Cloud Storage Text to Firestore 模板

Cloud Storage Text to Firestore 模板是一种批处理流水线，可从存储在 Cloud Storage 中的 JSON 文档导入到 Firestore。

流水线要求

必须在目标项目中启用 Firestore。

输入格式

每个输入文件必须包含以换行符分隔的 JSON，其中每行包含 Datastore Entity 数据类型的 JSON 表示法。

例如，以下 JSON 表示名为 Users 的集合中的文档。该示例的格式是为了便于阅读，但每个文档都必须显示为一行输入。

{
  "key": {
    "partitionId": {
      "projectId": "my-project"
    },
    "path": [
      {
        "kind": "users",
        "name": "alovelace"
      }
    ]
  },
  "properties": {
    "first": {
      "stringValue": "Ada"
    },
    "last": {
      "stringValue": "Lovelace"
    },
    "born": {
      "integerValue": "1815",
      "excludeFromIndexes": true
    }
  }
}

如需详细了解文档模型，请参阅实体、属性和键。

模板参数

必需参数

  • textReadPattern：指定文本数据文件位置的 Cloud Storage 路径模式。例如 gs://mybucket/somepath/*.json。
  • firestoreWriteProjectId：要将 Firestore 实体写入到的 Google Cloud 项目的 ID。
  • errorWritePath：要用于写入在处理期间发生的故障的错误日志输出文件。（示例：gs://your-bucket/errors/）。

可选参数

  • javascriptTextTransformGcsPath：.js 文件的 Cloud Storage URI，用于定义要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF)。例如 gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js。
  • javascriptTextTransformFunctionName：要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF) 的名称。例如，如果 JavaScript 函数代码为 myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }，则函数名称为 myTransform。如需查看 JavaScript UDF 示例，请参阅 UDF 示例 (https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples)。
  • firestoreHintNumWorkers：Firestore 逐步增加限制步骤中的预期工作器数量的提示。默认值为 500。

用户定义的函数

（可选）您可以通过编写用户定义的函数 (UDF) 来扩展此模板。该模板会为每个输入元素调用 UDF。元素载荷会序列化为 JSON 字符串。如需了解详情，请参阅为 Dataflow 模板创建用户定义的函数。

函数规范

UDF 具有以下规范：

  • 输入：来自 Cloud Storage 输入文件的一行文本。
  • 输出：一个 Entity，序列化为 JSON 字符串。

运行模板

控制台

  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 Text Files on Cloud Storage to Firestore 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。

gcloud

在 shell 或终端中，运行模板：

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

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
  • PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES：Cloud Storage 上的输入文件模式
  • JAVASCRIPT_FUNCTION： 您要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF) 的名称

    例如，如果您的 JavaScript 函数代码为 myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }，则函数名称为 myTransform。如需查看 JavaScript UDF 示例，请参阅 UDF 示例。

  • PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE： .js 文件的 Cloud Storage URI，用于定义您要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF)，例如 gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
  • ERROR_FILE_WRITE_PATH：Cloud Storage 上错误文件所需的路径

API

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/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" }
}

替换以下内容：

  • PROJECT_ID：您要在其中运行 Dataflow 作业的 Google Cloud 项目的 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
  • PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES：Cloud Storage 上的输入文件模式
  • JAVASCRIPT_FUNCTION： 您要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF) 的名称

    例如，如果您的 JavaScript 函数代码为 myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }，则函数名称为 myTransform。如需查看 JavaScript UDF 示例，请参阅 UDF 示例。

  • PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE： .js 文件的 Cloud Storage URI，用于定义您要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF)，例如 gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
  • ERROR_FILE_WRITE_PATH：Cloud Storage 上错误文件所需的路径

后续步骤