Plantilla de Bigtable a Cloud Storage en SequenceFile

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

Requisitos de la canalización

  • La tabla de Bigtable debe existir.
  • El bucket de Cloud Storage de salida debe existir antes de ejecutar la canalización.

Parámetros de la plantilla

Parámetro Descripción
bigtableProject El ID del proyecto de Google Cloud de la instancia de Bigtable del que deseas leer los datos.
bigtableInstanceId El ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
bigtableTableId El ID de la tabla de Bigtable que se exportará.
bigtableAppProfileId El ID del perfil de la aplicación de Bigtable que se usará para la exportación. Si no especificas un perfil de aplicación, Bigtable usa el perfil predeterminado de aplicación de la instancia.
destinationPath La ruta de Cloud Storage en la que se escriben los datos. Por ejemplo, gs://mybucket/somefolder
filenamePrefix El prefijo del nombre del archivo SequenceFile. Por ejemplo, output-.

Ejecuta la plantilla

Consola

  1. Ve a la página Crear un trabajo a partir de una plantilla de Dataflow.
    2. Ir a Crear un trabajo a partir de una plantilla
  2. En el campo Nombre del trabajo, ingresa un nombre de trabajo único.
  3. Opcional: Para Extremo regional, selecciona un valor del menú desplegable. La región predeterminada es us-central1.

    Para obtener una lista de regiones en las que puedes ejecutar un trabajo de Dataflow, consulta Ubicaciones de Dataflow.

  4. En el menú desplegable Plantilla de Dataflow, selecciona the Cloud Bigtable to SequenceFile Files on Cloud Storage template .
  5. En los campos de parámetros proporcionados, ingresa los valores de tus parámetros.
  6. Haga 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

Reemplaza lo siguiente:

  • JOB_NAME: Es el nombre del trabajo que elijas
  • VERSION: Es la versión de la plantilla que deseas usar.

    Puedes usar los siguientes valores:

    • latest para usar la última versión de la plantilla, que está disponible en la carpeta superior non-dated en el bucket 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 puede encontrar anidada en la carpeta superior con fecha correspondiente en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  • REGION_NAME: La región en la que deseas implementar tu trabajo de Dataflow, por ejemplo, us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud de la instancia de Bigtable del que deseas leer los datos.
  • INSTANCE_ID: Es el ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
  • TABLE_ID: Es el ID de la tabla de Bigtable que se exportará.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: Es el ID del perfil de la aplicación de Bigtable que se usará para la exportación.
  • DESTINATION_PATH: La ruta de Cloud Storage en la que se escriben los datos, por ejemplo, gs://mybucket/somefolder
  • FILENAME_PREFIX: Es el prefijo del nombre del archivo SequenceFile, por ejemplo, output-

API

Para ejecutar la plantilla con la API de REST, envía una solicitud HTTP POST. Para obtener más información de la API y sus permisos 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" }
}

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud en el que deseas ejecutar el trabajo de Dataflow.
  • JOB_NAME: Es el nombre del trabajo que elijas
  • VERSION: Es la versión de la plantilla que deseas usar.

    Puedes usar los siguientes valores:

    • latest para usar la última versión de la plantilla, que está disponible en la carpeta superior non-dated en el bucket 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 puede encontrar anidada en la carpeta superior con fecha correspondiente en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  • LOCATION: La región en la que deseas implementar tu trabajo de Dataflow, por ejemplo, us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud de la instancia de Bigtable del que deseas leer los datos.
  • INSTANCE_ID: Es el ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
  • TABLE_ID: Es el ID de la tabla de Bigtable que se exportará.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: Es el ID del perfil de la aplicación de Bigtable que se usará para la exportación.
  • DESTINATION_PATH: La ruta de Cloud Storage en la que se escriben los datos, por ejemplo, gs://mybucket/somefolder
  • FILENAME_PREFIX: Es el prefijo del nombre del archivo SequenceFile, por ejemplo, output-

¿Qué sigue?