O modelo do Cloud Storage Text para Firestore é um pipeline em lote que importa de documentos JSON armazenados no Cloud Storage para o Firestore.
Requisitos de pipeline
O Firestore precisa estar ativado no projeto de destino.
Formato da entrada
Cada arquivo de entrada precisa conter um JSON delimitado por nova linha, em que cada linha contém uma
representação JSON de um tipo de dados
Entity
do Datastore.
Por exemplo, o JSON a seguir representa um documento em uma coleção chamada Users
. O exemplo é formatado para facilitar a leitura, mas cada documento
precisa aparecer como uma única linha de entrada.
{ "key": { "partitionId": { "projectId": "my-project" }, "path": [ { "kind": "users", "name": "alovelace" } ] }, "properties": { "first": { "stringValue": "Ada" }, "last": { "stringValue": "Lovelace" }, "born": { "integerValue": "1815", "excludeFromIndexes": true } } }
Para mais informações sobre o modelo de documento, consulte Entidades, propriedades e chaves.
Parâmetros do modelo
Parâmetros obrigatórios
- textReadPattern: um padrão de caminho do Cloud Storage que especifica o local dos seus arquivos de dados de texto. Por exemplo,
gs://mybucket/somepath/*.json
. - firestoreWriteProjectId: o ID do projeto do Google Cloud em que as entidades do Firestore serão gravadas.
- errorWritePath: o arquivo de saída do registro de erros a ser usado para falhas de gravação que ocorrem durante o processamento. Exemplo: gs://your-bucket/errors/.
Parâmetros opcionais
- javascriptTextTransformGcsPath: o URI do Cloud Storage do arquivo .js que define a função JavaScript definida pelo usuário (UDF) a ser usada. Por exemplo,
gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
. - javascriptTextTransformFunctionName: o nome da função JavaScript definida pelo usuário (UDF) a ser usada. Por exemplo, se o código de função do JavaScript for
myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }
, o nome da função serámyTransform
. Para exemplos de UDFs em JavaScript, consulte os exemplos de UDF (https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples). - firestoreHintNumWorkers: dica para o número esperado de workers na etapa de limitação de aumento do Firestore. O padrão é 500.
Função definida pelo usuário
Também é possível estender esse modelo escrevendo uma função definida pelo usuário (UDF). O modelo chama a UDF para cada elemento de entrada. Os payloads dos elementos são serializados como strings JSON. Para mais informações, consulte Criar funções definidas pelo usuário para modelos do Dataflow.
Especificação da função
A UDF tem a seguinte especificação:
- Entrada: uma linha de texto de um arquivo de entrada do Cloud Storage.
- Saída: uma
Entity
, serializada como uma string JSON.
Executar o modelo
Console
- Acesse a página Criar job usando um modelo do Dataflow. Acesse Criar job usando um modelo
- No campo Nome do job, insira um nome exclusivo.
- Opcional: em Endpoint regional, selecione um valor no menu suspenso. A região padrão é
us-central1
.Para ver uma lista de regiões em que é possível executar um job do Dataflow, consulte Locais do Dataflow.
- No menu suspenso Modelo do Dataflow, selecione the Text Files on Cloud Storage to Firestore template.
- Nos campos de parâmetro fornecidos, insira os valores de parâmetro.
- Cliquem em Executar job.
gcloud
No shell ou no terminal, execute o modelo:
gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \ --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/GCS_Text_to_Firestore \ --region REGION_NAME \ --parameters \ textReadPattern=PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES,\ javascriptTextTransformGcsPath=PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE,\ javascriptTextTransformFunctionName=JAVASCRIPT_FUNCTION,\ firestoreWriteProjectId=PROJECT_ID,\ errorWritePath=ERROR_FILE_WRITE_PATH
Substitua:
JOB_NAME
: um nome de job de sua escolhaVERSION
: a versão do modelo que você quer usarUse estes valores:
latest
para usar a versão mais recente do modelo, disponível na pasta mãe não datada no bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/- o nome da versão, como
2023-09-12-00_RC00
, para usar uma versão específica do modelo, que pode ser encontrada aninhada na respectiva pasta mãe datada no bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
REGION_NAME
: a região em que você quer implantar o job do Dataflow, por exemplo,us-central1
PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES
: o padrão de arquivos de entrada no Cloud StorageJAVASCRIPT_FUNCTION
: o nome da função definida pelo usuário (UDF) do JavaScript que você quer usarPor exemplo, se o código de função do JavaScript for
myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }
, o nome da função serámyTransform
. Para amostras de UDFs do JavaScript, consulte os exemplos de UDF.PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE
: O URI do Cloud Storage do arquivo.js
que define a função definida pelo usuário (UDF) do JavaScript que você quer usar, por exemplo,gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
ERROR_FILE_WRITE_PATH
: o caminho desejado para o arquivo de erros no Cloud Storage.
API
Para executar o modelo usando a API REST, envie uma solicitação HTTP POST. Para mais informações sobre a
API e os respectivos escopos de autorização, consulte
projects.templates.launch
.
POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/GCS_Text_to_Firestore { "jobName": "JOB_NAME", "parameters": { "textReadPattern": "PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES", "javascriptTextTransformGcsPath": "PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE", "javascriptTextTransformFunctionName": "JAVASCRIPT_FUNCTION", "firestoreWriteProjectId": "PROJECT_ID", "errorWritePath": "ERROR_FILE_WRITE_PATH" }, "environment": { "zone": "us-central1-f" } }
Substitua:
PROJECT_ID
: o ID do projeto do Google Cloud em que você quer executar o job do DataflowJOB_NAME
: um nome de job de sua escolhaVERSION
: a versão do modelo que você quer usarUse estes valores:
latest
para usar a versão mais recente do modelo, disponível na pasta mãe não datada no bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/- o nome da versão, como
2023-09-12-00_RC00
, para usar uma versão específica do modelo, que pode ser encontrada aninhada na respectiva pasta mãe datada no bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
LOCATION
: a região em que você quer implantar o job do Dataflow, por exemplo,us-central1
PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES
: o padrão de arquivos de entrada no Cloud StorageJAVASCRIPT_FUNCTION
: o nome da função definida pelo usuário (UDF) do JavaScript que você quer usarPor exemplo, se o código de função do JavaScript for
myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }
, o nome da função serámyTransform
. Para amostras de UDFs do JavaScript, consulte os exemplos de UDF.PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE
: O URI do Cloud Storage do arquivo.js
que define a função definida pelo usuário (UDF) do JavaScript que você quer usar, por exemplo,gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
ERROR_FILE_WRITE_PATH
: o caminho desejado para o arquivo de erros no Cloud Storage.
A seguir
- Saiba mais sobre os modelos do Dataflow.
- Confira a lista de modelos fornecidos pelo Google.