Plantilla de Datastore a Cloud Storage en archivos de texto [obsoleta]

Beta

Esta función está sujeta a las "Condiciones de las Ofertas de Fase Previa a la DG" de la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Las funciones de fase previa a la DG están disponibles “tal cual” y podrían tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Esta plantilla está obsoleta y se quitará en el tercer trimestre de 2023. Migra a la plantilla de Firestore a Cloud Storage en archivos de texto.

La plantilla de Datastore a Cloud Storage en archivos de texto es una canalización por lotes que lee entidades de Datastore y las escribe en Cloud Storage como archivos de texto. Puedes proporcionar una función para procesar cada entidad como una string JSON. Si no proporcionas esa función, cada línea en el archivo de salida será una entidad serializada JSON.

Requisitos de la canalización

Datastore se debe configurar en el proyecto antes de ejecutar la canalización.

Parámetros de la plantilla

Parámetro	Descripción
datastoreReadGqlQuery	Consulta de GQL que especifica qué entidades tomar. Por ejemplo, SELECT * FROM MyKind
datastoreReadProjectId	El ID del proyecto de Google Cloud de la instancia de Datastore del que deseas leer los datos.
datastoreReadNamespace	El espacio de nombres de las entidades solicitadas. Para usar el espacio de nombres predeterminado, deja este parámetro en blanco.
javascriptTextTransformGcsPath	El URI de Cloud Storage del archivo .js que define la función definida por el usuario (UDF) de JavaScript que deseas usar (opcional). Por ejemplo, gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js.
javascriptTextTransformFunctionName	El nombre de la función definida por el usuario (UDF) de JavaScript que deseas usar (opcional). Por ejemplo, si el código de tu función de JavaScript es myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, el nombre de la función es myTransform. Para ver ejemplos de UDF de JavaScript, consulta Ejemplos de UDF.
textWritePrefix	Prefijo de la ruta de acceso de Cloud Storage donde se especifican los datos que se escribieron. Por ejemplo, gs://mybucket/somefolder/.

Ejecuta la plantilla

Consola

1. Ve a la página Crear un trabajo a partir de una plantilla de Dataflow.
Ir a Crear un trabajo a partir de una plantilla
2. En el campo Nombre del trabajo, ingresa un nombre de trabajo único.
3. Opcional: Para Extremo regional, selecciona un valor del menú desplegable. La región predeterminada es us-central1.

   Para obtener una lista de regiones en las que puedes ejecutar un trabajo de Dataflow, consulta Ubicaciones de Dataflow.

4. En el menú desplegable Plantilla de Dataflow, selecciona the Datastore to Text Files on Cloud Storage template.
5. En los campos de parámetros proporcionados, ingresa los valores de tus parámetros.
6. Haga clic en Ejecutar trabajo.

gcloud

Nota: Para usar Google Cloud CLI a fin de ejecutar plantillas classic, debes tener Google Cloud CLI versión 138.0.0 o una versión posterior.

En tu shell o terminal, ejecuta la plantilla:

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/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/

Reemplaza lo siguiente:

• JOB_NAME: Es el nombre del trabajo que elijas
• REGION_NAME: La región en la que deseas implementar tu trabajo de Dataflow, por ejemplo, us-central1
• VERSION: Es la versión de la plantilla que deseas usar.

  Puedes usar los siguientes valores:

  • latest para usar la última versión de la plantilla, que está disponible en la carpeta superior non-dated en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • el nombre de la versión, como 2023-09-12-00_RC00, para usar una versión específica de la plantilla, que se puede encontrar anidada en la carpeta superior con fecha correspondiente en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Precaución: La versión más reciente de las plantillas podría actualizarse con cambios rotundos. Los entornos de producción deben usar plantillas que se conserven en la carpeta superior con la fecha más reciente para evitar que estos cambios rotundos afecten los flujos de trabajo de producción.
• BUCKET_NAME: Es el nombre de tu bucket de Cloud Storage.
• DATASTORE_PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud en el que existe la instancia de Datastore.
• DATASTORE_KIND: Es el tipo de entidades de Datastore
• DATASTORE_NAMESPACE: Es el espacio de nombres de tus entidades de Datastore
• JAVASCRIPT_FUNCTION es el nombre de la función definida por el usuario (UDF) de JavaScript que deseas usar.

