Modello di flussi di modifiche di Spanner a Pub/Sub

Il modello di flussi di modifiche di Spanner a Pub/Sub è una pipeline in modalità flusso che esegue il flusso dei record delle modifiche dei dati di Spanner e li scrive negli argomenti Pub/Sub utilizzando Dataflow Runner 2.

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

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

Per saperne di più, consulta Informazioni sui flussi di modifiche, Creare connessioni con i flussi di modifiche con Dataflow, e Best practice per i flussi di modifiche.

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 di metadati Spanner deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
  • Il database dei metadati Spanner deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
  • Il flusso di modifiche Spanner deve 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 i flussi di modifiche.
  • spannerDatabase: il database Spanner da cui leggere gli stream delle modifiche.
  • spannerMetadataInstanceId: l'istanza Spanner da utilizzare per la tabella dei metadati del connettore delle modifiche in tempo reale.
  • spannerMetadataDatabase: il database Spanner da utilizzare per la tabella dei metadati del connettore degli stream di modifiche.
  • spannerChangeStreamName: il nome del flusso di modifiche Spanner da cui leggere.
  • pubsubTopic: l'argomento Pub/Sub per l'output degli stream di modifiche.

Parametri facoltativi

  • spannerProjectId: il progetto da cui leggere gli stream delle modifiche. In questo progetto viene creata anche la tabella dei metadati del connettore degli stream di modifiche. 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 di controllo dell'accesso granulare. Il ruolo del database deve disporre del privilegio SELECT sul flusso di modifiche e del privilegio EXECUTE sulla funzione di lettura del flusso di modifiche. Per ulteriori informazioni, consulta Controllo dell'accesso granulare per gli stream di modifiche (https://cloud.google.com/spanner/docs/fgac-change-streams).
  • spannerMetadataTableName: il nome della tabella dei metadati del connettore di stream di modifiche di Spanner da utilizzare. Se non viene fornita, Spanner crea automaticamente la tabella dei metadati del connettore degli stream durante la modifica del flusso della pipeline. Devi fornire questo parametro quando aggiorni una pipeline esistente. Non utilizzare questo parametro per altri casi.
  • startTimestamp: la data e l'ora di inizio (https://tools.ietf.org/html/rfc3339), incluse, da utilizzare per la lettura degli stream di variazioni. Ad esempio, ex- 2021-10-12T07:20:50.52Z. Il valore predefinito è il timestamp all'avvio della pipeline, ovvero l'ora corrente.
  • endTimestamp: la data e l'ora di fine (https://tools.ietf.org/html/rfc3339), incluse, da utilizzare per la lettura degli stream di variazioni. Ad esempio, ex- 2021-10-12T07:20:50.52Z. Il valore predefinito è un'ora infinita nel futuro.
  • spannerHost: l'endpoint Cloud Spanner da chiamare nel modello. Utilizzato solo per i test. Ad esempio, https://spanner.googleapis.com. Valore predefinito: https://spanner.googleapis.com.
  • outputDataFormat: il formato dell'output. L'output viene racchiuso in molti messaggi Pubsub 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 una latenza inferiore. 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 della richiesta per le chiamate Spanner. I valori consentiti sono HIGH, MEDIUM e LOW. Il valore predefinito è HIGH.
  • includeSpannerSource: indica se includere o meno l'ID database e l'ID istanza Spanner da cui leggere il flusso di modifiche nei dati del messaggio di output. Il valore predefinito è false.
  • outputMessageMetadata: il valore di stringa per il campo personalizzato outputMessageMetadata nel messaggio Pub/Sub di output. Il valore predefinito è vuoto e il campo outputMessageMetadata viene compilato solo se questo valore non è vuoto. Inserisci i caratteri speciali con il carattere di escape quando inserisci il valore qui(ad es. virgolette doppie).

Esegui il modello

ConsolegcloudAPI
  1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
    2. 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 delle regioni in cui puoi eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.

  4. Nel menu a discesa Modello di flusso di dati, seleziona the Cloud Spanner change streams to Pub/Sub template.
  5. Nei campi dei parametri forniti, inserisci i valori dei parametri.
  6. Fai clic su Esegui job.

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 di job univoco a tua scelta
  • VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

    Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • 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 dei metadati Spanner
  • SPANNER_METADATA_DATABASE: database dei metadati Spanner
  • SPANNER_CHANGE_STREAM: modifica in tempo reale di Spanner
  • PUBSUB_TOPIC: l'argomento Pub/Sub per l'output degli stream di modifiche

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per ulteriori 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 di job univoco a tua scelta
  • VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

    Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • 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 dei metadati Spanner
  • SPANNER_METADATA_DATABASE: database dei metadati Spanner
  • SPANNER_CHANGE_STREAM: modifica in tempo reale di Spanner
  • PUBSUB_TOPIC: l'argomento Pub/Sub per l'output degli stream di modifiche
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.nio.charset.StandardCharsets;
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 boolean isValidAsciiString(String outputMessageMetadata) {
    if (outputMessageMetadata != null
        && !StandardCharsets.US_ASCII.newEncoder().canEncode(outputMessageMetadata)) {
      return false;
    }
    return true;
  }

  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();
    Boolean includeSpannerSource = options.getIncludeSpannerSource();
    String outputMessageMetadata = options.getOutputMessageMetadata();

    // Ensure outputMessageMetadata only contains valid ascii characters
    if (!isValidAsciiString(outputMessageMetadata)) {
      throw new RuntimeException("outputMessageMetadata contains non ascii characters.");
    }

    // 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)
                .setIncludeSpannerSource(includeSpannerSource)
                .setSpannerDatabaseId(databaseId)
                .setSpannerInstanceId(instanceId)
                .setOutputMessageMetadata(outputMessageMetadata)
                .build());
    return pipeline.run();
  }
}

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