Bigtable to Cloud Storage Avro 템플릿

Bigtable to Cloud Storage Avro 템플릿은 Bigtable 테이블에서 데이터를 읽어 Avro 형식으로 Cloud Storage 버킷에 쓰는 파이프라인입니다. 템플릿을 사용하여 Bigtable에서 Cloud Storage로 데이터를 이동할 수 있습니다.

파이프라인 요구사항

  • Bigtable 테이블이 있어야 합니다.
  • 파이프라인을 실행하기 전에 출력 Cloud Storage 버킷이 있어야 합니다.

템플릿 매개변수

필수 매개변수

  • bigtableProjectId: 데이터를 읽으려는 Bigtable 인스턴스가 포함된 Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
  • bigtableInstanceId: 테이블을 포함하는 Bigtable 인스턴스의 ID입니다.
  • bigtableTableId: 내보낼 Bigtable 테이블의 ID입니다.
  • outputDirectory: 데이터가 작성된 Cloud Storage 경로입니다. 예를 들면 gs://mybucket/somefolder입니다.
  • filenamePrefix: Avro 파일 이름의 프리픽스입니다. 예를 들면 output-입니다. 기본값은 part입니다.

선택적 매개변수

템플릿 실행

콘솔

  1. Dataflow 템플릿에서 작업 만들기 페이지로 이동합니다.
  2. 템플릿에서 작업 만들기로 이동
  3. 작업 이름 필드에 고유한 작업 이름을 입력합니다.
  4. (선택사항): 리전 엔드포인트의 드롭다운 메뉴에서 값을 선택합니다. 기본 리전은 us-central1입니다.

    Dataflow 작업을 실행할 수 있는 리전 목록은 Dataflow 위치를 참조하세요.

  5. Dataflow 템플릿 드롭다운 메뉴에서 the Cloud Bigtable to Avro Files on Cloud Storage template 을 선택합니다.
  6. 제공된 매개변수 필드에 매개변수 값을 입력합니다.
  7. 작업 실행을 클릭합니다.

gcloud

셸 또는 터미널에서 템플릿을 실행합니다.

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/Cloud_Bigtable_to_GCS_Avro \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
bigtableProjectId=BIGTABLE_PROJECT_ID,\
bigtableInstanceId=INSTANCE_ID,\
bigtableTableId=TABLE_ID,\
outputDirectory=OUTPUT_DIRECTORY,\
filenamePrefix=FILENAME_PREFIX

다음을 바꿉니다.

  • JOB_NAME: 선택한 고유한 작업 이름
  • VERSION: 사용할 템플릿 버전

    다음 값을 사용할 수 있습니다.

  • REGION_NAME: Dataflow 작업을 배포할 리전(예: us-central1)
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: 데이터를 읽으려는 Bigtable 인스턴스의 Google Cloud 프로젝트 ID
  • INSTANCE_ID: 테이블을 포함하는 Bigtable 인스턴스의 ID입니다.
  • TABLE_ID: 내보낼 Bigtable 테이블의 ID입니다.
  • OUTPUT_DIRECTORY: 데이터가 작성되는 Cloud Storage 경로(예시: gs://mybucket/somefolder)
  • FILENAME_PREFIX: Avro 파일 이름의 프리픽스(예시: output-)

API

REST API를 사용하여 템플릿을 실행하려면 HTTP POST 요청을 전송합니다. API 및 승인 범위에 대한 자세한 내용은 projects.templates.launch를 참조하세요.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/Cloud_Bigtable_to_GCS_Avro
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "bigtableProjectId": "BIGTABLE_PROJECT_ID",
       "bigtableInstanceId": "INSTANCE_ID",
       "bigtableTableId": "TABLE_ID",
       "outputDirectory": "OUTPUT_DIRECTORY",
       "filenamePrefix": "FILENAME_PREFIX",
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: Dataflow 작업을 실행하려는 Google Cloud 프로젝트 ID
  • JOB_NAME: 선택한 고유한 작업 이름
  • VERSION: 사용할 템플릿 버전

    다음 값을 사용할 수 있습니다.

  • LOCATION: Dataflow 작업을 배포할 리전(예: us-central1)
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: 데이터를 읽으려는 Bigtable 인스턴스의 Google Cloud 프로젝트 ID
  • INSTANCE_ID: 테이블을 포함하는 Bigtable 인스턴스의 ID입니다.
  • TABLE_ID: 내보낼 Bigtable 테이블의 ID입니다.
  • OUTPUT_DIRECTORY: 데이터가 작성되는 Cloud Storage 경로(예시: gs://mybucket/somefolder)
  • FILENAME_PREFIX: Avro 파일 이름의 프리픽스(예시: output-)

다음 단계