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Modifiche in tempo reale di Spanner al modello di Cloud Storage

Le modifiche in tempo reale di Spanner al modello di Cloud Storage sono pipeline di flusso che trasmettono i flussi di record delle modifiche dei dati di Spanner e li scrivono in un bucket Cloud Storage utilizzando Dataflow Runner v2.

La pipeline raggruppa i record di modifiche in tempo reale di Spanner in finestre in base al relativo timestamp. Ogni finestra rappresenta una durata di tempo di cui puoi configurare la durata con questo modello. Tutti i record con timestamp appartenenti alla finestra sono garantiti per essere nella finestra; non ci possono essere arrivi in ritardo. Puoi anche definire un numero di shard di output; la pipeline crea un file di output di Cloud Storage per finestra per ogni shard. All'interno di un file di output, i record non sono ordinati. I file di output possono essere scritti in formato JSON o AVRO, a seconda della configurazione utente.

Tieni presente che puoi ridurre al minimo la latenza di rete e i costi di trasporto di rete eseguendo il job Dataflow dalla stessa regione della tua istanza Spanner o del bucket Cloud Storage. Se utilizzi origini, sink, posizioni dei file temporanei o posizioni dei file temporanei che si trovano al di fuori della regione del job, i tuoi dati potrebbero essere inviati tra regioni. Scopri di più sulle regioni Dataflow.

Scopri di più sui flussi di modifiche, su come creare pipeline Dataflow in modalità flusso di modifiche e sulle best practice.

Requisiti della pipeline

L'istanza Spanner deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
Il database Spanner deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
L'istanza dei metadati Spanner deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
Il database di metadati Spanner deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
Le modifiche in tempo reale di Spanner devono esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
Il bucket di output di Cloud Storage deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

spannerInstanceId : l'ID dell'istanza Spanner da cui leggere i flussi di dati delle modifiche.
spannerDatabase : il database Spanner da cui leggere i flussi di dati delle modifiche.
spannerMetadataInstanceId : l'ID istanza Spanner da utilizzare per la tabella dei metadati del connettore di modifiche in tempo reale.
spannerMetadataDatabase : il database Spanner da utilizzare per la tabella dei metadati del connettore di modifiche in tempo reale.
spannerChangeStreamName : il nome del flusso di modifiche Spanner da cui leggere.
gcsOutputDirectory : il prefisso del percorso e del nome file per la scrittura dei file di output. Deve terminare con una barra. La formattazione DateTime viene utilizzata per analizzare il percorso della directory per i formattatori di data e ora. ad esempio gs://your-bucket/your-path.

