Plantilla de Bigtable a SequenceFile de Cloud Storage

La plantilla de Bigtable a SequenceFile de Cloud Storage es una canalización que lee datos de una tabla de Bigtable y los escribe en un bucket de Cloud Storage en formato SequenceFile. Puedes usar la plantilla para copiar datos de Bigtable en Cloud Storage.

Requisitos del flujo de procesamiento

  • La tabla de Bigtable debe existir.
  • El segmento de Cloud Storage de salida debe existir antes de ejecutar el flujo de procesamiento.

Parámetros de plantilla

Parámetros obligatorios

  • bigtableProject el ID del proyecto de Google Cloud que contiene la instancia de Bigtable de la que quieres leer datos.
  • bigtableInstanceId el ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
  • bigtableTableId: ID de la tabla de Bigtable que se va a exportar.
  • destinationPath ruta de Cloud Storage en la que se escriben los datos. Por ejemplo, gs://your-bucket/your-path/.
  • filenamePrefix el prefijo del nombre de archivo de SequenceFile. Por ejemplo, output-.

Parámetros opcionales

  • bigtableAppProfileId: ID del perfil de aplicación de Bigtable que se va a usar para la exportación. Si no especificas un perfil de aplicación, Bigtable usará el perfil de aplicación predeterminado de la instancia: https://cloud.google.com/bigtable/docs/app-profiles#default-app-profile.
  • bigtableStartRow fila desde la que se debe iniciar la exportación. El valor predeterminado es la primera fila.
  • bigtableStopRow la fila en la que se detendrá la exportación. El valor predeterminado es la última fila.
  • bigtableMaxVersions número máximo de versiones de celdas. El valor predeterminado es 2147483647.
  • bigtableFilter cadena de filtro. Consulta http://hbase.apache.org/book.html#thrift. El valor predeterminado es una cadena vacía.

Ejecutar la plantilla

Consola

  1. Ve a la página Crear tarea a partir de plantilla de Dataflow.
  2. Ir a Crear tarea a partir de plantilla
  3. En el campo Nombre de la tarea, introduce un nombre único.
  4. Opcional: En Endpoint regional, seleccione un valor en el menú desplegable. La región predeterminada es us-central1.

    Para ver una lista de las regiones en las que puedes ejecutar una tarea de Dataflow, consulta Ubicaciones de Dataflow.

  5. En el menú desplegable Plantilla de flujo de datos, seleccione the Cloud Bigtable to SequenceFile Files on Cloud Storage template .
  6. En los campos de parámetros proporcionados, introduzca los valores de los parámetros.
  7. Haz clic en Ejecutar trabajo.

gcloud

En tu shell o terminal, ejecuta la plantilla:

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

Haz los cambios siguientes:

  • JOB_NAME: un nombre de trabajo único que elijas
  • VERSION: la versión de la plantilla que quieres usar

    Puedes usar los siguientes valores:

    • latest para usar la última versión de la plantilla, que está disponible en la carpeta principal sin fecha del contenedor: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • el nombre de la versión, como 2023-09-12-00_RC00, para usar una versión específica de la plantilla, que se encuentra anidada en la carpeta principal correspondiente con la fecha en el bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  • REGION_NAME: la región en la que quieras desplegar tu trabajo de Dataflow. Por ejemplo, us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: el ID del Google Cloud proyecto de la instancia de Bigtable de la que quieres leer datos.
  • INSTANCE_ID: el ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
  • TABLE_ID: el ID de la tabla de Bigtable que se va a exportar.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: el ID del perfil de aplicación de Bigtable que se usará para la exportación.
  • DESTINATION_PATH: ruta de Cloud Storage en la que se escriben los datos. Por ejemplo, gs://mybucket/somefolder.
  • FILENAME_PREFIX: el prefijo del nombre de archivo SequenceFile. Por ejemplo, output-.

API

Para ejecutar la plantilla mediante la API REST, envía una solicitud HTTP POST. Para obtener más información sobre la API y sus ámbitos de autorización, consulta 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" }
}

Haz los cambios siguientes:

  • PROJECT_ID: el ID del proyecto Google Cloud en el que quieres ejecutar la tarea de Dataflow
  • JOB_NAME: un nombre de trabajo único que elijas
  • VERSION: la versión de la plantilla que quieres usar

    Puedes usar los siguientes valores:

    • latest para usar la última versión de la plantilla, que está disponible en la carpeta principal sin fecha del contenedor: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • el nombre de la versión, como 2023-09-12-00_RC00, para usar una versión específica de la plantilla, que se encuentra anidada en la carpeta principal correspondiente con la fecha en el bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  • LOCATION: la región en la que quieras desplegar tu trabajo de Dataflow. Por ejemplo, us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: el ID del Google Cloud proyecto de la instancia de Bigtable de la que quieres leer datos.
  • INSTANCE_ID: el ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
  • TABLE_ID: el ID de la tabla de Bigtable que se va a exportar.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: el ID del perfil de aplicación de Bigtable que se usará para la exportación.
  • DESTINATION_PATH: ruta de Cloud Storage en la que se escriben los datos. Por ejemplo, gs://mybucket/somefolder.
  • FILENAME_PREFIX: el prefijo del nombre de archivo SequenceFile. Por ejemplo, output-.

Siguientes pasos