Modello da BigQuery a Elasticsearch

Beta

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Il modello da BigQuery a Elasticsearch è una pipeline batch che importa i dati da una tabella BigQuery in Elasticsearch sotto forma di documenti. Il modello può leggere l'intera tabella o leggere record specifici utilizzando una query fornita.

Requisiti della pipeline

• La tabella BigQuery di origine deve esistere.
• Un host Elasticsearch su un'istanza Google Cloud o su Elastic Cloud con Elasticsearch versione 7.0 o successive. Deve essere accessibile dalle macchine worker Dataflow.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

• connectionUrl : l'URL Elasticsearch nel formato https://hostname:[port]. Se utilizzi Elastic Cloud, specifica CloudID. Esempio: https://elasticsearch-host:9200.
• apiKey : la chiave API codificata in Base64 da utilizzare per l'autenticazione.
• indice : l'indice Elasticsearch a cui vengono inviate le richieste, ad esempio my-index. (Esempio: my-index).

Parametri facoltativi

• inputTableSpec : la tabella BigQuery da cui leggere. Formato: projectId:datasetId.tablename. Se specifichi inputTableSpec, il modello legge i dati direttamente dallo spazio di archiviazione BigQuery utilizzando l'API BigQuery Storage Read (https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/storage). Per informazioni sulle limitazioni dell'API Storage Read, consulta https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/storage#limitations. Devi specificare inputTableSpec o query. Se imposti entrambi i parametri, il modello utilizza il parametro query. ad esempio bigquery-project:dataset.input_table.
• outputDeadletterTable : la tabella BigQuery per i messaggi che non sono riusciti a raggiungere la tabella di output, nel formato <PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<DEADLETTER_TABLE>. Se non esiste una tabella, viene creata durante l'esecuzione della pipeline. Se non specificato, viene utilizzato <outputTableSpec>_error_records. ad esempio id-progetto:set-di-dati.nome-tabella.
• query : la query SQL da utilizzare per leggere i dati da BigQuery. Se il set di dati BigQuery si trova in un progetto diverso dal job Dataflow, specifica il nome completo del set di dati nella query SQL, ad esempio: <PROJECT_ID>.<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME>. Per impostazione predefinita, il parametro query utilizza GoogleSQL (https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction-sql), a meno che useLegacySql non sia true. Devi specificare inputTableSpec o query. Se imposti entrambi i parametri, il modello utilizza il parametro query. Ad esempio, seleziona * da sampledb.sample_table.
• useLegacySql : imposta su true per utilizzare l'SQL precedente. Questo parametro si applica solo quando si utilizza il parametro query. Il valore predefinito è false.
• queryLocation : necessaria durante la lettura da una vista autorizzata senza l'autorizzazione della tabella sottostante. (Esempio: US).
• elasticsearchUsername : il nome utente Elasticsearch con cui eseguire l'autenticazione. Se specificato, il valore di "apiKey" viene ignorato.
• elasticsearchPassword : la password Elasticsearch con cui eseguire l'autenticazione. Se specificato, il valore di "apiKey" viene ignorato.
• batchSize : la dimensione del batch in numero di documenti. Il valore predefinito è 1000.
• batchSizeBytes : la dimensione del batch in numero di byte. Il valore predefinito è: 5242880 (5 MB).
• maxRetryAttempts : il numero massimo di nuovi tentativi. Deve essere maggiore di zero. Il valore predefinito è: nessun nuovo tentativo.
• maxRetryDuration : la durata massima dei nuovi tentativi in millisecondi. Deve essere maggiore di zero. Il valore predefinito è: nessun nuovo tentativo.
• propertyAsIndex : la proprietà nel documento indicizzato il cui valore specifica i metadati _index da includere nel documento nelle richieste collettive. Ha la precedenza su una funzione definita dall'utente _index. Il valore predefinito è: nessuno.
• javaScriptIndexFnGcsPath : il percorso Cloud Storage dell'origine della funzione JavaScript definita dall'utente per una funzione che specifica i metadati _index da includere nel documento nelle richieste in blocco. Il valore predefinito è: nessuno.
• javaScriptIndexFnName : il nome della funzione JavaScript definita dall'utente che specifica i metadati _index da includere nel documento nelle richieste in blocco. Il valore predefinito è: nessuno.
• propertyAsId : una proprietà nel documento indicizzato il cui valore specifica i metadati _id da includere nel documento nelle richieste collettive. Ha la precedenza su una funzione definita dall'utente _id. Il valore predefinito è: nessuno.
• javaScriptIdFnGcsPath : il percorso Cloud Storage dell'origine della funzione JavaScript definita dall'utente per la funzione che specifica i metadati _id da includere nel documento nelle richieste in blocco. Il valore predefinito è: nessuno.
