BigQuery to Bigtable テンプレート

BigQuery to Bigtable テンプレートは、BigQuery テーブルから既存の Bigtable テーブルにデータをコピーするバッチ パイプラインです。テンプレートでは、テーブル全体を読み取ることも、クエリを使用して特定のレコードを読み取ることもできます。

パイプラインの要件

• ソース BigQuery テーブルが存在すること。
• Bigtable テーブルが存在していること。
• ワーカー サービス アカウントには roles/bigquery.datasets.create 権限が必要です。詳細については、IAM の概要をご覧ください。

テンプレートのパラメータ

必須パラメータ

• readIdColumn: 行の固有識別子を格納している BigQuery の列の名前。
• bigtableWriteInstanceId: テーブルが含まれている Bigtable インスタンスの ID。
• bigtableWriteTableId: 書き込み先の Bigtable テーブルの ID。
• bigtableWriteColumnFamily: データを書き込む Bigtable テーブルの列ファミリーの名前。

オプション パラメータ

• inputTableSpec: 読み取り元の BigQuery テーブル。inputTableSpec を指定すると、テンプレートは BigQuery Storage Read API（https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/storage）を使用して、BigQuery ストレージから直接データを読み取ります。Storage Read API の制限については、https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/storage#limitations をご覧ください。inputTableSpec または query を指定する必要があります。両方のパラメータを設定した場合、テンプレートは query パラメータを使用します。（例: <BIGQUERY_PROJECT>:<DATASET_NAME>.<INPUT_TABLE>）。
• outputDeadletterTable: 出力テーブルに到達できなかったメッセージの BigQuery テーブル。テーブルが存在しない場合は、パイプラインの実行中に作成されます。指定しない場合は <outputTableSpec>_error_records が使用されます例: <PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<DEADLETTER_TABLE>
• query: BigQuery からデータを読み取るために使用する SQL クエリ。BigQuery データセットが Dataflow ジョブとは異なるプロジェクトにある場合は、SQL クエリで完全なデータセット名を指定します（例: <PROJECT_ID>.<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME>）。デフォルトでは、useLegacySql が true でない限り、query パラメータは GoogleSQL（https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction-sql）を使用します。inputTableSpec または query を指定する必要があります。両方のパラメータを設定した場合、テンプレートは query パラメータを使用します例: select * from sampledb.sample_table。
• useLegacySql: レガシー SQL を使用するには true に設定します。このパラメータは、query パラメータを使用する場合にのみ適用されます。デフォルトは false です。
• queryLocation: 基となるテーブルの権限なしで承認済みビューから読み取る場合は必須です。例: US
• bigtableRpcAttemptTimeoutMs: Bigtable RPC の個々の試行のタイムアウト（ミリ秒）。
• bigtableRpcTimeoutMs: Bigtable RPC オペレーションの合計タイムアウト（ミリ秒）。
• bigtableAdditionalRetryCodes: 追加の再試行コード。例: RESOURCE_EXHAUSTED,DEADLINE_EXCEEDED
• bigtableWriteAppProfile: エクスポートに使用する Bigtable アプリケーション プロファイルの ID。アプリ プロファイルを指定しない場合、Bigtable はインスタンスのデフォルトのアプリ プロファイル（https://cloud.google.com/bigtable/docs/app-profiles#default-app-profile）を使用します。
• bigtableWriteProjectId: データを書き込む Bigtable インスタンスを含む Google Cloud プロジェクトの ID。
• bigtableBulkWriteLatencyTargetMs: レイテンシ ベースのスロットリングに対する Bigtable のレイテンシ ターゲット（ミリ秒）。
• bigtableBulkWriteMaxRowKeyCount: Bigtable バッチ書き込みオペレーションの行キーの最大数。
• bigtableBulkWriteMaxRequestSizeBytes: 1 回の Bigtable バッチ書き込みオペレーションに含める最大バイト数。

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 BigQuery to 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 flexテンプレートを実行するには、Google Cloud CLI バージョン 284.0.0 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 flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/BigQuery_to_Bigtable \
    --parameters \
readIdColumn=READ_COLUMN_ID,\
inputTableSpec=INPUT_TABLE_SPEC,\
bigtableWriteInstanceId=BIGTABLE_INSTANCE_ID,\
bigtableWriteTableId=BIGTABLE_TABLE_ID,\
bigtableWriteColumnFamily=BIGTABLE_COLUMN_FAMILY

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
• REGION_NAME: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン（例: us-central1）
• 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。
• READ_COLUMN_ID: BigQuery の一意の ID の列。
• INPUT_TABLE_SPEC: BigQuery テーブル名。
• BIGTABLE_INSTANCE_ID: Bigtable インスタンス ID
• BIGTABLE_TABLE_ID: Bigtable テーブル ID。
• BIGTABLE_COLUMN_FAMILY: Bigtable テーブルの列ファミリー。

