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Modèle Google Ads vers BigQuery

Le modèle Google Ads vers BigQuery est un pipeline par lots qui lit les rapports Google Ads et écrit dans BigQuery.

Conditions requises pour ce pipeline

ID de compte Google Ads à utiliser.
Requête du langage de requête Google Ads pour obtenir les données.
Identifiants OAuth pour l'API Google Ads

Paramètres de modèle

Paramètres obligatoires

customerIds: liste des ID de compte Google Ads à utiliser pour exécuter la requête. Exemple :12345,67890
query: requête à utiliser pour obtenir les données. Consultez la page Langage de requête Google Ads (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/query/overview). Par exemple, SELECT campaign.id, campaign.name FROM campaign.
qpsPerWorker: taux de requêtes par seconde (RPS) à envoyer à Google Ads. Divisez le RPS par pipeline souhaité par le nombre maximal de nœuds de calcul. Évitez de dépasser les limites par compte ou par jeton de développeur. Consultez la page Limites de débit (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/best-practices/rate-limits).
googleAdsClientId: ID client OAuth 2.0 qui identifie l'application. Consultez la section Créer un ID client et un code secret du client (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/oauth/cloud-project#create_a_client_id_and_client_secret).
googleAdsClientSecret: code secret du client OAuth 2.0 correspondant à l'ID client spécifié. Consultez la section Créer un ID client et un code secret du client (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/oauth/cloud-project#create_a_client_id_and_client_secret).
googleAdsRefreshToken: jeton d'actualisation OAuth 2.0 à utiliser pour se connecter à l'API Google Ads. Consultez la page Validation en deux étapes (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/oauth/2sv).
googleAdsDeveloperToken: jeton de développeur Google Ads à utiliser pour se connecter à l'API Google Ads. Consultez la page Obtenir un jeton de développeur (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/get-started/dev-token).
outputTableSpec: emplacement de la table de sortie BigQuery dans lequel écrire la sortie. Par exemple, <PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME>. Selon la propriété createDisposition spécifiée, la table de sortie peut être créée automatiquement à l'aide du schéma Avro fourni par l'utilisateur.

Paramètres facultatifs

loginCustomerId: ID de compte administrateur Google Ads à utiliser pour accéder aux identifiants de compte. Exemple :12345
bigQueryTableSchemaPath: chemin d'accès Cloud Storage au fichier JSON du schéma BigQuery. Si cette valeur n'est pas définie, le schéma est obtenu à partir du schéma Proto. Exemple :gs://MyBucket/bq_schema.json
writeDisposition: valeur WriteDisposition de BigQuery (https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#jobconfigurationload). Par exemple, WRITE_APPEND, WRITE_EMPTY ou WRITE_TRUNCATE. La valeur par défaut est WRITE_APPEND.
createDisposition: valeur CreateDisposition de BigQuery (https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job#jobconfigurationload). Par exemple, CREATE_IF_NEEDED et CREATE_NEVER. La valeur par défaut est CREATE_IF_NEEDED.

Exécuter le modèle

Console

Accédez à la page Dataflow Créer un job à partir d'un modèle.

Accéder à la page Créer un job à partir d'un modèle

Dans le champ Nom du job, saisissez un nom de job unique.
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.
Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the Google Ads to BigQuery template.
Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Dans le shell ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Google_Ads_to_BigQuery \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --parameters \
       customerIds=CUSTOMER_IDS,\
       query=QUERY,\
       qpsPerWorker=QPS_PER_WORKER,\
       googleAdsClientId=GOOGLE_ADS_CLIENT_ID,\
       googleAdsClientSecret=GOOGLE_ADS_CLIENT_SECRET,\
       googleAdsRefreshToken=GOOGLE_ADS_REFRESH_TOKEN,\
       googleAdsDeveloperToken=GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN,\
       outputTableSpec=OUTPUT_TABLE_SPEC,\

Remplacez les éléments suivants :

JOB_NAME : nom de job unique de votre choix
VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser
Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :
- latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
- Le nom de la version, par exemple 2023-09-12-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui est imbriqué dans le dossier parent daté respectif dans le bucket : gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
REGION_NAME : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre job Dataflow, par exemple us-central1
CUSTOMER_IDS : ID de compte Google Ads
QUERY : requête du langage de requête Google Ads
QPS_PER_WORKER : taux de demandes Google Ads requises par nœud de calcul
GOOGLE_ADS_CLIENT_ID : ID client OAuth 2.0 qui identifie l'application
GOOGLE_ADS_CLIENT_SECRET : code secret du client OAuth 2.0 correspondant à l'ID client spécifié
GOOGLE_ADS_REFRESH_TOKEN : jeton d'actualisation OAuth 2.0 à utiliser pour se connecter à l'API Google Ads
GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN : jeton de développeur Google Ads à utiliser pour se connecter à l'API Google Ads
OUTPUT_TABLE_SPEC : table de sortie BigQuery

