Vorlage "Bigtable für Cloud Storage SequenceFile"

Die Vorlage "Cloud Bigtable für Cloud Storage SequenceFile" ist eine Pipeline, die Daten aus einer Bigtable-Tabelle liest und in einen Cloud Storage-Bucket im SequenceFile-Format schreibt. Sie können die Vorlage verwenden, um Daten von Bigtable in Cloud Storage zu kopieren.

Pipelineanforderungen

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

Vorlagenparameter

Parameter Beschreibung
bigtableProject Die ID des Google Cloud-Projekts der Bigtable-Instanz, aus der Sie Daten lesen möchten.
bigtableInstanceId Die ID der Bigtable-Instanz, die die Tabelle enthält.
bigtableTableId Die ID der zu exportierenden Bigtable-Tabelle.
bigtableAppProfileId Die ID des Bigtable-Anwendungsprofils, das für den Export verwendet werden soll. Wenn Sie kein Anwendungsprofil angeben, verwendet Bigtable das Standard-Anwendungsprofil der Instanz.
destinationPath Der Cloud Storage-Pfad, in den Daten geschrieben werden. Beispiel: gs://mybucket/somefolder.
filenamePrefix Das Präfix des SequenceFile-Dateinamens. Beispiel: output-.

Führen Sie die Vorlage aus.

Console

  1. Rufen Sie die Dataflow-Seite Job aus Vorlage erstellen auf.
    2. Zur Seite "Job aus Vorlage erstellen“
  2. Geben Sie im Feld Jobname einen eindeutigen Jobnamen ein.
  3. 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.

  4. Wählen Sie im Drop-down-Menü Dataflow-Vorlage die Option the Cloud Bigtable to SequenceFile Files on Cloud Storage template aus.
  5. Geben Sie Ihre Parameterwerte in die Parameterfelder ein.
  6. Klicken Sie auf Job ausführen.

gcloud

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_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

Dabei gilt:

  • 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 ID des Google Cloud-Projekts der Bigtable-Instanz, aus der Sie Daten lesen möchten.
  • INSTANCE_ID: Die ID der Bigtable-Instanz, die die Tabelle enthält.
  • TABLE_ID: Die ID der zu exportierenden Bigtable-Tabelle.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: Die ID des Bigtable-Anwendungsprofils, das für den Export verwendet werden soll.
  • DESTINATION_PATH: Der Cloud Storage-Pfad, in den Daten geschrieben werden, z. B. gs://mybucket/somefolder
  • FILENAME_PREFIX: Das Präfix des SequenceFile-Dateinamens. Beispiel: output-.

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_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" }
}

Dabei gilt:

  • 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 ID des Google Cloud-Projekts der Bigtable-Instanz, aus der Sie Daten lesen möchten.
  • INSTANCE_ID: Die ID der Bigtable-Instanz, die die Tabelle enthält.
  • TABLE_ID: Die ID der zu exportierenden Bigtable-Tabelle.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: Die ID des Bigtable-Anwendungsprofils, das für den Export verwendet werden soll.
  • DESTINATION_PATH: Der Cloud Storage-Pfad, in den Daten geschrieben werden, z. B. gs://mybucket/somefolder
  • FILENAME_PREFIX: Das Präfix des SequenceFile-Dateinamens. Beispiel: output-.

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