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/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "readIdColumn": "READ_COLUMN_ID",
          "inputTableSpec": "INPUT_TABLE_SPEC",
          "bigtableWriteInstanceId": "BIGTABLE_INSTANCE_ID",
          "bigtableWriteTableId": "BIGTABLE_TABLE_ID",
          "bigtableWriteColumnFamily": "BIGTABLE_COLUMN_FAMILY"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/BigQuery_to_Bigtable",
   }
}

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
• LOCATION: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン（例: us-central1）
• 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。
• READ_COLUMN_ID: BigQuery の一意の ID の列。
• INPUT_TABLE_SPEC: BigQuery テーブル名。
• BIGTABLE_INSTANCE_ID: Bigtable インスタンス ID
• BIGTABLE_TABLE_ID: Bigtable テーブル ID。
• BIGTABLE_COLUMN_FAMILY: Bigtable テーブルの列ファミリー。

テンプレートのソースコード

Java

/*
 * Copyright (C) 2021 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 com.google.cloud.teleport.v2.bigtable.utils.BigtableConfig.generateCloudBigtableWriteConfiguration;

import com.google.cloud.bigtable.beam.CloudBigtableIO;
import com.google.cloud.bigtable.beam.CloudBigtableTableConfiguration;
import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter;
import com.google.cloud.teleport.v2.bigtable.options.BigtableCommonOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.bigtable.transforms.BigtableConverters;
import com.google.cloud.teleport.v2.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.templates.BigQueryToBigtable.BigQueryToBigtableOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.BigQueryConverters;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.extensions.gcp.options.GcpOptions;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Mutation;

/**
 * Dataflow template which reads BigQuery data and writes it to Bigtable. The source data can be
 * either a BigQuery table or an SQL query.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/bigquery-to-bigtable/README_BigQuery_to_Bigtable.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "BigQuery_to_Bigtable",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "BigQuery to Bigtable",
    description = "A pipeline to export a BigQuery table into Bigtable.",
    optionsClass = BigQueryToBigtableOptions.class,
    optionsOrder = {
      BigQueryToBigtableOptions.class,
      BigQueryConverters.BigQueryReadOptions.class,
      BigtableCommonOptions.class,
      BigtableCommonOptions.WriteOptions.class
    },
    optionalOptions = {"inputTableSpec"},
    flexContainerName = "bigquery-to-bigtable",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/bigquery-to-bigtable",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {
      "The source BigQuery table must exist.",
      "The Bigtable table must exist.",
      "The <a href=\"https://cloud.google.com/dataflow/docs/concepts/security-and-permissions#worker-service-account\">worker service account</a>"
          + " needs the <code>roles/bigquery.datasets.create</code> permission. For"
          + " more information, see <a href=\"https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-control\">Introduction to IAM</a>."
    })
public class BigQueryToBigtable {

  /**
   * The {@link BigQueryToBigtableOptions} class provides the custom execution options passed by the
   * executor at the command-line.
   */
  public interface BigQueryToBigtableOptions
      extends BigQueryConverters.BigQueryReadOptions,
          BigtableCommonOptions.WriteOptions,
          GcpOptions {

    @TemplateParameter.Text(
        order = 1,
        regexes = {"[A-Za-z_][A-Za-z_0-9]*"},
        description = "Unique identifier column",
        helpText = "The name of the BigQuery column storing the unique identifier of the row.")
    @Required
    String getReadIdColumn();

    void setReadIdColumn(String value);
  }

  /**
   * Runs a pipeline which reads data from BigQuery and writes it to Bigtable.
   *
   * @param args arguments to the pipeline
   */
  public static void main(String[] args) {
    UncaughtExceptionLogger.register();

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

    CloudBigtableTableConfiguration bigtableTableConfig =
        generateCloudBigtableWriteConfiguration(options);

    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    pipeline
        .apply(
            "AvroToMutation",
            BigQueryConverters.ReadBigQuery.<Mutation>newBuilder()
                .setOptions(options.as(BigQueryToBigtableOptions.class))
                .setReadFunction(
                    BigQueryIO.read(
                        BigtableConverters.AvroToMutation.newBuilder()
                            .setColumnFamily(options.getBigtableWriteColumnFamily())
                            .setRowkey(options.getReadIdColumn())
                            .build()))
                .build())
        .apply("WriteToTable", CloudBigtableIO.writeToTable(bigtableTableConfig));

    pipeline.run();
  }
}

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。