Da Spanner a modello Avro di Cloud Storage

Il modello da Spanner a file Avro su Cloud Storage è una pipeline batch che esporta un intero database Spanner in Cloud Storage in formato Avro. L'esportazione di un database Spanner crea una cartella nel bucket selezionato. La cartella contiene:

• Un file spanner-export.json.
• Un file TableName-manifest.json per ogni tabella nel database che hai esportato.
• Uno o più file TableName.avro-#####-of-#####.

Ad esempio, l'esportazione di un database con due tabelle, Singers e Albums, crea il seguente set di file:

• Albums-manifest.json
• Albums.avro-00000-of-00002
• Albums.avro-00001-of-00002
• Singers-manifest.json
• Singers.avro-00000-of-00003
• Singers.avro-00001-of-00003
• Singers.avro-00002-of-00003
• spanner-export.json

Requisiti della pipeline

• Il database Spanner deve esistere.
• Deve esistere il bucket Cloud Storage di output.
• Oltre ai ruoli IAM (Identity and Access Management) necessari per eseguire i job Dataflow, devi disporre anche dei ruoli IAM appropriati per leggere i dati Spanner e scrivere nel bucket Cloud Storage.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

• instanceId : l'ID istanza del database Spanner che vuoi esportare.
• databaseId : l'ID del database Spanner che vuoi esportare.
• outputDir : il percorso di Cloud Storage in cui esportare i file Avro. Il job di esportazione crea una nuova directory in questo percorso che contiene i file esportati. ad esempio gs://your-bucket/your-path.

Parametri facoltativi

• avroTempDirectory : il percorso di Cloud Storage in cui vengono scritti i file Avro temporanei.
• spannerHost : l'endpoint di Cloud Spanner da chiamare nel modello. Utilizzato solo per i test. Esempio: https://batch-spanner.googleapis.com. Il valore predefinito è: https://batch-spanner.googleapis.com.
• snapshotTime : il timestamp che corrisponde alla versione del database Spanner che vuoi leggere. Il timestamp deve essere specificato utilizzando il formato RFC 3339 UTC Zulu. Il timestamp deve essere nel passato e viene applicata l'inattività massima del timestamp. (Esempio: 1990-12-31T23:59:60Z). Il campo predefinito è vuoto.
• spannerProjectId : l'ID del progetto Google Cloud che contiene il database Spanner da cui vuoi leggere i dati.
• shouldExportTimestampAsLogicalType : se true, i timestamp vengono esportati come tipo long con tipo logico timestamp-micros. Per impostazione predefinita, questo parametro è impostato su false e i timestamp vengono esportati come stringhe ISO-8601 con una precisione in nanosecondi.
• tableNames : un elenco di tabelle separate da virgole che specificano il sottoinsieme del database Spanner da esportare. Se imposti questo parametro, devi includere tutte le tabelle correlate (tabelle padre e tabelle di riferimento alla chiave esterna) o impostare il parametro shouldExportRelatedTables su true.Se la tabella è in uno schema denominato, utilizza il nome completo. Ad esempio: sch1.foo, in cui sch1 è il nome dello schema e foo è il nome della tabella. Il campo predefinito è vuoto.
• shouldExportRelatedTables : Indica se includere tabelle correlate. Questo parametro viene utilizzato in combinazione con il parametro tableNames. Il valore predefinito è false.
• spannerPriority : la priorità delle richieste per le chiamate Spanner. I valori possibili sono HIGH, MEDIUM e LOW. Il valore predefinito è MEDIUM.
• dataBoostEnabled : imposta su true per utilizzare le risorse di calcolo di Spanner Data Boost per eseguire il job con un impatto quasi pari a zero sui flussi di lavoro OLTP di Spanner. Se impostato su true, devi avere anche l'autorizzazione IAM spanner.databases.useDataBoost. Per saperne di più, consulta la panoramica di Data Boost (https://cloud.google.com/spanner/docs/databoost/databoost-overview). Il valore predefinito è false.

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.

