Modifiche in tempo reale di Spanner al modello Pub/Sub

Le modifiche in tempo reale di Spanner al modello Pub/Sub è una pipeline di inserimento flussi che trasmette i flussi di record delle modifiche dei dati di Spanner e li scrive in argomenti Pub/Sub utilizzando Dataflow Runner V2.

Per inviare i dati a un nuovo argomento Pub/Sub, devi prima creare l'argomento. Dopo la creazione, Pub/Sub genera e collega automaticamente una sottoscrizione al nuovo argomento. Se provi a inviare dati a un argomento Pub/Sub che non esiste, la pipeline Dataflow genera un'eccezione e la pipeline si blocca mentre tenta continuamente di stabilire una connessione.

Se l'argomento Pub/Sub necessario esiste già, puoi inviare i dati a quell'argomento.

Per ulteriori informazioni, consulta Informazioni sulle modifiche in tempo reale, Creare connessioni per le modifiche in tempo reale con Dataflow e Best practice per i flussi di modifiche.

Requisiti della pipeline

• L'istanza Spanner deve esistere prima di eseguire la 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.
• L'argomento Pub/Sub deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

• spannerInstanceId : l'istanza Spanner da cui leggere le modifiche in tempo reale.
• spannerDatabase : il database Spanner da cui leggere modifiche in tempo reale.
• spannerMetadataInstanceId : l'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.
• pubsubTopic : l'argomento Pub/Sub per l'output delle modifiche in tempo reale.

Parametri facoltativi

• spannerProjectId : il progetto da cui leggere 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 specificato, Spanner crea automaticamente la tabella dei metadati del connettore dei flussi durante la modifica del flusso della pipeline. Devi fornire questo parametro quando aggiorni una pipeline esistente. Non usare questo parametro in altri casi.
• startTimestamp : il valore DateTime iniziale (https://tools.ietf.org/html/rfc3339), incluso, da utilizzare per la lettura delle modifiche in tempo reale. Ad esempio, ad esempio: 2021-10-12T07:20:50.52Z. Il valore predefinito è il timestamp di avvio della pipeline, ovvero l'ora attuale.
• endTimestamp : il valore DateTime finale (https://tools.ietf.org/html/rfc3339), incluso, da utilizzare per la lettura delle modifiche in tempo reale. Ad esempio, ad 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.
• outputDataFormat : il formato dell'output. L'output viene aggregato in molti messaggi PubsubMessages e inviato a un argomento Pub/Sub. I formati consentiti sono JSON e AVRO. Il valore predefinito è JSON.
• pubsubAPI : l'API Pub/Sub utilizzata per implementare la pipeline. Le API consentite sono pubsubio e native_client. Per un numero ridotto di query al secondo (QPS), native_client ha meno latenza. Per un numero elevato di QPS, pubsubio offre prestazioni migliori e più stabili. Il valore predefinito è pubsubio.
• pubsubProjectId : progetto dell'argomento Pub/Sub. Il valore predefinito per questo parametro è il progetto in cui è in esecuzione la pipeline Dataflow.
• rpcPriority : la priorità delle richieste per le chiamate Spanner. I valori consentiti sono HIGH, MEDIUM e LOW. Il valore predefinito è: HIGH).

Esegui il modello

Console

1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
Vai a Crea job da modello
2. Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
3. (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.

4. Dal menu a discesa Modello Dataflow, seleziona the Cloud Spanner change streams to Pub/Sub template.
5. Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nota: per utilizzare Google Cloud CLI per eseguire flex modelli, devi disporre di Google Cloud CLI 284.0.0 o successiva.

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_PubSub \
        --region REGION_NAME \
        --parameters \
    spannerInstanceId=SPANNER_INSTANCE_ID,\
    spannerDatabase=SPANNER_DATABASE,\
    spannerMetadataInstanceId=SPANNER_METADATA_INSTANCE_ID,\
    spannerMetadataDatabase=SPANNER_METADATA_DATABASE,\
    spannerChangeStreamName=SPANNER_CHANGE_STREAM,\
    pubsubTopic=PUBSUB_TOPIC
    

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 Spanner
• SPANNER_DATABASE: database Spanner
• SPANNER_METADATA_INSTANCE_ID: ID istanza di metadati di Spanner
• SPANNER_METADATA_DATABASE: database di metadati Spanner
• SPANNER_CHANGE_STREAM: modifiche in tempo reale di Spanner
• PUBSUB_TOPIC: l'argomento Pub/Sub 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",
            "pubsubTopic": "PUBSUB_TOPIC"
        },
        "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Spanner_Change_Streams_to_PubSub",
    }
  }
  

