Cloud Storage Text to Pub/Sub（Batch）テンプレート

このテンプレートは、Cloud Storage に保存されたテキスト ファイルからレコードを読み取り、Pub/Sub トピックに公開するバッチ パイプラインを作成します。このテンプレートは、JSON レコードまたは Pub/Sub トピックが改行区りで含まれるファイルまたは CSV ファイルのレコードを Pub/Sub トピックに公開し、リアルタイムで処理する場合に使用できます。また、Pub/Sub でデータを再生することもできます。

このテンプレートでは、個々のレコードにタイムスタンプを設定しません。実行中はイベント時間と公開時間が同じになります。パイプラインの処理が正確なイベント時間に依存している場合は、このパイプラインを使用しないでください。

パイプラインの要件

• 読み込むファイルは、改行区切りの JSON または CSV 形式でなければなりません。ソースファイル内に複数行にわたるレコードがあると、ファイル内の各行がメッセージとして Pub/Sub に公開されるため、ダウンストリームで問題が発生する可能性があります。
• パイプラインを実行する前に、Pub/Sub トピックが存在している必要があります。

テンプレートのパラメータ

必須パラメータ

• inputFilePattern: 読み込み元の入力ファイルのパターン（例: gs://bucket-name/files/*.json）。
• outputTopic: 書き込み先の Pub/Sub 入力トピック。名前は projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_NAME> の形式にする必要があります（例: projects/your-project-id/topics/your-topic-name）。

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。
[テンプレートからジョブを作成] に移動
2. [ジョブ名] フィールドに、固有のジョブ名を入力します。
3. （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。

4. [Dataflow テンプレート] プルダウン メニューから、[ the Text Files on Cloud Storage to Pub/Sub (Batch) template] を選択します。
5. 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。
6. [ジョブを実行] をクリックします。

gcloud

注: Google Cloud CLI で classicテンプレートを実行するには、Google Cloud CLI バージョン 138.0.0 以降が必要です。

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 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

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。
  注: 最新のテンプレートでは、互換性のない変更が行われている場合があります。こうした互換性のない変更が本番環境のワークフローに影響しないように、本番環境では最新の日付付き親フォルダに保存されているテンプレートを使用する必要があります。
• REGION_NAME: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン（例: us-central1）
• TOPIC_NAME: Pub/Sub トピック名
• BUCKET_NAME: Cloud Storage バケットの名前

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/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" }
}

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。
  注: 最新のテンプレートでは、互換性のない変更が行われている場合があります。こうした互換性のない変更が本番環境のワークフローに影響しないように、本番環境では最新の日付付き親フォルダに保存されているテンプレートを使用する必要があります。
• LOCATION: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン（例: us-central1）
• TOPIC_NAME: Pub/Sub トピック名
• BUCKET_NAME: Cloud Storage バケットの名前

テンプレートのソースコード

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();
  }
}

次のステップ

• Dataflow テンプレートについて学習する。
• Google 提供のテンプレートのリストを確認する。