API

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
{
   "launchParameter": {
     "jobName": "JOB_NAME",
     "parameters": {
       "customerIds": "CUSTOMER_IDS",
       "query": "QUERY",
       "qpsPerWorker": "QPS_PER_WORKER",
       "googleAdsClientId": "GOOGLE_ADS_CLIENT_ID",
       "googleAdsClientSecret": "GOOGLE_ADS_CLIENT_SECRET",
       "googleAdsRefreshToken": "GOOGLE_ADS_REFRESH_TOKEN",
       "googleAdsDeveloperToken": "GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN",
       "outputTableSpec": "OUTPUT_TABLE_SPEC",
     },
     "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Google_Ads_to_BigQuery",
     "environment": { "maxWorkers": "10" }
  }
}

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
VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser
Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :
- latest pour utiliser la dernière version du modèle, disponible dans le dossier parent non daté du bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
- Le nom de la version, par exemple 2023-09-12-00_RC00, pour utiliser une version spécifique du modèle, qui est imbriqué dans le dossier parent daté respectif dans le bucket : gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
Attention : La dernière version des modèles peut être mise à jour avec des modifications destructives. Vos environnements de production devraient utiliser des modèles conservés dans le dernier dossier parent daté afin d'empêcher que ces modifications n'affectent vos workflows.
LOCATION : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre job Dataflow, par exemple us-central1
CUSTOMER_IDS : ID de compte Google Ads
QUERY : requête du langage de requête Google Ads
QPS_PER_WORKER : taux de demandes Google Ads requises par nœud de calcul
GOOGLE_ADS_CLIENT_ID : ID client OAuth 2.0 qui identifie l'application
GOOGLE_ADS_CLIENT_SECRET : code secret du client OAuth 2.0 correspondant à l'ID client spécifié
GOOGLE_ADS_REFRESH_TOKEN : jeton d'actualisation OAuth 2.0 à utiliser pour se connecter à l'API Google Ads
GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN : jeton de développeur Google Ads à utiliser pour se connecter à l'API Google Ads
OUTPUT_TABLE_SPEC : table de sortie BigQuery

Code source du modèle

Java

/*
 * Copyright (C) 2023 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.ads.googleads.v17.services.GoogleAdsRow;
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.v2.options.BigQueryCommonOptions.WriteOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.BigQueryConverters;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.GoogleAdsRowToReportRowJsonFn;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.GCSUtils;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.GoogleAdsRateLimitPolicyFactory;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.GoogleAdsUtils;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import java.util.List;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.Write;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.Write.CreateDisposition;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.Write.WriteDisposition;
import org.apache.beam.sdk.io.googleads.GoogleAdsIO;
import org.apache.beam.sdk.io.googleads.GoogleAdsOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation;
import org.apache.beam.sdk.transforms.Create;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.vendor.guava.v32_1_2_jre.com.google.common.base.Strings;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * A template for writing <a href=
 * "https://developers.google.com/google-ads/api/docs/reporting/overview">Google Ads reports</a> to
 * BigQuery.
 *
 * <p>Nested fields are lifted to top-level fields by replacing the dots in field paths with
 * underscores.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/README_Google_Ads_to_BigQuery.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "Google_Ads_to_BigQuery",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "Google Ads to BigQuery",
    description =
        "The Google Ads to BigQuery template is a batch pipeline that reads Google Ads reports and writes to BigQuery.",
    optionsClass = GoogleAdsToBigQuery.GoogleAdsToBigQueryOptions.class,
    flexContainerName = "google-ads-to-bigquery",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/google-ads-to-bigquery",
    requirements = {
      "The Google Ads account IDs to use.",
      "The Google Ads Query Language query to obtain information.",
      "OAuth credentials for the Google Ads API."
    },
    preview = true)
public final class GoogleAdsToBigQuery {
  public interface GoogleAdsToBigQueryOptions extends WriteOptions, GoogleAdsOptions {
    @TemplateParameter.Long(
        order = 1,
        optional = true,
        description = "Google Ads manager account ID",
        helpText = "A Google Ads manager account ID to use to access the account IDs.",
        example = "12345")
    Long getLoginCustomerId();

    void setLoginCustomerId(Long loginCustomerId);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 2,
        regexes = {"^[0-9]+(,[0-9]+)*$"},
        description = "Google Ads account IDs",
        helpText = "A list of Google Ads account IDs to use to execute the query.",
        example = "12345,67890")
    @Validation.Required
    List<Long> getCustomerIds();

    void setCustomerIds(List<Long> customerIds);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 3,
        description = "Google Ads Query Language query",
        helpText =
            "The query to use to get the data. See Google Ads Query Language (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/query/overview).",
        example = "SELECT campaign.id, campaign.name FROM campaign")
    @Validation.Required
    String getQuery();

    void setQuery(String query);