  Por ejemplo, si el código de tu función de JavaScript es myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, el nombre de la función es myTransform. Para ver ejemplos de UDF de JavaScript, consulta Ejemplos de UDF.

• PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE: El URI de Cloud Storage de .js archivo que define la función definida por el usuario (UDF) de JavaScript que deseas usar, por ejemplo:gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js

API

Para ejecutar la plantilla con la API de REST, envía una solicitud HTTP POST. Para obtener más información de la API y sus permisos de autorización, consulta projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/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" }
}

Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud en el que deseas ejecutar el trabajo de Dataflow.
• JOB_NAME: Es el nombre del trabajo que elijas
• LOCATION: La región en la que deseas implementar tu trabajo de Dataflow, por ejemplo, us-central1
• VERSION: Es la versión de la plantilla que deseas usar.

  Puedes usar los siguientes valores:

  • latest para usar la última versión de la plantilla, que está disponible en la carpeta superior non-dated en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • el nombre de la versión, como 2023-09-12-00_RC00, para usar una versión específica de la plantilla, que se puede encontrar anidada en la carpeta superior con fecha correspondiente en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Precaución: La versión más reciente de las plantillas podría actualizarse con cambios rotundos. Los entornos de producción deben usar plantillas que se conserven en la carpeta superior con la fecha más reciente para evitar que estos cambios rotundos afecten los flujos de trabajo de producción.
• BUCKET_NAME: Es el nombre de tu bucket de Cloud Storage.
• DATASTORE_PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud en el que existe la instancia de Datastore.
• DATASTORE_KIND: Es el tipo de entidades de Datastore
• DATASTORE_NAMESPACE: Es el espacio de nombres de tus entidades de Datastore
• JAVASCRIPT_FUNCTION es el nombre de la función definida por el usuario (UDF) de JavaScript que deseas usar.

  Por ejemplo, si el código de tu función de JavaScript es myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, el nombre de la función es myTransform. Para ver ejemplos de UDF de JavaScript, consulta Ejemplos de UDF.

• PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE: El URI de Cloud Storage de .js archivo que define la función definida por el usuario (UDF) de JavaScript que deseas usar, por ejemplo:gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js

Código fuente de la plantilla

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.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: <a
 * href="https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/v1/Entity">Entity</a>
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v1/README_Datastore_to_GCS_Text.md">README_Datastore_to_GCS_Text</a>
 * or <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v1/README_Firestore_to_GCS_Text.md">README_Firestore_to_GCS_Text</a>
 * for instructions on how to use or change this template.
 */
@Template(
    name = "Datastore_to_GCS_Text",
    category = TemplateCategory.LEGACY,
    displayName = "Datastore to Text Files on Cloud Storage [Deprecated]",
    description =
        "The Datastore to Cloud Storage Text template is a batch pipeline that reads Datastore entities and writes them "
            + "to Cloud Storage as text files. You can provide a function to process each entity as a JSON string. "
            + "If you don't provide such a function, every line in the output file will be a JSON-serialized entity.",
    optionsClass = DatastoreToTextOptions.class,
    skipOptions = {
      "firestoreReadNamespace",
      "firestoreReadGqlQuery",
      "firestoreReadProjectId",
      "javascriptTextTransformReloadIntervalMinutes"
    },
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/datastore-to-cloud-storage",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {"Datastore must be set up in the project before running the pipeline."})
@Template(
    name = "Firestore_to_GCS_Text",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Firestore (Datastore mode) to Text Files on Cloud Storage",
    description =
        "The Firestore to Cloud Storage Text template is a batch pipeline that reads Firestore entities and writes them "
            + "to Cloud Storage as text files. You can provide a function to process each entity as a JSON string. "
            + "If you don't provide such a function, every line in the output file will be a JSON-serialized entity.",
    optionsClass = DatastoreToTextOptions.class,
    skipOptions = {
      "datastoreReadNamespace",
      "datastoreReadGqlQuery",
      "datastoreReadProjectId",
      "javascriptTextTransformReloadIntervalMinutes"
    },
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/firestore-to-cloud-storage",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {"Firestore must be set up in the project before running the pipeline."})
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();
  }
}

¿Qué sigue?

• Obtén información sobre las plantillas de Dataflow.
• Consulta la lista de plantillas que proporciona Google.