Modello da BigQuery a MongoDB

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 MongoDB è una pipeline batch che legge le righe da un ambiente BigQuery e le scrive in MongoDB come documenti. Al momento, ogni riga è archiviata come documento.

Requisiti della pipeline

• La tabella BigQuery di origine deve esistere.
• L'istanza MongoDB di destinazione dovrebbe 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 archiviare la raccolta. (ad esempio my-db).
• collection: il nome della raccolta nel database MongoDB. (ad esempio, la mia collezione).
• inputTableSpec: la tabella BigQuery da cui leggere. (esempio: bigquery-project:dataset.input_table).

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. Il valore predefinito è us-central1.

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

4. Nel menu a discesa Modello di flusso di dati, seleziona the BigQuery to MongoDB template.
5. Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nota: per utilizzare Google Cloud CLI per eseguire i modelli, devi disporre della versione 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_MongoDB \
      --parameters \
  inputTableSpec=INPUT_TABLE_SPEC,\
  mongoDbUri=MONGO_DB_URI,\
  database=DATABASE,\
  collection=COLLECTION
  

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: L'ID progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
• JOB_NAME: un nome di 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 in cartella principale non-dated nel 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/
  Attenzione: la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche sostanziali. Gli ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale più recente datata per impedire che queste modifiche non compatibili influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
• INPUT_TABLE_SPEC: il nome della tabella BigQuery di origine.
• MONGO_DB_URI: l'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 sul API e i 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 progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
• JOB_NAME: un nome di 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 in cartella principale non-dated nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica , che puoi trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione: la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche sostanziali. Gli ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale più recente datata per impedire che queste modifiche non compatibili influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
• INPUT_TABLE_SPEC: il nome della tabella BigQuery di origine.
• MONGO_DB_URI: l'URI MongoDB.
• DATABASE: il tuo database MongoDB.
• COLLECTION: la tua raccolta MongoDB.

Codice sorgente del modello

Java

/*
 * Copyright (C) 2019 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.mongodb.templates;

import com.google.api.services.bigquery.model.TableRow;
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.mongodb.options.BigQueryToMongoDbOptions.BigQueryReadOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.mongodb.options.BigQueryToMongoDbOptions.MongoDbOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.mongodb.templates.BigQueryToMongoDb.Options;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.io.mongodb.MongoDbIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.bson.Document;

/**
 * The {@link BigQueryToMongoDb} pipeline is a batch pipeline which reads data from BigQuery and
 * outputs the resulting records to MongoDB.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/googlecloud-to-mongodb/README_BigQuery_to_MongoDB.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "BigQuery_to_MongoDB",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "BigQuery to MongoDB",
    description =
        "The BigQuery to MongoDB template is a batch pipeline that reads rows from a BigQuery and writes them to MongoDB as documents. "
            + "Currently each row is stored as a document.",
    optionsClass = Options.class,
    flexContainerName = "bigquery-to-mongodb",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/bigquery-to-mongodb",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    preview = true,
    requirements = {
      "The source BigQuery table must exist.",
      "The target MongoDB instance should be accessible from the Dataflow worker machines."
    })
public class BigQueryToMongoDb {
  /**
   * Options supported by {@link BigQueryToMongoDb}
   *
   * <p>Inherits standard configuration options.
   */
  public interface Options extends PipelineOptions, MongoDbOptions, BigQueryReadOptions {}

  private static class ParseAsDocumentsFn extends DoFn<String, Document> {

    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext context) {
      context.output(Document.parse(context.element()));
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    UncaughtExceptionLogger.register();

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

  public static boolean run(Options options) {
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    pipeline
        .apply(BigQueryIO.readTableRows().withoutValidation().from(options.getInputTableSpec()))
        .apply(
            "bigQueryDataset",
            ParDo.of(
                new DoFn<TableRow, Document>() {
                  @ProcessElement
                  public void process(ProcessContext c) {
                    Document doc = new Document();
                    TableRow row = c.element();
                    row.forEach(
                        (key, value) -> {
                          if (!key.equals("_id")) {
                            doc.append(key, value);
                          }
                        });
                    c.output(doc);
                  }
                }))
        .apply(
            MongoDbIO.write()
                .withUri(options.getMongoDbUri())
                .withDatabase(options.getDatabase())
                .withCollection(options.getCollection()));
    pipeline.run();
    return true;
  }
}

Passaggi successivi

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