   Affinché il job venga visualizzato nella pagina Istanze di Spanner della console Google Cloud, il nome del job deve corrispondere al seguente formato:

   cloud-spanner-export-SPANNER_INSTANCE_ID-SPANNER_DATABASE_NAME

   Sostituisci quanto segue:

   • SPANNER_INSTANCE_ID: ID della tua istanza Spanner
   • SPANNER_DATABASE_NAME: il nome del tuo database Spanner
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 to Avro Files on Cloud Storage template.
5. Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nota: per utilizzare Google Cloud CLI per eseguire classic modelli, devi disporre di Google Cloud CLI 138.0.0 o successiva.

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro \
    --region REGION_NAME \
    --staging-location GCS_STAGING_LOCATION \
    --parameters \
instanceId=INSTANCE_ID,\
databaseId=DATABASE_ID,\
outputDir=GCS_DIRECTORY

Sostituisci quanto segue:

• JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta

  Affinché il job venga visualizzato nella porzione Spanner della console Google Cloud, il nome del job deve corrispondere al formato cloud-spanner-export-INSTANCE_ID-DATABASE_ID.

• 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
• GCS_STAGING_LOCATION: il percorso per la scrittura dei file temporanei, ad esempio gs://mybucket/temp
• INSTANCE_ID: l'ID istanza Spanner
• DATABASE_ID: l'ID database di Spanner
• GCS_DIRECTORY: il percorso di Cloud Storage in cui i file Avro vengono esportati in

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/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "instanceId": "INSTANCE_ID",
       "databaseId": "DATABASE_ID",
       "outputDir": "gs://GCS_DIRECTORY"
   }
}

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

  Affinché il job venga visualizzato nella porzione Spanner della console Google Cloud, il nome del job deve corrispondere al formato cloud-spanner-export-INSTANCE_ID-DATABASE_ID.

• 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
• GCS_STAGING_LOCATION: il percorso per la scrittura dei file temporanei, ad esempio gs://mybucket/temp
• INSTANCE_ID: l'ID istanza Spanner
• DATABASE_ID: l'ID database di Spanner
• GCS_DIRECTORY: il percorso di Cloud Storage in cui i file Avro vengono esportati in

Codice sorgente del modello

Java

/*
 * Copyright (C) 2018 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.spanner;

import com.google.cloud.spanner.Options.RpcPriority;
import com.google.cloud.spanner.SpannerOptions;
import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCreationParameter;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter.TemplateEnumOption;
import com.google.cloud.teleport.spanner.ExportPipeline.ExportPipelineOptions;
import org.apache.beam.runners.dataflow.options.DataflowPipelineOptions;
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.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider.NestedValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SerializableFunction;

/**
 * Dataflow template that exports a Cloud Spanner database to Avro files in GCS.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v1/README_Cloud_Spanner_to_GCS_Avro.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "Cloud_Spanner_to_GCS_Avro",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Cloud Spanner to Avro Files on Cloud Storage",
    description = {
      "The Cloud Spanner to Avro Files on Cloud Storage template is a batch pipeline that exports a whole Cloud Spanner database to Cloud Storage in Avro format. "
          + "Exporting a Cloud Spanner database creates a folder in the bucket you select. The folder contains:\n"
          + "- A `spanner-export.json` file.\n"
          + "- A `TableName-manifest.json` file for each table in the database you exported.\n"
          + "- One or more `TableName.avro-#####-of-#####` files.\n",
      "For example, exporting a database with two tables, Singers and Albums, creates the following file set:\n"
          + "- `Albums-manifest.json`\n"
          + "- `Albums.avro-00000-of-00002`\n"
          + "- `Albums.avro-00001-of-00002`\n"
          + "- `Singers-manifest.json`\n"
          + "- `Singers.avro-00000-of-00003`\n"
          + "- `Singers.avro-00001-of-00003`\n"
          + "- `Singers.avro-00002-of-00003`\n"
          + "- `spanner-export.json`"
    },
    optionsClass = ExportPipelineOptions.class,
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/cloud-spanner-to-avro",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {
      "The Cloud Spanner database must exist.",
      "The output Cloud Storage bucket must exist.",
      "In addition to the Identity and Access Management (IAM) roles necessary to run Dataflow jobs, you must also have the <a href=\"https://cloud.google.com/spanner/docs/export#iam\">appropriate IAM roles</a> for reading your Cloud Spanner data and writing to your Cloud Storage bucket."
    })
public class ExportPipeline {