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 Spanner
• SPANNER_DATABASE: database Spanner
• SPANNER_METADATA_INSTANCE_ID: ID istanza di metadati di Spanner
• SPANNER_METADATA_DATABASE: database di metadati Spanner
• SPANNER_CHANGE_STREAM: modifiche in tempo reale di Spanner
• PUBSUB_TOPIC: l'argomento Pub/Sub 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.SpannerChangeStreamsToPubSubOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.FileFormatFactorySpannerChangeStreamsToPubSub;
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.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link SpannerChangeStreamsToPubSub} pipeline streams change stream record(s) and stores to
 * pubsub topic in user specified format. The sink data can be stored in a JSON Text or Avro data
 * format.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/googlecloud-to-googlecloud/README_Spanner_Change_Streams_to_PubSub.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "Spanner_Change_Streams_to_PubSub",
    category = TemplateCategory.STREAMING,
    displayName = "Cloud Spanner change streams to Pub/Sub",
    description = {
      "The Cloud Spanner change streams to the Pub/Sub template is a streaming pipeline that streams Cloud Spanner data change records and writes them into Pub/Sub topics using Dataflow Runner V2.\n",
      "To output your data to a new Pub/Sub topic, you need to first create the topic. After creation, Pub/Sub automatically generates and attaches a subscription to the new topic. "
          + "If you try to output data to a Pub/Sub topic that doesn't exist, the dataflow pipeline throws an exception, and the pipeline gets stuck as it continuously tries to make a connection.\n",
      "If the necessary Pub/Sub topic already exists, you can output data to that topic.",
      "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 = SpannerChangeStreamsToPubSubOptions.class,
    flexContainerName = "spanner-changestreams-to-pubsub",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/cloud-spanner-change-streams-to-pubsub",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {
      "The Cloud Spanner instance must exist before 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 Pub/Sub topic must exist prior to running the pipeline."
    },
    streaming = true,
    supportsAtLeastOnce = true)
public class SpannerChangeStreamsToPubSub {
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(SpannerChangeStreamsToPubSub.class);
  private static final String USE_RUNNER_V2_EXPERIMENT = "use_runner_v2";

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

    LOG.info("Starting Input Messages to Pub/Sub");

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

    run(options);
  }

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

  private static String getPubsubProjectId(SpannerChangeStreamsToPubSubOptions options) {
    return options.getPubsubProjectId().isEmpty()
        ? options.getProject()
        : options.getPubsubProjectId();
  }

  public static PipelineResult run(SpannerChangeStreamsToPubSubOptions options) {
    LOG.info("Requested Message Format is " + options.getOutputDataFormat());
    options.setStreaming(true);
    options.setEnableStreamingEngine(true);

    final Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    // Get the Spanner project, instance, database, metadata instance, metadata database
    // change stream, pubsub topic, and pubsub api parameters.
    String spannerProjectId = getSpannerProjectId(options);
    String instanceId = options.getSpannerInstanceId();
    String databaseId = options.getSpannerDatabase();
    String metadataInstanceId = options.getSpannerMetadataInstanceId();
    String metadataDatabaseId = options.getSpannerMetadataDatabase();
    String changeStreamName = options.getSpannerChangeStreamName();
    String pubsubProjectId = getPubsubProjectId(options);
    String pubsubTopicName = options.getPubsubTopic();
    String pubsubAPI = options.getPubsubAPI();

    // 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(spannerProjectId)
            .withInstanceId(instanceId)
            .withDatabaseId(databaseId);
    // Propagate database role for fine-grained access control on change stream.
    if (options.getSpannerDatabaseRole() != null) {
      spannerConfig =
          spannerConfig.withDatabaseRole(
              ValueProvider.StaticValueProvider.of(options.getSpannerDatabaseRole()));
    }
    pipeline
        .apply(
            SpannerIO.readChangeStream()
                .withSpannerConfig(spannerConfig)
                .withMetadataInstance(metadataInstanceId)
                .withMetadataDatabase(metadataDatabaseId)
                .withChangeStreamName(changeStreamName)
                .withInclusiveStartAt(startTimestamp)
                .withInclusiveEndAt(endTimestamp)
                .withRpcPriority(rpcPriority)
                .withMetadataTable(metadataTableName))
        .apply(
            "Convert each record to a PubsubMessage",
            FileFormatFactorySpannerChangeStreamsToPubSub.newBuilder()
                .setOutputDataFormat(options.getOutputDataFormat())
                .setProjectId(pubsubProjectId)
                .setPubsubAPI(pubsubAPI)
                .setPubsubTopicName(pubsubTopicName)
                .build());
    return pipeline.run();
  }
}

Passaggi successivi

• Scopri di più sui modelli Dataflow.
• Consulta l'elenco dei modelli forniti da Google.