Spanner to BigQuery テンプレート

Spanner to BigQuery テンプレートは、Spanner テーブルからデータを読み取り、BigQuery に書き込むバッチ パイプラインです。

パイプラインの要件

  • パイプラインを実行する前に、ソースの Spanner テーブルが存在する必要があります。
  • パイプラインの実行前に BigQuery データセットが存在している必要があります。
  • BigQuery スキーマを記述する JSON ファイル。

    このファイルには、fields というタイトルの最上位の JSON 配列が含まれている必要があります。fields 配列の内容は、次のパターンを使用する必要があります。
    {"name": "COLUMN_NAME", "type": "DATA_TYPE"}.

    次の JSON は、BigQuery スキーマの例を示しています。

    {
      "fields": [
        {
          "name": "location",
          "type": "STRING"
        },
        {
          "name": "name",
          "type": "STRING"
        },
        {
          "name": "age",
          "type": "STRING"
        },
        {
          "name": "color",
          "type": "STRING"
        },
        {
          "name": "coffee",
          "type": "STRING"
        }
      ]
    }
    

    Spanner to BigQuery バッチ テンプレートでは、ターゲットの BigQuery テーブルの STRUCT(レコード) フィールドへのデータのインポートはサポートされていません。

テンプレートのパラメータ

必須パラメータ

  • spannerInstanceId: 読み取り元の Spanner データベースのインスタンス ID。
  • spannerDatabaseId: エクスポートする Spanner データベースのデータベース ID。
  • spannerTableId: エクスポートする Spanner データベースのテーブル名。
  • sqlQuery: Spanner データベースからデータを読み取るために使用する SQL クエリ。
  • outputTableSpec: 出力を書き込む BigQuery 出力テーブルの場所。たとえば、<PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME> です。指定された createDisposition によっては、ユーザーが指定した Avro スキーマを使用して出力テーブルが自動的に作成される場合があります。

オプション パラメータ

テンプレートを実行する

コンソール

  1. Dataflow の [テンプレートからジョブを作成] ページに移動します。
  2. [テンプレートからジョブを作成] に移動
  3. [ジョブ名] フィールドに、固有のジョブ名を入力します。
  4. (省略可)[リージョン エンドポイント] で、プルダウン メニューから値を選択します。デフォルトのリージョンは us-central1 です。

    Dataflow ジョブを実行できるリージョンのリストについては、Dataflow のロケーションをご覧ください。

  5. [Dataflow テンプレート] プルダウン メニューから、[ the Spanner to BigQuery template] を選択します。
  6. 表示されたパラメータ フィールドに、パラメータ値を入力します。
  7. [ジョブを実行] をクリックします。

gcloud

シェルまたはターミナルで、テンプレートを実行します。

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Cloud_Spanner_to_BigQuery_Flex \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --parameters \
       spannerInstanceId=SPANNER_INSTANCE_ID,\
       spannerDatabaseId=SPANNER_DATABASE_ID,\
       spannerTableId=SPANNER_TABLE_ID,\
       sqlQuery=SQL_QUERY,\
       outputTableSpec=OUTPUT_TABLE_SPEC,\

次のように置き換えます。

  • JOB_NAME: 一意の任意のジョブ名
  • VERSION: 使用するテンプレートのバージョン

    使用できる値は次のとおりです。

    • latest: 最新バージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で日付のない親フォルダ(gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/)にあります。
    • バージョン名(例: 2023-09-12-00_RC00)。特定のバージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で対応する日付の親フォルダ(gs://dataflow-templates-REGION_NAME/)にあります。
  • REGION_NAME: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン(例: us-central1
  • SPANNER_INSTANCE_ID: Spanner インスタンス ID
  • SPANNER_DATABASE_ID: Spanner データベース ID
  • SPANNER_TABLE_ID: Spanner テーブル名
  • SQL_QUERY: SQL クエリ
  • OUTPUT_TABLE_SPEC: BigQuery テーブルのロケーション

API

REST API を使用してテンプレートを実行するには、HTTP POST リクエストを送信します。API とその認証スコープの詳細については、projects.templates.launch をご覧ください。

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launchParameter": {
     "jobName": "JOB_NAME",
     "parameters": {
       "spannerInstanceId": "SPANNER_INSTANCE_ID",
       "spannerDatabaseId": "SPANNER_DATABASE_ID",
       "spannerTableId": "SPANNER_TABLE_ID",
       "sqlQuery": "SQL_QUERY",
       "outputTableSpec": "OUTPUT_TABLE_SPEC",
     },
     "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Cloud_Spanner_to_BigQuery_Flex",
     "environment": { "maxWorkers": "10" }
  }
}

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: Dataflow ジョブを実行する Google Cloud プロジェクトの ID
  • JOB_NAME: 一意の任意のジョブ名
  • VERSION: 使用するテンプレートのバージョン

    使用できる値は次のとおりです。

    • latest: 最新バージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で日付のない親フォルダ(gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/)にあります。
    • バージョン名(例: 2023-09-12-00_RC00)。特定のバージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で対応する日付の親フォルダ(gs://dataflow-templates-REGION_NAME/)にあります。
  • LOCATION: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン(例: us-central1
  • SPANNER_INSTANCE_ID: Spanner インスタンス ID
  • SPANNER_DATABASE_ID: Spanner データベース ID
  • SPANNER_TABLE_ID: Spanner テーブル名
  • SQL_QUERY: SQL クエリ
  • OUTPUT_TABLE_SPEC: BigQuery テーブルのロケーション

次のステップ