Datastore to Cloud Storage Text 템플릿[지원 중단됨]

베타

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이 템플릿은 지원 중단되었으며 2023년 3분기에 삭제됩니다. Firestore to Cloud Storage Text 템플릿으로 마이그레이션하세요.

Datastore to Cloud Storage Text 템플릿은 Datastore 항목을 읽고 Cloud Storage에 텍스트 파일로 쓰는 일괄 파이프라인입니다. 각 항목을 JSON 문자열로 처리하기 위한 함수를 입력할 수 있습니다. 이러한 함수를 입력하지 않으면 출력 파일에 있는 모든 줄이 JSON 직렬화된 항목이 됩니다.

파이프라인 요구사항

파이프라인을 실행하기 전에 프로젝트에서 Datastore를 설정해야 합니다.

템플릿 매개변수

매개변수	설명
datastoreReadGqlQuery	가져올 항목을 지정하는 GQL 쿼리입니다. 예를 들면 SELECT * FROM MyKind입니다.
datastoreReadProjectId	데이터를 읽으려는 Datastore 인스턴스의 Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
datastoreReadNamespace	요청한 항목의 네임스페이스입니다. 기본 네임스페이스를 사용하려면 이 매개변수를 공백으로 둡니다.
javascriptTextTransformGcsPath	(선택사항) 사용할 자바스크립트 사용자 정의 함수(UDF)를 정의하는 .js 파일의 Cloud Storage URI입니다. 예를 들면 gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js입니다.
javascriptTextTransformFunctionName	(선택사항) 사용할 자바스크립트 사용자 정의 함수(UDF)의 이름입니다. 예를 들어 자바스크립트 함수가 myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }이면 함수 이름은 myTransform입니다. 샘플 자바스크립트 UDF는 UDF 예시를 참조하세요.
textWritePrefix	데이터가 작성되는 위치를 지정하는 Cloud Storage 경로 프리픽스입니다. 예를 들면 gs://mybucket/somefolder/입니다.

템플릿 실행

콘솔

1. Dataflow 템플릿에서 작업 만들기 페이지로 이동합니다.
템플릿에서 작업 만들기로 이동
2. 작업 이름 필드에 고유한 작업 이름을 입력합니다.
3. 선택사항: 리전 엔드포인트의 드롭다운 메뉴에서 값을 선택합니다. 기본 리전 엔드포인트는 us-central1입니다.

   Dataflow 작업을 실행할 수 있는 리전 목록은 Dataflow 위치를 참조하세요.

4. Dataflow 템플릿 드롭다운 메뉴에서 the Datastore to Text Files on Cloud Storage template을 선택합니다.
5. 제공된 매개변수 필드에 매개변수 값을 입력합니다.
6. 작업 실행을 클릭합니다.

gcloud

참고: Google Cloud CLI를 사용하여 classic 템플릿을 실행하려면 Google Cloud CLI 버전 138.0.0 이상이 필요합니다.

셸 또는 터미널에서 템플릿을 실행합니다.

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates/VERSION/Datastore_to_GCS_Text \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
datastoreReadGqlQuery="SELECT * FROM DATASTORE_KIND",\
datastoreReadProjectId=DATASTORE_PROJECT_ID,\
datastoreReadNamespace=DATASTORE_NAMESPACE,\
javascriptTextTransformGcsPath=PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE,\
javascriptTextTransformFunctionName=JAVASCRIPT_FUNCTION,\
textWritePrefix=gs://BUCKET_NAME/output/

다음을 바꿉니다.

• JOB_NAME: 선택한 고유한 작업 이름
• REGION_NAME: Dataflow 작업을 배포할 리전 엔드포인트(예: us-central1)
• VERSION: 사용할 템플릿 버전

  다음 값을 사용할 수 있습니다.

  • latest: 버킷의 날짜가 지정되지 않은 상위 폴더(gs://dataflow-templates/latest/)에서 사용할 수 있는 최신 버전의 템플릿을 사용합니다.
  • 버전 이름(예: 2021-09-20-00_RC00): 버킷의 날짜가 지정된 해당 상위 폴더(gs://dataflow-templates/)에 중첩되어 있는 특정 버전의 템플릿을 사용합니다.
  주의: 최신 버전의 템플릿이 브레이킹 체인지로 업데이트될 수 있습니다. 프로덕션 환경에서는 이러한 브레이킹 체인지가 프로덕션 워크플로에 영향을 미치지 않도록 최신 날짜가 지정된 상위 폴더에 보관된 템플릿을 사용해야 합니다.
• BUCKET_NAME: Cloud Storage 버킷 이름
• DATASTORE_PROJECT_ID: Datastore 인스턴스가 있는 클라우드 프로젝트 ID
• DATASTORE_KIND: Datastore 항목의 유형
• DATASTORE_NAMESPACE: Datastore 항목의 네임스페이스
• JAVASCRIPT_FUNCTION: 사용할 자바스크립트 사용자 정의 함수(UDF)의 이름입니다.

  예를 들어 자바스크립트 함수가 myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }이면 함수 이름은 myTransform입니다. 샘플 자바스크립트 UDF는 UDF 예시를 참조하세요.

• PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE: 사용할 자바스크립트 사용자 정의 함수(UDF)를 정의하는 .js 파일의 Cloud Storage URI입니다. 예를 들면 gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js입니다.