Parametri facoltativi

spannerProjectId : l'ID del progetto Google Cloud che contiene il database Spanner da cui leggere le modifiche in tempo reale. In questo progetto viene anche creata la tabella dei metadati del connettore di modifiche in tempo reale. Il valore predefinito per questo parametro è il progetto in cui è in esecuzione la pipeline Dataflow.
spannerDatabaseRole : il ruolo del database Spanner da utilizzare durante l'esecuzione del modello. Questo parametro è obbligatorio solo se l'entità IAM che esegue il modello è un utente con controllo dell'accesso dell'accesso granulare. Il ruolo del database deve avere il privilegio SELECT per la modifica in tempo reale e il privilegio EXECUTE per la funzione di lettura del flusso di modifiche. Per ulteriori informazioni, consulta Controllo dell'accesso granulare per le modifiche in tempo reale (https://cloud.google.com/spanner/docs/fgac-change-streams).
spannerMetadataTableName : la modifiche in tempo reale del nome della tabella dei metadati del connettore di Spanner da utilizzare. Se non viene specificata, durante l'esecuzione della pipeline viene creata automaticamente una tabella di metadati delle modifiche in tempo reale di Spanner. Devi fornire un valore per questo parametro quando aggiorni una pipeline esistente. In caso contrario, non utilizzare questo parametro.
startTimestamp : il valore DateTime di inizio, incluso, da utilizzare per la lettura delle modifiche in tempo reale, nel formato Ex-2021-10-12T07:20:50.52Z. Il valore predefinito è il timestamp di avvio della pipeline, ovvero l'ora attuale.
endTimestamp : la data/ora finale (inclusa) da utilizzare per la lettura delle modifiche in tempo reale. Ad esempio, Esempio-2021-10-12T07:20:50.52Z. Il valore predefinito è un tempo infinito nel futuro.
spannerHost : l'endpoint di Cloud Spanner da chiamare nel modello. Utilizzato solo per i test. Esempio: https://spanner.googleapis.com. Il valore predefinito è: https://spanner.googleapis.com.
outputFileFormat : il formato del file Cloud Storage di output. I formati consentiti sono TEXT e AVRO. Il valore predefinito è AVRO.
windowDuration : la durata della finestra è l'intervallo in cui i dati vengono scritti nella directory di output. Configura la durata in base alla velocità effettiva della pipeline. Ad esempio, una velocità effettiva più elevata potrebbe richiedere finestre di dimensioni inferiori affinché i dati rientrino in memoria. Il valore predefinito è 5 m (cinque minuti), con un minimo di 1 s (un secondo). I formati consentiti sono: [int]s (per i secondi, ad esempio 5s), [int]m (per i minuti, ad esempio 12m), [int]h (per le ore, ad esempio 2h). (Esempio: 5 m).
rpcPriority : la priorità delle richieste per le chiamate Spanner. Il valore deve essere HIGH, MEDIUM o LOW. Il valore predefinito è HIGH.
outputFilenamePrefix : il prefisso da inserire in ogni file finestrato. (Esempio: output-). Il valore predefinito è: output.
numShards : il numero massimo di shard di output prodotti durante la scrittura. Un numero più elevato di shard significa una maggiore velocità effettiva per la scrittura in Cloud Storage, ma un costo di aggregazione dei dati potenzialmente superiore negli shard durante l'elaborazione dei file Cloud Storage di output. Il valore predefinito è 20.

Esegui il modello

Console

Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.

Vai a Crea job da modello

Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
(Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. La regione predefinita è us-central1.
Per un elenco di regioni in cui è possibile eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.
Dal menu a discesa Modello Dataflow, seleziona the Cloud Spanner change streams to Google Cloud Storage template.
Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Spanner_Change_Streams_to_Google_Cloud_Storage \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
spannerInstanceId=SPANNER_INSTANCE_ID,\
spannerDatabase=SPANNER_DATABASE,\
spannerMetadataInstanceId=SPANNER_METADATA_INSTANCE_ID,\
spannerMetadataDatabase=SPANNER_METADATA_DATABASE,\
spannerChangeStreamName=SPANNER_CHANGE_STREAM,\
gcsOutputDirectory=GCS_OUTPUT_DIRECTORY

Sostituisci quanto segue:

JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta
VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare
Puoi utilizzare i seguenti valori:
- latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella padre non con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
- il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica del modello, che è possibile trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
Attenzione:la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che provocano errori. I tuoi ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale con data più recente per evitare che queste modifiche che provocano un errore influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
REGION_NAME: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
SPANNER_INSTANCE_ID: ID istanza Cloud Spanner
SPANNER_DATABASE: database Cloud Spanner
SPANNER_METADATA_INSTANCE_ID: ID istanza metadati Cloud Spanner
SPANNER_METADATA_DATABASE: database di metadati Cloud Spanner
SPANNER_CHANGE_STREAM: modifiche in tempo reale di Cloud Spanner
GCS_OUTPUT_DIRECTORY: posizione del file per l'output delle modifiche in tempo reale

API

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per maggiori informazioni sull'API e sui relativi ambiti di autorizzazione, consulta projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "spannerInstanceId": "SPANNER_INSTANCE_ID",
          "spannerDatabase": "SPANNER_DATABASE",
          "spannerMetadataInstanceId": "SPANNER_METADATA_INSTANCE_ID",
          "spannerMetadataDatabase": "SPANNER_METADATA_DATABASE",
          "spannerChangeStreamName": "SPANNER_CHANGE_STREAM",
          "gcsOutputDirectory": "GCS_OUTPUT_DIRECTORY"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Spanner_Change_Streams_to_Google_Cloud_Storage",
   }
}