  /** Options for Export pipeline. */
  public interface ExportPipelineOptions extends PipelineOptions {
    @TemplateParameter.Text(
        order = 1,
        groupName = "Source",
        regexes = {"[a-z][a-z0-9\\-]*[a-z0-9]"},
        description = "Cloud Spanner instance ID",
        helpText = "The instance ID of the Spanner database that you want to export.")
    ValueProvider<String> getInstanceId();

    void setInstanceId(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 2,
        groupName = "Source",
        regexes = {"[a-z][a-z0-9_\\-]*[a-z0-9]"},
        description = "Cloud Spanner database ID",
        helpText = "The database ID of the Spanner database that you want to export.")
    ValueProvider<String> getDatabaseId();

    void setDatabaseId(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.GcsWriteFolder(
        order = 3,
        groupName = "Target",
        description = "Cloud Storage output directory",
        helpText =
            "The Cloud Storage path to export Avro files to. The export job creates a new directory under this path that contains the exported files.",
        example = "gs://your-bucket/your-path")
    ValueProvider<String> getOutputDir();

    void setOutputDir(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.GcsWriteFolder(
        order = 4,
        optional = true,
        description = "Cloud Storage temp directory for storing Avro files",
        helpText = "The Cloud Storage path where temporary Avro files are written.")
    ValueProvider<String> getAvroTempDirectory();

    void setAvroTempDirectory(ValueProvider<String> value);

    @TemplateCreationParameter(value = "")
    @Description("Test dataflow job identifier for Beam Direct Runner")
    @Default.String(value = "")
    ValueProvider<String> getTestJobId();

    void setTestJobId(ValueProvider<String> jobId);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 6,
        groupName = "Source",
        optional = true,
        description = "Cloud Spanner Endpoint to call",
        helpText = "The Cloud Spanner endpoint to call in the template. Only used for testing.",
        example = "https://batch-spanner.googleapis.com")
    @Default.String("https://batch-spanner.googleapis.com")
    ValueProvider<String> getSpannerHost();

    void setSpannerHost(ValueProvider<String> value);

    @TemplateCreationParameter(value = "false")
    @Description("If true, wait for job finish")
    @Default.Boolean(true)
    boolean getWaitUntilFinish();

    void setWaitUntilFinish(boolean value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 7,
        optional = true,
        regexes = {
          "^([0-9]{4})-([0-9]{2})-([0-9]{2})T([0-9]{2}):([0-9]{2}):(([0-9]{2})(\\.[0-9]+)?)Z$"
        },
        description = "Snapshot time",
        helpText =
            "The timestamp that corresponds to the version of the Spanner database that you want to read. The timestamp must be specified by using RFC 3339 UTC `Zulu` format. The timestamp must be in the past, and maximum timestamp staleness applies.",
        example = "1990-12-31T23:59:60Z")
    @Default.String(value = "")
    ValueProvider<String> getSnapshotTime();

    void setSnapshotTime(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.ProjectId(
        order = 8,
        groupName = "Source",
        optional = true,
        description = "Cloud Spanner Project Id",
        helpText =
            "The ID of the Google Cloud project that contains the Spanner database that you want to read data from.")
    ValueProvider<String> getSpannerProjectId();

    void setSpannerProjectId(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 9,
        optional = true,
        description = "Export Timestamps as Timestamp-micros type",
        helpText =
            "If true, timestamps are exported as a `long` type with `timestamp-micros` logical type. By default, this parameter is set to `false` and timestamps are exported as ISO-8601 strings at nanosecond precision.")
    @Default.Boolean(false)
    ValueProvider<Boolean> getShouldExportTimestampAsLogicalType();

