Modèle Bigtable vers Cloud Storage SequenceFile

Le modèle "Bigtable vers Cloud Storage SequenceFile" est un pipeline qui lit les données d'une table Bigtable et les écrit dans un bucket Cloud Storage au format SequenceFile. Vous pouvez utiliser ce modèle pour copier des données de Bigtable vers Cloud Storage.

Conditions requises pour ce pipeline

  • La table Bigtable doit exister.
  • Le bucket Cloud Storage de sortie doit exister avant l'exécution du pipeline.

Paramètres de modèle

Paramètres Description
bigtableProject ID du projet Google Cloud de l'instance Bigtable dont vous souhaitez lire les données.
bigtableInstanceId ID de l'instance Bigtable qui contient la table.
bigtableTableId ID de la table Bigtable à exporter.
bigtableAppProfileId ID du profil d'application Bigtable à utiliser pour l'exportation. Si vous ne spécifiez pas de profil d'application, Bigtable utilise le profil d'application par défaut de l'instance.
destinationPath Chemin d'accès Cloud Storage où les données sont écrites. Par exemple, gs://mybucket/somefolder.
filenamePrefix Préfixe du nom de fichier SequenceFile. Par exemple, output-.

Exécuter le modèle

Console

  1. Accédez à la page Dataflow Créer un job à partir d'un modèle.
    2. Accéder à la page Créer un job à partir d'un modèle
  2. Dans le champ Nom du job, saisissez un nom de job unique.
  3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. La région par défaut est us-central1.

    Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter un job Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

  4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Cloud Bigtable to SequenceFile Files on Cloud Storage template .
  5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
  6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Dans le shell ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/Cloud_Bigtable_to_GCS_SequenceFile \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
bigtableProject=BIGTABLE_PROJECT_ID,\
bigtableInstanceId=INSTANCE_ID,\
bigtableTableId=TABLE_ID,\
bigtableAppProfileId=APPLICATION_PROFILE_ID,\
destinationPath=DESTINATION_PATH,\
filenamePrefix=FILENAME_PREFIX

Remplacez les éléments suivants :

  • JOB_NAME : nom unique de la tâche de votre choix
  • VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

    Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • REGION_NAME : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud de l'instance Bigtable dont vous souhaitez lire les données
  • INSTANCE_ID : ID de l'instance Bigtable qui contient la table
  • TABLE_ID : ID de la table Bigtable à exporter
  • APPLICATION_PROFILE_ID : ID du profil d'application Bigtable à utiliser pour l'exportation
  • DESTINATION_PATH : chemin d'accès à Cloud Storage où les données sont écrites, par exemple, gs://mybucket/somefolder
  • FILENAME_PREFIX : préfixe du nom de fichier SequenceFile (par exemple, output-)

API

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API, ses autorisations et leurs champs d'application, consultez la section 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_SequenceFile
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "bigtableProject": "BIGTABLE_PROJECT_ID",
       "bigtableInstanceId": "INSTANCE_ID",
       "bigtableTableId": "TABLE_ID",
       "bigtableAppProfileId": "APPLICATION_PROFILE_ID",
       "destinationPath": "DESTINATION_PATH",
       "filenamePrefix": "FILENAME_PREFIX",
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter le job Dataflow
  • JOB_NAME : nom unique de la tâche de votre choix
  • VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

    Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • LOCATION : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre tâche Dataflow, par exemple us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud de l'instance Bigtable dont vous souhaitez lire les données
  • INSTANCE_ID : ID de l'instance Bigtable qui contient la table
  • TABLE_ID : ID de la table Bigtable à exporter
  • APPLICATION_PROFILE_ID : ID du profil d'application Bigtable à utiliser pour l'exportation
  • DESTINATION_PATH : chemin d'accès à Cloud Storage où les données sont écrites, par exemple, gs://mybucket/somefolder
  • FILENAME_PREFIX : préfixe du nom de fichier SequenceFile (par exemple, output-)

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