Il modello BigQuery to MongoDB è una pipeline batch che legge le righe da BigQuery e le scrive in MongoDB sotto forma di documenti. Al momento, ogni riga viene archiviata come documento.
Requisiti della pipeline
- La tabella BigQuery di origine deve esistere.
- L'istanza MongoDB di destinazione deve essere accessibile dalle macchine worker Dataflow.
Parametri del modello
Parametri obbligatori
- mongoDbUri: l'URI di connessione a MongoDB nel formato
mongodb+srv://:@
. - database: database in MongoDB per memorizzare la raccolta. Ad esempio,
my-db
. - collection: il nome della raccolta nel database MongoDB. Ad esempio,
my-collection
. - inputTableSpec: la tabella BigQuery da cui leggere. Ad esempio,
bigquery-project:dataset.input_table
.
Esegui il modello
Console
- Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow. Vai a Crea job da modello
- Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
- (Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. La regione predefinita è
us-central1
.Per un elenco delle regioni in cui puoi eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.
- Nel menu a discesa Modello di flusso di dati, seleziona the BigQuery to MongoDB template.
- Nei campi dei parametri forniti, inserisci i valori dei parametri.
- Fai clic su Esegui job.
gcloud
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_MongoDB \ --parameters \ inputTableSpec=INPUT_TABLE_SPEC,\ mongoDbUri=MONGO_DB_URI,\ database=DATABASE,\ collection=COLLECTION
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID
: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job DataflowJOB_NAME
: un nome di job univoco a tua sceltaREGION_NAME
: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempious-central1
VERSION
: la versione del modello che vuoi utilizzarePuoi utilizzare i seguenti valori:
latest
per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella principale senza 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 si trova nidificata nella rispettiva cartella principale datata nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
INPUT_TABLE_SPEC
: il nome della tabella BigQuery di origine.MONGO_DB_URI
: il tuo URI MongoDB.DATABASE
: il tuo database MongoDB.COLLECTION
: la tua raccolta MongoDB.
API
Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per ulteriori 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", "mongoDbUri": "MONGO_DB_URI", "database": "DATABASE", "collection": "COLLECTION" }, "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/BigQuery_to_MongoDB", } }
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID
: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job DataflowJOB_NAME
: un nome di job univoco a tua sceltaLOCATION
: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempious-central1
VERSION
: la versione del modello che vuoi utilizzarePuoi utilizzare i seguenti valori:
latest
per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella principale senza 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 si trova nidificata nella rispettiva cartella principale datata nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
INPUT_TABLE_SPEC
: il nome della tabella BigQuery di origine.MONGO_DB_URI
: il tuo URI MongoDB.DATABASE
: il tuo database MongoDB.COLLECTION
: la tua raccolta MongoDB.
Passaggi successivi
- Scopri di più sui modelli Dataflow.
- Consulta l'elenco dei modelli forniti da Google.