    void setShouldExportTimestampAsLogicalType(ValueProvider<Boolean> value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 10,
        groupName = "Source",
        optional = true,
        regexes = {"^[a-zA-Z0-9_\\.]+(,[a-zA-Z0-9_\\.]+)*$"},
        description = "Cloud Spanner table name(s).",
        helpText =
            "A comma-separated list of tables specifying the subset of the Spanner database to export. If you set this parameter, you must either include all of the related tables (parent tables and foreign key referenced tables) or set the `shouldExportRelatedTables` parameter to `true`."
                + "If the table is in named schema, please use fully qualified name. For example: `sch1.foo` in which `sch1` is the schema name and `foo` is the table name.")
    @Default.String(value = "")
    ValueProvider<String> getTableNames();

    void setTableNames(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 11,
        groupName = "Source",
        optional = true,
        description = "Export necessary Related Spanner tables.",
        helpText =
            "Whether to include related tables. This parameter is used in conjunction with the `tableNames` parameter.")
    @Default.Boolean(false)
    ValueProvider<Boolean> getShouldExportRelatedTables();

    void setShouldExportRelatedTables(ValueProvider<Boolean> value);

    @TemplateParameter.Enum(
        order = 12,
        groupName = "Source",
        enumOptions = {
          @TemplateEnumOption("LOW"),
          @TemplateEnumOption("MEDIUM"),
          @TemplateEnumOption("HIGH")
        },
        optional = true,
        description = "Priority for Spanner RPC invocations",
        helpText =
            "The request priority for Spanner calls. Possible values are `HIGH`, `MEDIUM`, and `LOW`. The default value is `MEDIUM`.")
    ValueProvider<RpcPriority> getSpannerPriority();

    void setSpannerPriority(ValueProvider<RpcPriority> value);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 13,
        groupName = "Source",
        optional = true,
        description = "Use independent compute resource (Spanner DataBoost).",
        helpText =
            "Set to `true` to use the compute resources of Spanner Data Boost to run the job with near-zero impact on Spanner OLTP workflows. When set to `true`, you also need the `spanner.databases.useDataBoost` IAM permission. For more information, see the Data Boost overview (https://cloud.google.com/spanner/docs/databoost/databoost-overview).")
    @Default.Boolean(false)
    ValueProvider<Boolean> getDataBoostEnabled();

    void setDataBoostEnabled(ValueProvider<Boolean> value);
  }

  /**
   * Runs a pipeline to export a Cloud Spanner database to Avro files.
   *
   * @param args arguments to the pipeline
   */
  public static void main(String[] args) {

    ExportPipelineOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(ExportPipelineOptions.class);

    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    SpannerConfig spannerConfig =
        SpannerConfig.create()
            // Temporary fix explicitly setting SpannerConfig.projectId to the default project
            // if spannerProjectId is not provided as a parameter. Required as of Beam 2.38,
            // which no longer accepts null label values on metrics, and SpannerIO#setup() has
            // a bug resulting in the label value being set to the original parameter value,
            // with no fallback to the default project.
            // TODO: remove NestedValueProvider when this is fixed in Beam.
            .withProjectId(
                NestedValueProvider.of(
                    options.getSpannerProjectId(),
                    (SerializableFunction<String, String>)
                        input -> input != null ? input : SpannerOptions.getDefaultProjectId()))
            .withHost(options.getSpannerHost())
            .withInstanceId(options.getInstanceId())
            .withDatabaseId(options.getDatabaseId())
            .withRpcPriority(options.getSpannerPriority())
            .withDataBoostEnabled(options.getDataBoostEnabled());
    p.begin()
        .apply(
            "Run Export",
            new ExportTransform(
                spannerConfig,
                options.getOutputDir(),
                options.getTestJobId(),
                options.getSnapshotTime(),
                options.getTableNames(),
                options.getShouldExportRelatedTables(),
                options.getShouldExportTimestampAsLogicalType(),
                options.getAvroTempDirectory()));
    PipelineResult result = p.run();
    if (options.getWaitUntilFinish()
        &&
        /* Only if template location is null, there is a dataflow job to wait for. Else it's
         * template generation which doesn't start a dataflow job.
         */
        options.as(DataflowPipelineOptions.class).getTemplateLocation() == null) {
      result.waitUntilFinish();
    }
  }
}

Passaggi successivi

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