Template BigQuery ke MongoDB

Beta

Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dalam Persyaratan Khusus Layanan. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

Template BigQuery ke MongoDB adalah pipeline batch yang membaca baris dari BigQuery dan menulisnya ke MongoDB sebagai dokumen. Saat ini, setiap baris disimpan sebagai dokumen.

Persyaratan pipeline

• Tabel BigQuery sumber harus ada.
• Instance MongoDB target harus dapat diakses dari mesin pekerja Dataflow.

Parameter template

Parameter	Deskripsi
mongoDbUri	URI koneksi MongoDB dalam format mongodb+srv://:@.
database	Database di MongoDB untuk menyimpan koleksi. Misalnya: my-db.
collection	Nama koleksi di database MongoDB. Misalnya: my-collection.
inputTableSpec	Tabel BigQuery untuk dibaca. Misalnya, bigquery-project:dataset.input_table.

Menjalankan template

Konsol

1. Buka halaman Create job from template Dataflow.
Buka Buat tugas dari template
2. Di kolom Job name, masukkan nama pekerjaan yang unik.
3. Opsional: Untuk Endpoint regional, pilih nilai dari menu drop-down. Region default-nya adalah us-central1.

   Untuk daftar region tempat Anda dapat menjalankan tugas Dataflow, lihat Lokasi Dataflow.

4. Dari menu drop-down Dataflow template, pilih the BigQuery to MongoDB template.
5. Di kolom parameter yang disediakan, masukkan parameter value Anda.
6. Klik Run job.

gcloud

Catatan: Untuk menggunakan Google Cloud CLI guna menjalankan template flex, Anda harus memiliki Google Cloud CLI versi 284.0.0 atau yang lebih baru.

Di shell atau terminal Anda, jalankan template:

  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
  

Ganti kode berikut:

• PROJECT_ID: ID project Google Cloud tempat Anda ingin menjalankan tugas Dataflow
• JOB_NAME: nama pekerjaan unik pilihan Anda
• REGION_NAME: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow, misalnya us-central1
• VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

  Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • latest untuk menggunakan versi terbaru template, yang tersedia di folder induk tidak bertanggal di bucket— gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • nama versi, seperti 2023-09-12-00_RC00, untuk menggunakan versi template tertentu, yang dapat ditemukan bertingkat di folder induk bertanggal masing-masing dalam bucket— gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Perhatian: Versi terbaru template mungkin diperbarui dengan perubahan yang dapat menyebabkan gangguan. Lingkungan produksi Anda harus menggunakan template yang disimpan di folder induk bertanggal terbaru agar perubahan yang dapat menyebabkan gangguan ini tidak memengaruhi alur kerja produksi Anda.
• INPUT_TABLE_SPEC: nama tabel BigQuery sumber Anda.
• MONGO_DB_URI: URI MongoDB Anda.
• DATABASE: database MongoDB Anda.
• COLLECTION: koleksi MongoDB Anda.

API

Untuk menjalankan template menggunakan REST API, kirim permintaan HTTP POST. Untuk informasi selengkapnya tentang API dan cakupan otorisasinya, lihat 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",
     }
  }

Ganti kode berikut:

• PROJECT_ID: ID project Google Cloud tempat Anda ingin menjalankan tugas Dataflow
• JOB_NAME: nama pekerjaan unik pilihan Anda
• LOCATION: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow, misalnya us-central1
• VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

  Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • latest untuk menggunakan versi terbaru template, yang tersedia di folder induk tidak bertanggal di bucket— gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • nama versi, seperti 2023-09-12-00_RC00, untuk menggunakan versi template tertentu, yang dapat ditemukan bertingkat di folder induk bertanggal masing-masing dalam bucket— gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Perhatian: Versi terbaru template mungkin diperbarui dengan perubahan yang dapat menyebabkan gangguan. Lingkungan produksi Anda harus menggunakan template yang disimpan di folder induk bertanggal terbaru agar perubahan yang dapat menyebabkan gangguan ini tidak memengaruhi alur kerja produksi Anda.
• INPUT_TABLE_SPEC: nama tabel BigQuery sumber Anda.
• MONGO_DB_URI: URI MongoDB Anda.
• DATABASE: database MongoDB Anda.
• COLLECTION: koleksi MongoDB Anda.

Kode sumber template

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;
  }
}

Langkah selanjutnya

• Pelajari Template Dataflow.
• Lihat daftar template yang disediakan Google.