    @TemplateParameter.Double(
        order = 4,
        description = "Required Google Ads request rate per worker",
        helpText =
            "The rate of query requests per second (QPS) to submit to Google Ads.  "
                + "Divide the desired per pipeline QPS by the maximum number of workers. "
                + "Avoid exceeding per-account or developer token limits. "
                + "See Rate Limits (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/best-practices/rate-limits).")
    Double getQpsPerWorker();

    void setQpsPerWorker(Double qpsPerWorker);

    @TemplateParameter.GcsReadFile(
        order = 5,
        optional = true,
        description = "BigQuery Table Schema Path",
        helpText =
            "The Cloud Storage path to the BigQuery schema JSON file. "
                + "If this value is not set, then the schema is inferred "
                + "from the Proto schema.",
        example = "gs://MyBucket/bq_schema.json")
    String getBigQueryTableSchemaPath();

    void setBigQueryTableSchemaPath(String value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 6,
        description = "OAuth 2.0 Client ID identifying the application",
        helpText =
            "The OAuth 2.0 client ID that identifies the application. See Create a client ID and client secret (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/oauth/cloud-project#create_a_client_id_and_client_secret).")
    String getGoogleAdsClientId();

    void setGoogleAdsClientId(String clientId);

    @TemplateParameter.Password(
        order = 7,
        groupName = "Source",
        description = "OAuth 2.0 Client Secret for the specified Client ID",
        helpText =
            "The OAuth 2.0 client secret that corresponds to the specified client ID. See Create a client ID and client secret (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/oauth/cloud-project#create_a_client_id_and_client_secret).")
    String getGoogleAdsClientSecret();

    void setGoogleAdsClientSecret(String clientSecret);

    @TemplateParameter.Password(
        order = 8,
        description = "OAuth 2.0 Refresh Token for the user connecting to the Google Ads API",
        helpText =
            "The OAuth 2.0 refresh token to use to connect to the Google Ads API. See 2-Step Verification (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/oauth/2sv).")
    String getGoogleAdsRefreshToken();

    void setGoogleAdsRefreshToken(String refreshToken);

    @TemplateParameter.Password(
        order = 9,
        description = "Google Ads developer token for the user connecting to the Google Ads API",
        helpText =
            "The Google Ads developer token to use to connect to the Google Ads API. See Obtain a developer token (https://developers.google.com/google-ads/api/docs/get-started/dev-token).")
    String getGoogleAdsDeveloperToken();

    void setGoogleAdsDeveloperToken(String developerToken);
  }

  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(GoogleAdsToBigQuery.class);

  public static void main(String[] args) {
    run(
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args)
            .withValidation()
            .as(GoogleAdsToBigQueryOptions.class));
  }

  public static PipelineResult run(GoogleAdsToBigQueryOptions options) {
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    double qps = options.getQpsPerWorker();
    String query = options.getQuery();

    PCollection<GoogleAdsRow> googleAdsRows =
        pipeline
            .apply(
                Create.of(
                    options.getCustomerIds().stream()
                        .map(Object::toString)
                        .collect(ImmutableList.toImmutableList())))
            .apply(
                GoogleAdsIO.v17()
                    .read()
                    .withDeveloperToken(options.getGoogleAdsDeveloperToken())
                    .withLoginCustomerId(options.getLoginCustomerId())
                    .withQuery(options.getQuery())
                    .withRateLimitPolicy(new GoogleAdsRateLimitPolicyFactory(qps)));

    PCollection<String> reportRows =
        googleAdsRows.apply(ParDo.of(new GoogleAdsRowToReportRowJsonFn(query)));

    Write<String> write =
        BigQueryIO.<String>write()
            .withoutValidation()
            .withWriteDisposition(WriteDisposition.valueOf(options.getWriteDisposition()))
            .withCreateDisposition(CreateDisposition.valueOf(options.getCreateDisposition()))
            .withFormatFunction(BigQueryConverters::convertJsonToTableRow)
            .to(options.getOutputTableSpec());

    String schemaPath = options.getBigQueryTableSchemaPath();

    if (Strings.isNullOrEmpty(schemaPath)) {
      write = write.withSchema(GoogleAdsUtils.createBigQuerySchema(query));
    } else {
      write = write.withJsonSchema(GCSUtils.getGcsFileAsString(schemaPath));
    }

    reportRows.apply("WriteToBigQuery", write);

    return pipeline.run();
  }
}

Étape suivante

Apprenez-en plus sur les modèles Dataflow.
Consultez la liste des modèles fournis par Google.