Conversion de format de fichier (Avro, Parquet, CSV)

Le modèle de conversion de format de fichier est un pipeline par lots qui convertit les fichiers stockés sur Cloud Storage d'un format compatible à un autre.

Les conversions entre les formats suivants sont possibles :

  • CSV vers Avro
  • CSV vers Parquet
  • Avro vers Parquet
  • Parquet vers Avro

Conditions requises pour ce pipeline

  • Le bucket Cloud Storage de sortie doit exister avant l'exécution du pipeline.

Paramètres de modèle

Paramètre Description
inputFileFormat Format de fichier d'entrée. Doit être l'un des suivants : [csv, avro, parquet].
outputFileFormat Format de fichier de sortie. Doit être l'un des suivants : [avro, parquet].
inputFileSpec Modèle de chemin d'accès Cloud Storage pour les fichiers d'entrée. Par exemple : gs://bucket-name/path/*.csv
outputBucket Dossier Cloud Storage dans lequel écrire les fichiers de sortie. Le chemin d'accès doit se terminer par une barre oblique. Par exemple : gs://bucket-name/output/
schema Chemin d'accès Cloud Storage au fichier de schéma Avro. Par exemple, gs://bucket-name/schema/my-schema.avsc
containsHeaders (Facultatif) Les fichiers CSV d'entrée contiennent un enregistrement d'en-tête (vrai/faux). La valeur par défaut est false. Nécessaire uniquement en cas de lecture de fichiers CSV.
csvFormat (Facultatif) Spécification du format CSV à utiliser pour l'analyse des enregistrements. La valeur par défaut est Default. Pour en savoir plus, consultez la page Format CSV Apache Commons.
delimiter (Facultatif) Délimiteur de champ utilisé dans les fichiers CSV d'entrée.
outputFilePrefix (Facultatif) Préfixe du fichier de sortie. La valeur par défaut est output.
numShards (Facultatif) Nombre de segments de fichiers de sortie.

Exécuter le modèle

ConsolegcloudAPI
  1. Accédez à la page Dataflow Créer un job à partir d'un modèle.
    2. Accéder à la page Créer un job à partir d'un modèle
  2. Dans le champ Nom du job, saisissez un nom de job unique.
  3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. La région par défaut est us-central1.

    Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter un job Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

  4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Convert file formats template.
  5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
  6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

Dans le shell ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/File_Format_Conversion \
    --parameters \
inputFileFormat=INPUT_FORMAT,\
outputFileFormat=OUTPUT_FORMAT,\
inputFileSpec=INPUT_FILES,\
schema=SCHEMA,\
outputBucket=OUTPUT_FOLDER

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter le job Dataflow
  • JOB_NAME : nom de job unique de votre choix
  • REGION_NAME : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre job Dataflow, par exemple us-central1
  • VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

    Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • INPUT_FORMAT : format du fichier d'entrée (doit être l'un des suivants : [csv, avro, parquet])
  • OUTPUT_FORMAT : format des fichiers de sortie (doit être l'un des suivants : [avro, parquet])
  • INPUT_FILES : modèle de chemin d'accès pour les fichiers d'entrée
  • OUTPUT_FOLDER : dossier Cloud Storage pour les fichiers de sortie
  • SCHEMA : chemin d'accès au fichier de schéma Avro

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API, ses autorisations et leurs champs d'application, consultez la section projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "inputFileFormat": "INPUT_FORMAT",
          "outputFileFormat": "OUTPUT_FORMAT",
          "inputFileSpec": "INPUT_FILES",
          "schema": "SCHEMA",
          "outputBucket": "OUTPUT_FOLDER"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/File_Format_Conversion",
   }
}

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter le job Dataflow
  • JOB_NAME : nom de job unique de votre choix
  • LOCATION : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre job Dataflow, par exemple us-central1
  • VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

    Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • INPUT_FORMAT : format du fichier d'entrée (doit être l'un des suivants : [csv, avro, parquet])
  • OUTPUT_FORMAT : format des fichiers de sortie (doit être l'un des suivants : [avro, parquet])
  • INPUT_FILES : modèle de chemin d'accès pour les fichiers d'entrée
  • OUTPUT_FOLDER : dossier Cloud Storage pour les fichiers de sortie
  • SCHEMA : chemin d'accès au fichier de schéma Avro
Java
/*
 * Copyright (C) 2019 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.v2.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.metadata.TemplateParameter.TemplateEnumOption;
import com.google.cloud.teleport.v2.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.templates.FileFormatConversion.FileFormatConversionOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.AvroConverters.AvroOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.CsvConverters.CsvPipelineOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.ParquetConverters.ParquetOptions;
import java.util.EnumMap;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link FileFormatConversion} pipeline takes in an input file, converts it to a desired format
 * and saves it to Cloud Storage. Supported file transformations are:
 *
 * <ul>
 *   <li>Csv to Avro
 *   <li>Csv to Parquet
 *   <li>Avro to Parquet
 *   <li>Parquet to Avro
 * </ul>
 *
 * <p><b>Pipeline Requirements</b>
 *
 * <ul>
 *   <li>Input file exists in Google Cloud Storage.
 *   <li>Google Cloud Storage output bucket exists.
 * </ul>
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/file-format-conversion/README_File_Format_Conversion.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "File_Format_Conversion",
    category = TemplateCategory.UTILITIES,
    displayName = "Convert file formats between Avro, Parquet & CSV",
    description = {
      "The File Format Conversion template is a batch pipeline that converts files stored on Cloud Storage from one supported format to another.\n",
      "The following format conversions are supported:\n"
          + "- CSV to Avro\n"
          + "- CSV to Parquet\n"
          + "- Avro to Parquet\n"
          + "- Parquet to Avro"
    },
    optionsClass = FileFormatConversionOptions.class,
    optionalOptions = {"deadletterTable"},
    flexContainerName = "file-format-conversion",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/file-format-conversion",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {"The output Cloud Storage bucket must exist before running the pipeline."})
public class FileFormatConversion {

  /** Logger for class. */
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(FileFormatConversionFactory.class);

  private static EnumMap<ValidFileFormats, String> validFileFormats =
      new EnumMap<ValidFileFormats, String>(ValidFileFormats.class);

  /**
   * The {@link FileFormatConversionOptions} provides the custom execution options passed by the
   * executor at the command-line.
   */
  public interface FileFormatConversionOptions
      extends PipelineOptions, CsvPipelineOptions, AvroOptions, ParquetOptions {
    @TemplateParameter.Enum(
        order = 1,
        enumOptions = {
          @TemplateEnumOption("avro"),
          @TemplateEnumOption("csv"),
          @TemplateEnumOption("parquet")
        },
        description = "File format of the input files.",
        helpText = "File format of the input files. Needs to be either avro, parquet or csv.")
    @Required
    String getInputFileFormat();

    void setInputFileFormat(String inputFileFormat);

    @TemplateParameter.Enum(
        order = 2,
        enumOptions = {@TemplateEnumOption("avro"), @TemplateEnumOption("parquet")},
        description = "File format of the output files.",
        helpText = "File format of the output files. Needs to be either avro or parquet.")
    @Required
    String getOutputFileFormat();

    void setOutputFileFormat(String outputFileFormat);
  }

  /** The {@link ValidFileFormats} enum contains all valid file formats. */
  public enum ValidFileFormats {
    CSV,
    AVRO,
    PARQUET
  }

  /**
   * Main entry point for pipeline execution.
   *
   * @param args Command line arguments to the pipeline.
   */
  public static void main(String[] args) {
    UncaughtExceptionLogger.register();

    FileFormatConversionOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args)
            .withValidation()
            .as(FileFormatConversionOptions.class);

    run(options);
  }

  /**
   * Runs the pipeline to completion with the specified options.
   *
   * @param options The execution options.
   * @return The pipeline result.
   * @throws RuntimeException thrown if incorrect file formats are passed.
   */
  public static PipelineResult run(FileFormatConversionOptions options) {
    String inputFileFormat = options.getInputFileFormat().toUpperCase();
    String outputFileFormat = options.getOutputFileFormat().toUpperCase();

    validFileFormats.put(ValidFileFormats.CSV, "CSV");
    validFileFormats.put(ValidFileFormats.AVRO, "AVRO");
    validFileFormats.put(ValidFileFormats.PARQUET, "PARQUET");

    if (!validFileFormats.containsValue(inputFileFormat)) {
      throw new IllegalArgumentException("Invalid input file format.");
    }
    if (!validFileFormats.containsValue(outputFileFormat)) {
      throw new IllegalArgumentException("Invalid output file format.");
    }
    if (inputFileFormat.equals(outputFileFormat)) {
      throw new IllegalArgumentException("Input and output file format cannot be the same.");
    }

    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    pipeline.apply(
        inputFileFormat + " to " + outputFileFormat,
        FileFormatConversionFactory.FileFormat.newBuilder()
            .setOptions(options)
            .setInputFileFormat(inputFileFormat)
            .setOutputFileFormat(outputFileFormat)
            .build());

    return pipeline.run();
  }
}

Étape suivante