Sostituisci quanto segue:

PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta
VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare
Puoi utilizzare i seguenti valori:
- latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella padre non con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
- il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica del modello, che è possibile trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
Attenzione:la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che provocano errori. I tuoi ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale con data più recente per evitare che queste modifiche che provocano un errore influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
SPANNER_INSTANCE_ID: ID istanza Cloud Spanner
SPANNER_DATABASE: database Cloud Spanner
SPANNER_METADATA_INSTANCE_ID: ID istanza metadati Cloud Spanner
SPANNER_METADATA_DATABASE: database di metadati Cloud Spanner
SPANNER_CHANGE_STREAM: modifiche in tempo reale di Cloud Spanner
GCS_OUTPUT_DIRECTORY: posizione del file per l'output delle modifiche in tempo reale

Codice sorgente del modello

Java

/*
 * Copyright (C) 2022 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.v2.templates;

import com.google.cloud.Timestamp;
import com.google.cloud.spanner.Options.RpcPriority;
import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.v2.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.options.SpannerChangeStreamsToGcsOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.FileFormatFactorySpannerChangeStreams;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.DurationUtils;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.spanner.SpannerConfig;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.spanner.SpannerIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.FixedWindows;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.Window;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link SpannerChangeStreamsToGcs} pipeline streams change stream record(s) and stores to
 * Google Cloud Storage bucket in user specified format. The sink data can be stored in a Text or
 * Avro file format.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/googlecloud-to-googlecloud/README_Spanner_Change_Streams_to_Google_Cloud_Storage.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "Spanner_Change_Streams_to_Google_Cloud_Storage",
    category = TemplateCategory.STREAMING,
    displayName = "Cloud Spanner change streams to Cloud Storage",
    description = {
      "The Cloud Spanner change streams to Cloud Storage template is a streaming pipeline that streams Spanner data change records and writes them into a Cloud Storage bucket using Dataflow Runner V2.\n",
      "The pipeline groups Spanner change stream records into windows based on their timestamp, with each window representing a time duration whose length you can configure with this template. "
          + "All records with timestamps belonging to the window are guaranteed to be in the window; there can be no late arrivals. "
          + "You can also define a number of output shards; the pipeline creates one Cloud Storage output file per window per shard. "
          + "Within an output file, records are unordered. Output files can be written in either JSON or AVRO format, depending on the user configuration.\n",
      "Note that you can minimize network latency and network transport costs by running the Dataflow job from the same region as your Cloud Spanner instance or Cloud Storage bucket. "
          + "If you use sources, sinks, staging file locations, or temporary file locations that are located outside of your job's region, your data might be sent across regions. "
          + "See more about <a href=\"https://cloud.google.com/dataflow/docs/concepts/regional-endpoints\">Dataflow regional endpoints</a>.\n",
      "Learn more about <a href=\"https://cloud.google.com/spanner/docs/change-streams\">change streams</a>, <a href=\"https://cloud.google.com/spanner/docs/change-streams/use-dataflow\">how to build change streams Dataflow pipelines</a>, and <a href=\"https://cloud.google.com/spanner/docs/change-streams/use-dataflow#best_practices\">best practices</a>."
    },
    optionsClass = SpannerChangeStreamsToGcsOptions.class,
    flexContainerName = "spanner-changestreams-to-gcs",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/cloud-spanner-change-streams-to-cloud-storage",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {
      "The Cloud Spanner instance must exist prior to running the pipeline.",
      "The Cloud Spanner database must exist prior to running the pipeline.",
      "The Cloud Spanner metadata instance must exist prior to running the pipeline.",
      "The Cloud Spanner metadata database must exist prior to running the pipeline.",
      "The Cloud Spanner change stream must exist prior to running the pipeline.",
      "The Cloud Storage output bucket must exist prior to running the pipeline."
    },
    streaming = true,
    supportsAtLeastOnce = true)
public class SpannerChangeStreamsToGcs {
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(SpannerChangeStreamsToGcs.class);
  private static final String USE_RUNNER_V2_EXPERIMENT = "use_runner_v2";

  public static void main(String[] args) {
    UncaughtExceptionLogger.register();

