Spanner to BigQuery 模板

Spanner to BigQuery 模板是一种批处理流水线，可从 Spanner 表中读取数据并将数据写入 BigQuery。

流水线要求

  • 在运行流水线之前，源 Spanner 表必须已存在。
  • 在运行流水线之前，BigQuery 数据集必须已存在。
  • 一个用于描述 BigQuery 架构的 JSON 文件。

    该文件必须包含标题为 fields 的顶级 JSON 数组。fields 数组的内容必须采用以下格式：
    {"name": "COLUMN_NAME", "type": "DATA_TYPE"}.

    下面的 JSON 描述了一个 BigQuery 架构示例：

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

    Spanner to BigQuery 批处理模板不支持将数据导入目标 BigQuery 表中的 STRUCT（记录）字段。

模板参数

必需参数

  • spannerInstanceId：要从中读取数据的 Spanner 数据库的实例 ID。
  • spannerDatabaseId：要导出的 Spanner 数据库的 ID。
  • outputTableSpec：要将输出写入的 BigQuery 输出表位置。例如 <PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME>。根据指定的 createDisposition，系统可能会使用用户提供的 Avro 架构自动创建输出表。

可选参数

运行模板

控制台gcloudAPI
  1. 转到 Dataflow 基于模板创建作业页面。
    2. 转到“基于模板创建作业”
  2. 在作业名称字段中，输入唯一的作业名称。
  3. 可选：对于区域性端点，从下拉菜单中选择一个值。默认区域为 us-central1。

    如需查看可以在其中运行 Dataflow 作业的区域列表，请参阅 Dataflow 位置。

  4. 从 Dataflow 模板下拉菜单中，选择 the Spanner to BigQuery template。
  5. 在提供的参数字段中，输入您的参数值。
  6. 点击运行作业。

在 shell 或终端中，运行模板：

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,\

替换以下内容：

  • JOB_NAME：您选择的唯一性作业名称
  • VERSION：您要使用的模板的版本

    您可使用以下值：

  • REGION_NAME：要在其中部署 Dataflow 作业的区域，例如 us-central1
  • SPANNER_INSTANCE_ID：Spanner 实例 ID
  • SPANNER_DATABASE_ID：Spanner 数据库 ID
  • SPANNER_TABLE_ID：Spanner 表名称
  • SQL_QUERY：SQL 查询
  • OUTPUT_TABLE_SPEC：BigQuery 表位置

如需使用 REST API 来运行模板，请发送 HTTP POST 请求。如需详细了解 API 及其授权范围，请参阅 projects.templates.launch。

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" }
  }
}

替换以下内容：

  • PROJECT_ID：您要在其中运行 Dataflow 作业的 Google Cloud 项目 ID
  • JOB_NAME：您选择的唯一性作业名称
  • VERSION：您要使用的模板的版本

    您可使用以下值：

  • LOCATION：要在其中部署 Dataflow 作业的区域，例如 us-central1
  • SPANNER_INSTANCE_ID：Spanner 实例 ID
  • SPANNER_DATABASE_ID：Spanner 数据库 ID
  • SPANNER_TABLE_ID：Spanner 表名称
  • SQL_QUERY：SQL 查询
  • OUTPUT_TABLE_SPEC：BigQuery 表位置
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 static com.google.cloud.teleport.v2.utils.GCSUtils.getGcsFileAsString;
import static org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.Write.CreateDisposition.CREATE_NEVER;

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.SpannerToBigQueryOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.BigQueryConverters;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.SpannerToBigQueryTransform.StructToJson;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.BigQueryIOUtils;
import com.google.common.base.Strings;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.Write;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.Write.CreateDisposition;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.Write.WriteDisposition;
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;

/** Template to read data from a Spanner table and write into a BigQuery table. */
@Template(
    name = "Cloud_Spanner_to_BigQuery_Flex",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Spanner to BigQuery",
    description =
        "The Spanner to BigQuery template is a batch pipeline that reads data from a Spanner table, and writes them to a BigQuery table.",
    optionsClass = SpannerToBigQueryOptions.class,
    flexContainerName = "spanner-to-bigquery",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/spanner-to-bigquery",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support")
public final class SpannerToBigQuery {

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

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

    BigQueryIOUtils.validateBQStorageApiOptionsBatch(options);

    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    SpannerConfig spannerConfig =
        SpannerConfig.create()
            .withProjectId(
                options.getSpannerProjectId().isEmpty()
                    ? options.getProject()
                    : options.getSpannerProjectId())
            .withDatabaseId(options.getSpannerDatabaseId())
            .withInstanceId(options.getSpannerInstanceId())
            .withRpcPriority(options.getSpannerRpcPriority());

    SpannerIO.Read read = SpannerIO.read().withSpannerConfig(spannerConfig);

    if (!Strings.isNullOrEmpty(options.getSqlQuery())) {
      read = read.withQuery(options.getSqlQuery());
    } else if (!Strings.isNullOrEmpty(options.getSpannerTableId())) {
      read = read.withTable(options.getSpannerTableId());
    } else {
      throw new IllegalArgumentException("either sqlQuery or spannerTableId required");
    }
    if (Strings.isNullOrEmpty(options.getBigQuerySchemaPath())
        && CreateDisposition.valueOf(options.getCreateDisposition()) != CREATE_NEVER) {
      throw new IllegalArgumentException(
          "bigQuerySchemaPath is required if CreateDisposition is not CREATE_NEVER");
    }
    pipeline
        .apply(read)
        .apply(new StructToJson())
        .apply("Write To BigQuery", writeToBigQuery(options));

    pipeline.run();
  }

  private static Write<String> writeToBigQuery(SpannerToBigQueryOptions options) {
    if (CreateDisposition.valueOf(options.getCreateDisposition()) == CREATE_NEVER) {
      return BigQueryIO.<String>write()
          .to(options.getOutputTableSpec())
          .withWriteDisposition(WriteDisposition.valueOf(options.getWriteDisposition()))
          .withCreateDisposition(CreateDisposition.valueOf(options.getCreateDisposition()))
          .withExtendedErrorInfo()
          .withFormatFunction(BigQueryConverters::convertJsonToTableRow);
    }
    return BigQueryIO.<String>write()
        .to(options.getOutputTableSpec())
        .withWriteDisposition(WriteDisposition.valueOf(options.getWriteDisposition()))
        .withCreateDisposition(CreateDisposition.valueOf(options.getCreateDisposition()))
        .withExtendedErrorInfo()
        .withFormatFunction(BigQueryConverters::convertJsonToTableRow)
        .withJsonSchema(getGcsFileAsString(options.getBigQuerySchemaPath()));
  }
}

后续步骤