as of Beam 2.38,
            // which no longer accepts null label values on metrics, and SpannerIO#setup() has
            // a bug resulting in the label value being set to the original parameter value,
            // with no fallback to the default project.
            // TODO: remove NestedValueProvider when this is fixed in Beam.
            .withProjectId(
                NestedValueProvider.of(
                    options.getSpannerProjectId(),
                    (SerializableFunction<String, String>)
                        input -> input != null ? input : SpannerOptions.getDefaultProjectId()))
            .withHost(options.getSpannerHost())
            .withInstanceId(options.getInstanceId())
            .withDatabaseId(options.getDatabaseId())
            .withRpcPriority(options.getSpannerPriority());

    p.apply(
        new ImportTransform(
            spannerConfig,
            options.getInputDir(),
            options.getWaitForIndexes(),
            options.getWaitForForeignKeys(),
            options.getWaitForChangeStreams(),
            options.getWaitForSequences(),
            options.getEarlyIndexCreateFlag(),
            options.getDdlCreationTimeoutInMinutes()));

    PipelineResult result = p.run();

    if (options.getWaitUntilFinish()
        &&
        /* Only if template location is null, there is a dataflow job to wait for. Else it's
         * template generation which doesn't start a dataflow job.
         */
        options.as(DataflowPipelineOptions.class).getTemplateLocation() == null) {
      result.waitUntilFinish();
    }
  }
}

Étapes suivantes

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