    LOG.info("Starting Input Files to GCS");

    SpannerChangeStreamsToGcsOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).as(SpannerChangeStreamsToGcsOptions.class);

    run(options);
  }

  private static String getProjectId(SpannerChangeStreamsToGcsOptions options) {
    return options.getSpannerProjectId().isEmpty()
        ? options.getProject()
        : options.getSpannerProjectId();
  }

  public static PipelineResult run(SpannerChangeStreamsToGcsOptions options) {
    LOG.info("Requested File Format is " + options.getOutputFileFormat());
    options.setStreaming(true);
    options.setEnableStreamingEngine(true);

    final Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    // Get the Spanner project, instance, database, and change stream parameters.
    String projectId = getProjectId(options);
    String instanceId = options.getSpannerInstanceId();
    String databaseId = options.getSpannerDatabase();
    String metadataInstanceId = options.getSpannerMetadataInstanceId();
    String metadataDatabaseId = options.getSpannerMetadataDatabase();
    String changeStreamName = options.getSpannerChangeStreamName();

    // Retrieve and parse the start / end timestamps.
    Timestamp startTimestamp =
        options.getStartTimestamp().isEmpty()
            ? Timestamp.now()
            : Timestamp.parseTimestamp(options.getStartTimestamp());
    Timestamp endTimestamp =
        options.getEndTimestamp().isEmpty()
            ? Timestamp.MAX_VALUE
            : Timestamp.parseTimestamp(options.getEndTimestamp());

    // Add use_runner_v2 to the experiments option, since Change Streams connector is only supported
    // on Dataflow runner v2.
    List<String> experiments = options.getExperiments();
    if (experiments == null) {
      experiments = new ArrayList<>();
    }
    if (!experiments.contains(USE_RUNNER_V2_EXPERIMENT)) {
      experiments.add(USE_RUNNER_V2_EXPERIMENT);
    }
    options.setExperiments(experiments);

    String metadataTableName =
        options.getSpannerMetadataTableName() == null
            ? null
            : options.getSpannerMetadataTableName();

    final RpcPriority rpcPriority = options.getRpcPriority();
    SpannerConfig spannerConfig =
        SpannerConfig.create()
            .withHost(ValueProvider.StaticValueProvider.of(options.getSpannerHost()))
            .withProjectId(projectId)
            .withInstanceId(instanceId)
            .withDatabaseId(databaseId);
    // Propagate database role for fine-grained access control on change stream.
    if (options.getSpannerDatabaseRole() != null) {
      LOG.info("Setting database role on SpannerConfig: " + options.getSpannerDatabaseRole());
      spannerConfig =
          spannerConfig.withDatabaseRole(
              ValueProvider.StaticValueProvider.of(options.getSpannerDatabaseRole()));
    }
    LOG.info("Created SpannerConfig: " + spannerConfig);
    pipeline
        .apply(
            SpannerIO.readChangeStream()
                .withSpannerConfig(spannerConfig)
                .withMetadataInstance(metadataInstanceId)
                .withMetadataDatabase(metadataDatabaseId)
                .withChangeStreamName(changeStreamName)
                .withInclusiveStartAt(startTimestamp)
                .withInclusiveEndAt(endTimestamp)
                .withRpcPriority(rpcPriority)
                .withMetadataTable(metadataTableName))
        .apply(
            "Creating " + options.getWindowDuration() + " Window",
            Window.into(FixedWindows.of(DurationUtils.parseDuration(options.getWindowDuration()))))
        .apply(
            "Write To GCS",
            FileFormatFactorySpannerChangeStreams.newBuilder().setOptions(options).build());

    return pipeline.run();
  }
}

Passaggi successivi

Scopri di più sui modelli Dataflow.
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