Bigtable-zu-JSON-Vorlage

Die Vorlage „Bigtable für JSON“ ist eine Pipeline, die Daten aus einer Bigtable-Tabelle liest und im JSON-Format in einen Cloud Storage-Bucket schreibt.

Pipelineanforderungen

  • Die Bigtable-Tabelle muss vorhanden sein.
  • Der Cloud Storage-Ausgabe-Bucket muss vorhanden sein, bevor Sie die Pipeline ausführen.

Vorlagenparameter

Erforderliche Parameter

  • bigtableProjectId: Die ID des Google Cloud-Projekts, das die Bigtable-Instanz enthält, aus der Sie Daten lesen möchten.
  • bigtableInstanceId : Die ID der Bigtable-Instanz, die die Tabelle enthält.
  • bigtableTableId : Die ID der Bigtable-Tabelle, aus der gelesen werden soll.
  • filenamePrefix: Das Präfix des JSON-Dateinamens. Beispiel: "table1-". Wenn kein Wert angegeben ist, wird standardmäßig part verwendet.

Optionale Parameter

  • outputDirectory : Der Cloud Storage-Pfad, in dem die JSON-Ausgabedateien gespeichert werden. (Beispiel: gs://your-bucket/your-path/).
  • userOption: Mögliche Werte sind FLATTEN oder NONE. FLATTEN vereinfacht die Zeile auf die Einzelebene. NONE speichert die gesamte Zeile als JSON-String. Die Standardeinstellung ist NONE.
  • columnsAliases : Eine durch Kommas getrennte Liste von Spalten, die für den Vertex AI Vektorsuchindex erforderlich sind. Die Spalten id und embedding sind für die Vertex AI Vektorsuche erforderlich. Sie können die Schreibweise fromfamily:fromcolumn;to verwenden. Wenn die Spalten beispielsweise rowkey und cf:my_embedding sind und rowkey einen anderen Namen als die Einbettungsspalte hat, geben Sie cf:my_embedding;embedding und rowkey;id an. Verwenden Sie diese Option nur, wenn der Wert für userOption FLATTEN ist.
  • bigtableAppProfileId : Die ID des Bigtable-Anwendungsprofils, das für den Export verwendet werden soll. Wenn Sie kein Anwendungsprofil angeben, verwendet Bigtable das Standardanwendungsprofil der Instanz: https://cloud.google.com/bigtable/docs/app-profiles#default-app-profile.

Führen Sie die Vorlage aus.

Console

  1. Rufen Sie die Dataflow-Seite Job aus Vorlage erstellen auf.
  2. Zur Seite "Job aus Vorlage erstellen“
  3. Geben Sie im Feld Jobname einen eindeutigen Jobnamen ein.
  4. Optional: Wählen Sie für Regionaler Endpunkt einen Wert aus dem Drop-down-Menü aus. Die Standardregion ist us-central1.

    Eine Liste der Regionen, in denen Sie einen Dataflow-Job ausführen können, finden Sie unter Dataflow-Standorte.

  5. Wählen Sie im Drop-down-Menü Dataflow-Vorlage die Option the Bigtable to JSON templateaus.
  6. Geben Sie Ihre Parameterwerte in die Parameterfelder ein.
  7. Klicken Sie auf Job ausführen.

gcloud-CLI

Führen Sie die Vorlage in der Shell oder im Terminal aus:

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/Cloud_Bigtable_to_GCS_Json \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --parameters \
       bigtableProjectId=BIGTABLE_PROJECT_ID,\
       bigtableInstanceId=BIGTABLE_INSTANCE_ID,\
       bigtableTableId=BIGTABLE_TABLE_ID,\
       filenamePrefix=FILENAME_PREFIX,\

Ersetzen Sie dabei Folgendes:

  • JOB_NAME: ein eindeutiger Jobname Ihrer Wahl
  • VERSION: Die Version der Vorlage, die Sie verwenden möchten

    Sie können die folgenden Werte verwenden:

    • latest zur Verwendung der neuesten Version der Vorlage, die im nicht datierten übergeordneten Ordner im Bucket verfügbar ist: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • Den Versionsnamen wie 2023-09-12-00_RC00, um eine bestimmte Version der Vorlage zu verwenden. Diese ist verschachtelt im jeweiligen datierten übergeordneten Ordner im Bucket enthalten: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/.
  • REGION_NAME: die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: die Projekt-ID
  • BIGTABLE_INSTANCE_ID: die Instanz-ID
  • BIGTABLE_TABLE_ID: die Tabellen-ID
  • FILENAME_PREFIX: das JSON-Dateipräfix

API

Senden Sie eine HTTP-POST-Anfrage, um die Vorlage mithilfe der REST API auszuführen. Weitere Informationen zur API und ihren Autorisierungsbereichen finden Sie unter projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/Cloud_Bigtable_to_GCS_Json
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
     "bigtableProjectId": "BIGTABLE_PROJECT_ID",
     "bigtableInstanceId": "BIGTABLE_INSTANCE_ID",
     "bigtableTableId": "BIGTABLE_TABLE_ID",
     "filenamePrefix": "FILENAME_PREFIX",
   },
   "environment": { "maxWorkers": "10" }
}

Ersetzen Sie dabei Folgendes:

  • PROJECT_ID: die ID des Google Cloud-Projekts, in dem Sie den Dataflow-Job ausführen möchten
  • JOB_NAME: ein eindeutiger Jobname Ihrer Wahl
  • VERSION: Die Version der Vorlage, die Sie verwenden möchten

    Sie können die folgenden Werte verwenden:

    • latest zur Verwendung der neuesten Version der Vorlage, die im nicht datierten übergeordneten Ordner im Bucket verfügbar ist: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • Den Versionsnamen wie 2023-09-12-00_RC00, um eine bestimmte Version der Vorlage zu verwenden. Diese ist verschachtelt im jeweiligen datierten übergeordneten Ordner im Bucket enthalten: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/.
  • LOCATION: die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: die Projekt-ID
  • BIGTABLE_INSTANCE_ID: die Instanz-ID
  • BIGTABLE_TABLE_ID: die Tabellen-ID
  • FILENAME_PREFIX: das JSON-Dateipräfix

Nächste Schritte