• javaScriptIdFnName : il nome della funzione JavaScript definita dall'utente che specifica i metadati _id da includere nel documento nelle richieste in blocco. Il valore predefinito è: nessuno.
• javaScriptTypeFnGcsPath : il percorso Cloud Storage dell'origine della funzione JavaScript definita dall'utente per una funzione che specifica i metadati _type da includere con i documenti nelle richieste collettive. Valore predefinito: nessuno.
• javaScriptTypeFnName : il nome della funzione JavaScript definita dall'utente che specifica i metadati _type da includere nel documento nelle richieste in blocco. Il valore predefinito è: nessuno.
• javaScriptIsDeleteFnGcsPath : il percorso Cloud Storage dell'origine della funzione JavaScript definita dall'utente per la funzione che determina se eliminare il documento anziché inserirlo o aggiornarlo. La funzione restituisce un valore stringa di true o false. Il valore predefinito è: nessuno.
• javaScriptIsDeleteFnName : il nome della funzione JavaScript definita dall'utente che determina se eliminare il documento anziché inserirlo o aggiornarlo. La funzione restituisce un valore stringa di true o false. Il valore predefinito è: nessuno.
• usePartialUpdate : indica se utilizzare gli aggiornamenti parziali (update anziché creare o indicizzare, consentendo documenti parziali) con le richieste Elasticsearch. Il valore predefinito è false.
• bulkInsertMethod : se utilizzare INDEX (indice, consente upsert) o CREATE (crea, errori su _id duplicato) con le richieste collettive di Elasticsearch. Il valore predefinito è: CREATE.
• trustSelfSignedCerts : indica se considerare attendibile il certificato autofirmato o meno. Un'istanza Elasticsearch installata potrebbe avere un certificato autofirmato. Abilita questo valore su True per bypassare la convalida sul certificato SSL. (il valore predefinito è False).
• disableCertificateValidation : se "true", il certificato SSL autofirmato è attendibile. Un'istanza Elasticsearch potrebbe avere un certificato autofirmato. Per ignorare la convalida del certificato, imposta questo parametro su "true". Valore predefinito: false.
• apiKeyKMSEncryptionKey : la chiave Cloud KMS per decriptare la chiave API. Questo parametro deve essere fornito se apiKeySource è impostato su KMS. Se viene fornito questo parametro, la stringa apiKey deve essere passata in forma criptata. Cripta i parametri utilizzando l'endpoint di crittografia dell'API KMS. La chiave deve essere nel formato projects/{gcp_project}/locations/{key_region}/keyRings/{key_ring}/cryptoKeys/{kms_key_name}. Vedi: https://cloud.google.com/kms/docs/reference/rest/v1/projects.locations.keyRings.cryptoKeys/encrypt (ad esempio: projects/your-project-id/locations/global/keyRings/your-keyring/cryptoKeys/your-key-name).
• apiKeySecretId : ID secret di Secret Manager per l'apiKey. Questo parametro deve essere fornito se apiKeySource è impostato su SECRET_MANAGER. Deve essere nel formato projects/{project}/secrets/{secret}/versions/{secret_version}. (Esempio: projects/your-project-id/secrets/your-secret/versions/your-secret-version).
• apiKeySource : origine della chiave API. Uno tra PLAINTEXT, KMS o SECRET_MANAGER. Questo parametro deve essere fornito se si utilizza Secret Manager o KMS. Se apiKeySource è impostato su KMS, è necessario specificare apiKeyKMSEncryptionKey e l'apiKey criptata. Se apiKeySource è impostato su SECRET_MANAGER, è necessario specificare apiKeySecretId. Se apiKeySource è impostato su PLAINTEXT, è necessario specificare l'API apiKey. Il valore predefinito è: PLAINTEXT.
• javascriptTextTransformGcsPath : l'URI Cloud Storage del file .js che definisce la funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript da utilizzare. Esempio: gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js.
• javascriptTextTransformFunctionName : il nome della funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript da utilizzare. Ad esempio, se il codice della funzione JavaScript è myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, il nome della funzione è myTransform. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta gli esempi di funzioni definite dall'utente (https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples).

Funzioni definite dall'utente

Questo modello supporta le funzioni definite dall'utente in diversi punti della pipeline, descritta di seguito. Per ulteriori informazioni, consulta Creare funzioni definite dall'utente per i modelli Dataflow.

Funzione indice

Restituisce l'indice a cui appartiene il documento.

Parametri del modello:

• javaScriptIndexFnGcsPath: l'URI Cloud Storage del file JavaScript.
• javaScriptIndexFnName: il nome della funzione JavaScript.

Specifica della funzione:

• Input: il documento Elasticsearch, serializzato come stringa JSON.
• Output: il valore del campo di metadati _index del documento.

Funzione ID documento

Restituisce l'ID del documento.

