Modello da testo Cloud Storage a Pub/Sub (batch)

Questo modello crea una pipeline batch che legge i record dai file di testo archiviati in Cloud Storage e li pubblica in un argomento Pub/Sub. Il modello può essere utilizzato per pubblicare record in un file delimitato da nuova riga contenente record JSON o file CSV in un argomento Pub/Sub per l'elaborazione in tempo reale. Puoi utilizzare questo modello per riprodurre i dati in Pub/Sub.

Questo modello non imposta alcun timestamp sui singoli record. La data e l'ora dell'evento corrispondono a quelle di pubblicazione durante l'esecuzione. Se la tua pipeline si basa su un'ora degli eventi precisa per l'elaborazione, non devi utilizzarla.

Requisiti della pipeline

• I file da leggere devono essere in formato JSON delimitato da nuova riga o in formato CSV. I record su più righe dei file di origine potrebbero causare problemi downstream perché ogni riga all'interno dei file verrà pubblicata come messaggio in Pub/Sub.
• L'argomento Pub/Sub deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

• inputFilePattern : il pattern del file di input da cui leggere. (Esempio: gs://nome-bucket/files/*.json).
• outputTopic : l'argomento di input Pub/Sub in cui scrivere. Il nome deve essere nel formato projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_NAME>. ad esempio projects/your-project-id/topics/your-topic-name.

Parametri facoltativi

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.
3. (Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. La regione predefinita è us-central1.

   Per un elenco delle regioni in cui puoi eseguire un job Dataflow, vedi Località Dataflow.

4. Nel menu a discesa Modello Dataflow, seleziona the Text Files on Cloud Storage to Pub/Sub (Batch) template.
5. Nei campi dei parametri forniti, inserisci i valori dei parametri.
6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nota: per utilizzare Google Cloud CLI per eseguire classic i modelli, devi avere Google Cloud CLI versione 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/GCS_Text_to_Cloud_PubSub \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
inputFilePattern=gs://BUCKET_NAME/files/*.json,\
outputTopic=projects/PROJECT_ID/topics/TOPIC_NAME

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
• 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 senza data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, come 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica del modello, che si trova nidificata nella rispettiva cartella padre con data all'interno del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione: la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che provocano errori. Gli ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale data più recente per evitare che queste modifiche che provocano errori influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
• REGION_NAME: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• TOPIC_NAME: nome dell'argomento Pub/Sub
• BUCKET_NAME: il nome del bucket Cloud Storage

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/GCS_Text_to_Cloud_PubSub
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "inputFilePattern": "gs://BUCKET_NAME/files/*.json",
       "outputTopic": "projects/PROJECT_ID/topics/TOPIC_NAME"
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

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
• 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 senza data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, come 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica del modello, che si trova nidificata nella rispettiva cartella padre con data all'interno del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione: la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che provocano errori. Gli ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale data più recente per evitare che queste modifiche che provocano errori influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
• LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• TOPIC_NAME: nome dell'argomento Pub/Sub
• BUCKET_NAME: il nome del bucket Cloud Storage

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.templates;

import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter;
import com.google.cloud.teleport.templates.TextToPubsub.Options;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsub.PubsubIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;

/**
 * The {@code TextToPubsub} pipeline publishes records to Cloud Pub/Sub from a set of files. The
 * pipeline reads each file row-by-row and publishes each record as a string message. At the moment,
 * publishing messages with attributes is unsupported.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v1/README_GCS_Text_to_Cloud_PubSub.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "GCS_Text_to_Cloud_PubSub",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Cloud Storage Text File to Pub/Sub (Batch)",
    description = {
      "This template creates a batch pipeline that reads records from text files stored in Cloud Storage and publishes them to a Pub/Sub topic. "
          + "The template can be used to publish records in a newline-delimited file containing JSON records or CSV file to a Pub/Sub topic for real-time processing. "
          + "You can use this template to replay data to Pub/Sub.\n",
      "This template does not set any timestamp on the individual records. The event time is equal to the publishing time during execution. "
          + "If your pipeline relies on an accurate event time for processing, you must not use this pipeline."
    },
    optionsClass = Options.class,
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/cloud-storage-to-pubsub",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {
      "The files to read need to be in newline-delimited JSON or CSV format. Records spanning multiple lines in the source files might cause issues downstream because each line within the files will be published as a message to Pub/Sub.",
      "The Pub/Sub topic must exist before running the pipeline."
    })
public class TextToPubsub {

  /** The custom options supported by the pipeline. Inherits standard configuration options. */
  public interface Options extends PipelineOptions {
    @TemplateParameter.GcsReadFile(
        order = 1,
        groupName = "Source",
        description = "Cloud Storage Input File(s)",
        helpText = "The input file pattern to read from.",
        example = "gs://bucket-name/files/*.json")
    @Required
    ValueProvider<String> getInputFilePattern();

    void setInputFilePattern(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.PubsubTopic(
        order = 2,
        groupName = "Target",
        description = "Output Pub/Sub topic",
        helpText =
            "The Pub/Sub input topic to write to. The name must be in the format `projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_NAME>`.",
        example = "projects/your-project-id/topics/your-topic-name")
    @Required
    ValueProvider<String> getOutputTopic();

    void setOutputTopic(ValueProvider<String> value);
  }

  /**
   * Main entry-point for the pipeline. Reads in the command-line arguments, parses them, and
   * executes the pipeline.
   *
   * @param args Arguments passed in from the command-line.
   */
  public static void main(String[] args) {

    // Parse the user options passed from the command-line
    Options options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(Options.class);

    run(options);
  }

  /**
   * Executes the pipeline with the provided execution parameters.
   *
   * @param options The execution parameters.
   */
  public static PipelineResult run(Options options) {
    // Create the pipeline.
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    /*
     * Steps:
     *  1) Read from the text source.
     *  2) Write each text record to Pub/Sub
     */
    pipeline
        .apply("Read Text Data", TextIO.read().from(options.getInputFilePattern()))
        .apply("Write to PubSub", PubsubIO.writeStrings().to(options.getOutputTopic()));

    return pipeline.run();
  }
}

Passaggi successivi

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