API

REST API를 사용하여 템플릿을 실행하려면 HTTP POST 요청을 전송합니다. API 및 승인 범위에 대한 자세한 내용은 projects.templates.launch를 참조하세요.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates/VERSION/Datastore_to_GCS_Text
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "datastoreReadGqlQuery": "SELECT * FROM DATASTORE_KIND"
       "datastoreReadProjectId": "DATASTORE_PROJECT_ID",
       "datastoreReadNamespace": "DATASTORE_NAMESPACE",
       "javascriptTextTransformGcsPath": "PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE",
       "javascriptTextTransformFunctionName": "JAVASCRIPT_FUNCTION",
       "textWritePrefix": "gs://BUCKET_NAME/output/"
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: Dataflow 작업을 실행할 Cloud 프로젝트 ID
• JOB_NAME: 선택한 고유한 작업 이름
• LOCATION: Dataflow 작업을 배포할 리전 엔드포인트(예: us-central1)
• VERSION: 사용할 템플릿 버전

  다음 값을 사용할 수 있습니다.

  • latest: 버킷의 날짜가 지정되지 않은 상위 폴더(gs://dataflow-templates/latest/)에서 사용할 수 있는 최신 버전의 템플릿을 사용합니다.
  • 버전 이름(예: 2021-09-20-00_RC00): 버킷의 날짜가 지정된 해당 상위 폴더(gs://dataflow-templates/)에 중첩되어 있는 특정 버전의 템플릿을 사용합니다.
  주의: 최신 버전의 템플릿이 브레이킹 체인지로 업데이트될 수 있습니다. 프로덕션 환경에서는 이러한 브레이킹 체인지가 프로덕션 워크플로에 영향을 미치지 않도록 최신 날짜가 지정된 상위 폴더에 보관된 템플릿을 사용해야 합니다.
• BUCKET_NAME: Cloud Storage 버킷 이름
• DATASTORE_PROJECT_ID: Datastore 인스턴스가 있는 클라우드 프로젝트 ID
• DATASTORE_KIND: Datastore 항목의 유형
• DATASTORE_NAMESPACE: Datastore 항목의 네임스페이스
• JAVASCRIPT_FUNCTION: 사용할 자바스크립트 사용자 정의 함수(UDF)의 이름입니다.

  예를 들어 자바스크립트 함수가 myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }이면 함수 이름은 myTransform입니다. 샘플 자바스크립트 UDF는 UDF 예시를 참조하세요.

• PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE: 사용할 자바스크립트 사용자 정의 함수(UDF)를 정의하는 .js 파일의 Cloud Storage URI입니다. 예를 들면 gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js입니다.

템플릿 소스 코드

Java

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/*
 * 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.templates.DatastoreToText.DatastoreToTextOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.DatastoreReadOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.DatastoreConverters.ReadJsonEntities;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.FirestoreNestedValueProvider;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.JavascriptTextTransformer.JavascriptTextTransformerOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.JavascriptTextTransformer.TransformTextViaJavascript;
import com.google.cloud.teleport.templates.common.TextConverters.FilesystemWriteOptions;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;

/**
 * Dataflow template which copies Datastore Entities to a Text sink. Text is encoded using JSON
 * encoded entity in the v1/Entity rest format:
 * https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/v1/Entity
 */
@Template(
    name = "Datastore_to_GCS_Text",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Datastore to Text Files on Cloud Storage [Deprecated]",
    description =
        "Batch pipeline. Reads Datastore entities and writes them to Cloud Storage as text files.",
    optionsClass = DatastoreToTextOptions.class,
    skipOptions = {"firestoreReadNamespace", "firestoreReadGqlQuery", "firestoreReadProjectId"},
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support")
@Template(
    name = "Firestore_to_GCS_Text",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Firestore (Datastore mode) to Text Files on Cloud Storage",
    description =
        "Batch pipeline. Reads Firestore entities and writes them to Cloud Storage as text files.",
    optionsClass = DatastoreToTextOptions.class,
    skipOptions = {"datastoreReadNamespace", "datastoreReadGqlQuery", "datastoreReadProjectId"},
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support")
public class DatastoreToText {

  public static ValueProvider<String> selectProvidedInput(
      ValueProvider<String> datastoreInput, ValueProvider<String> firestoreInput) {
    return new FirestoreNestedValueProvider(datastoreInput, firestoreInput);
  }

  /** Custom PipelineOptions. */
  public interface DatastoreToTextOptions
      extends PipelineOptions,
          DatastoreReadOptions,
          JavascriptTextTransformerOptions,
          FilesystemWriteOptions {}

  /**
   * Runs a pipeline which reads in Entities from Datastore, passes in the JSON encoded Entities to
   * a Javascript UDF, and writes the JSON to TextIO sink.
   *
   * @param args arguments to the pipeline
   */
  public static void main(String[] args) {
    DatastoreToTextOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(DatastoreToTextOptions.class);

    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    pipeline
        .apply(
            ReadJsonEntities.newBuilder()
                .setGqlQuery(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadGqlQuery(), options.getFirestoreReadGqlQuery()))
                .setProjectId(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadProjectId(), options.getFirestoreReadProjectId()))
                .setNamespace(
                    selectProvidedInput(
                        options.getDatastoreReadNamespace(), options.getFirestoreReadNamespace()))
                .build())
        .apply(
            TransformTextViaJavascript.newBuilder()
                .setFileSystemPath(options.getJavascriptTextTransformGcsPath())
                .setFunctionName(options.getJavascriptTextTransformFunctionName())
                .build())
        .apply(TextIO.write().to(options.getTextWritePrefix()).withSuffix(".json"));

    pipeline.run();
  }
}