Parametri del modello:

• javaScriptIdFnGcsPath: l'URI Cloud Storage del file JavaScript.
• javaScriptIdFnName: il nome della funzione JavaScript.

Specifica della funzione:

• Input: il documento Elasticsearch, serializzato come stringa JSON.
• Output: il valore del campo di metadati _id del documento.

Funzione di eliminazione dei documenti

Specifica se eliminare un documento. Per utilizzare questa funzione, imposta la modalità di inserimento collettivo su INDEX e fornisci una funzione ID documento.

Parametri del modello:

• javaScriptIsDeleteFnGcsPath: l'URI Cloud Storage del file JavaScript.
• javaScriptIsDeleteFnName: il nome della funzione JavaScript.

Specifica della funzione:

• Input: il documento Elasticsearch, serializzato come stringa JSON.
• Output: restituisce la stringa "true" per eliminare il documento o "false" per eseguire l'upsert del documento.

Funzione tipo di mappatura

Restituisce il tipo di mappatura del documento.

Attenzione:i tipi di mappatura sono stati rimossi in Elasticsearch 8.0.

Parametri del modello:

• javaScriptTypeFnGcsPath: l'URI Cloud Storage del file JavaScript.
• javaScriptTypeFnName: il nome della funzione JavaScript.

Specifica della funzione:

• Input: il documento Elasticsearch, serializzato come stringa JSON.
• Output: il valore del campo di metadati _type del documento.

Esegui il modello

Console

1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
Vai a Crea job da modello
2. Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
3. (Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. La regione predefinita è us-central1.

   Per un elenco di regioni in cui è possibile eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.

4. Dal menu a discesa Modello Dataflow, seleziona the BigQuery to Elasticsearch template.
5. Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nota: per utilizzare Google Cloud CLI per eseguire flex modelli, devi disporre di Google Cloud CLI 284.0.0 o successiva.

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

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_Elasticsearch \
    --parameters \
inputTableSpec=INPUT_TABLE_SPEC,\
connectionUrl=CONNECTION_URL,\
apiKey=APIKEY,\
index=INDEX

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
• JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta
• REGION_NAME: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

  Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella padre non con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica del modello, che è possibile trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione:la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che provocano errori. I tuoi ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale con data più recente per evitare che queste modifiche che provocano un errore influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
• INPUT_TABLE_SPEC: il nome della tua tabella BigQuery.
• CONNECTION_URL: URL di Elasticsearch.
• APIKEY: la tua chiave API codificata in Base64 per l'autenticazione.
• INDEX: il tuo indice Elasticsearch.

API

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per maggiori informazioni sull'API e sui relativi ambiti di autorizzazione, consulta projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "inputTableSpec": "INPUT_TABLE_SPEC",
          "connectionUrl": "CONNECTION_URL",
          "apiKey": "APIKEY",
          "index": "INDEX"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/BigQuery_to_Elasticsearch",
   }
}

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
• JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta
• LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

  Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella padre non con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica del modello, che è possibile trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione:la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che provocano errori. I tuoi ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale con data più recente per evitare che queste modifiche che provocano un errore influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
• INPUT_TABLE_SPEC: il nome della tua tabella BigQuery.
• CONNECTION_URL: URL di Elasticsearch.
• APIKEY: la tua chiave API codificata in Base64 per l'autenticazione.
• INDEX: il tuo indice Elasticsearch.

Codice sorgente del modello

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.elasticsearch.templates;

import com.google.cloud.teleport.metadata.MultiTemplate;
import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.v2.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.elasticsearch.options.BigQueryToElasticsearchOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.elasticsearch.transforms.WriteToElasticsearch;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.BigQueryConverters.ReadBigQueryTableRows;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.BigQueryConverters.TableRowToJsonFn;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.JavascriptTextTransformer.TransformTextViaJavascript;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.PythonExternalTextTransformer;
import com.google.common.base.Strings;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;

/**
 * The {@link BigQueryToElasticsearch} pipeline exports data from a BigQuery table to Elasticsearch.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/googlecloud-to-elasticsearch/README_BigQuery_to_Elasticsearch.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@MultiTemplate({
  @Template(
      name = "BigQuery_to_Elasticsearch",
      category = TemplateCategory.BATCH,
      displayName = "BigQuery to Elasticsearch",
      description =
          "The BigQuery to Elasticsearch template is a batch pipeline that ingests data from a BigQuery table into Elasticsearch as documents. "
              + "The template can either read the entire table or read specific records using a supplied query.",
      optionsClass = BigQueryToElasticsearchOptions.class,
      skipOptions = {
        "javascriptTextTransformReloadIntervalMinutes",
        "pythonExternalTextTransformGcsPath",
        "pythonExternalTextTransformFunctionName"
      },
      flexContainerName = "bigquery-to-elasticsearch",
      documentation =
          "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/bigquery-to-elasticsearch",
      contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
      preview = true,
      requirements = {
        "The source BigQuery table must exist.",
        "A Elasticsearch host on a Google Cloud instance or on Elastic Cloud with Elasticsearch version 7.0 or above and should be accessible from the Dataflow worker machines.",
      }),
  @Template(
      name = "BigQuery_to_Elasticsearch_Xlang",
      category = TemplateCategory.BATCH,
      displayName = "BigQuery to Elasticsearch with Python UDFs",
      type = Template.TemplateType.XLANG,
      description =
          "The BigQuery to Elasticsearch template is a batch pipeline that ingests data from a BigQuery table into Elasticsearch as documents. "
              + "The template can either read the entire table or read specific records using a supplied query.",
      optionsClass = BigQueryToElasticsearchOptions.class,
      skipOptions = {
        "javascriptTextTransformReloadIntervalMinutes",
        "javascriptTextTransformGcsPath",
        "javascriptTextTransformFunctionName"
      },
      flexContainerName = "bigquery-to-elasticsearch-xlang",
      documentation =
          "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/bigquery-to-elasticsearch",
      contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
      preview = true,
      requirements = {
        "The source BigQuery table must exist.",
        "A Elasticsearch host on a Google Cloud instance or on Elastic Cloud with Elasticsearch version 7.0 or above and should be accessible from the Dataflow worker machines.",
      })
})
public class BigQueryToElasticsearch {
  /**
   * Main entry point for pipeline execution.
   *
   * @param args Command line arguments to the pipeline.
   */
  public static void main(String[] args) {
    UncaughtExceptionLogger.register();

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

    run(options);
  }

  /**
   * Runs the pipeline with the supplied options.
   *
   * @param options The execution parameters to the pipeline.
   * @return The result of the pipeline execution.
   */
  private static PipelineResult run(BigQueryToElasticsearchOptions options) {

    // Create the pipeline.
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    /*
     * Steps: 1) Read records from BigQuery via BigQueryIO.
     *        2) Create json string from Table Row.
     *        3) Write records to Elasticsearch.
     */

    boolean useJavascriptUdf = !Strings.isNullOrEmpty(options.getJavascriptTextTransformGcsPath());
    boolean usePythonUdf = !Strings.isNullOrEmpty(options.getPythonExternalTextTransformGcsPath());
    if (useJavascriptUdf && usePythonUdf) {
      throw new IllegalArgumentException(
          "Either javascript or Python gcs path must be provided, but not both.");
    }

    /*
     * Step #1: Read from BigQuery. If a query is provided then it is used to get the TableRows.
     */
    PCollection<String> readJsonDocuments =
        pipeline
            .apply(
                "ReadFromBigQuery",
                ReadBigQueryTableRows.newBuilder()
                    .setOptions(options.as(BigQueryToElasticsearchOptions.class))
                    .build())

            /*
             * Step #2: Convert table rows to JSON documents.
             */
            .apply("TableRowsToJsonDocument", ParDo.of(new TableRowToJsonFn()));

    /*
     * Step #3: Apply UDF functions (if specified)
     */
    PCollection<String> udfOut;
    if (usePythonUdf) {
      udfOut =
          readJsonDocuments
              .apply(
                  "MapToRecord",
                  PythonExternalTextTransformer.FailsafeRowPythonExternalUdf
                      .stringMappingFunction())
              .setRowSchema(PythonExternalTextTransformer.FailsafeRowPythonExternalUdf.ROW_SCHEMA)
              .apply(
                  "InvokeUDF",
                  PythonExternalTextTransformer.FailsafePythonExternalUdf.newBuilder()
                      .setFileSystemPath(options.getPythonExternalTextTransformGcsPath())
                      .setFunctionName(options.getPythonExternalTextTransformFunctionName())
                      .build())
              .apply(
                  "MapToStringElements",
                  ParDo.of(new PythonExternalTextTransformer.RowToStringElementFn()));
    } else {
      udfOut =
          readJsonDocuments.apply(
              TransformTextViaJavascript.newBuilder()
                  .setFileSystemPath(options.getJavascriptTextTransformGcsPath())
                  .setFunctionName(options.getJavascriptTextTransformFunctionName())
                  .build());
    }

    /*
     * Step #4: Write converted records to Elasticsearch
     */
    udfOut.apply(
        "WriteToElasticsearch",
        WriteToElasticsearch.newBuilder()
            .setUserAgent("dataflow-bigquery-to-elasticsearch-template/v2")
            .setOptions(options.as(BigQueryToElasticsearchOptions.class))
            .build());

    return pipeline.run();
  }
}

Passaggi successivi

• Scopri di più sui modelli Dataflow.
• Consulta l'elenco dei modelli forniti da Google.