Modèle Google Ads vers BigQuery

Bêta

Cette fonctionnalité est soumise aux "Conditions des offres de pré-DG" dans la section "Conditions d'utilisation générales" des Conditions spécifiques au service. Les fonctionnalités pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent avoir une assistance limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

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	Description
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. Exemple : SELECT campaign.id, campaign.name FROM campaign.
qpsPerWorker	Taux de demandes 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 pour en savoir plus.
googleAdsClientId	L'ID client OAuth 2.0 qui identifie l'application. Consultez la section Créer un ID client et un code secret du client.
googleAdsClientSecret	Le 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.
googleAdsRefreshToken	Le jeton d'actualisation OAuth 2.0 à utiliser pour se connecter à l'API Google Ads. Pour en savoir plus, consultez Validation en deux étapes.
googleAdsDeveloperToken	Le jeton de développeur Google Ads à utiliser pour se connecter à l'API Google Ads. Consultez la page Obtenir un jeton de développeur.
outputTableSpec	Emplacement de la table BigQuery dans lequel écrire la sortie. Le nom doit être au format <project>:<dataset>.<table_name>. Le schéma de la table doit correspondre aux objets d'entrée.
loginCustomerId	Facultatif : Un ID de compte administrateur Google Ads à utiliser pour accéder aux identifiants de compte. Exemple : 12345.
bigQueryTableSchemaPath	Facultatif : 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	Facultatif : valeur WriteDisposition de BigQuery. Par exemple, WRITE_APPEND, WRITE_EMPTY ou WRITE_TRUNCATE. La valeur par défaut est WRITE_APPEND.
createDisposition	Facultatif : valeur CreateDisposition de BigQuery. Par exemple, CREATE_IF_NEEDED, CREATE_NEVER. La valeur par défaut est CREATE_IF_NEEDED.

Exécuter le modèle

Console

1. 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
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 Google Ads to BigQuery template.
5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Remarque : Pour utiliser Google Cloud CLI afin d'exécuter les modèles flex, vous devez avoir Google Cloud CLI version 284.0.0 ou ultérieure.

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.v14.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. For example: `SELECT campaign.id, campaign.name FROM campaign`.",
        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,
        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.v14()
                    .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();
  }
}

Étapes suivantes

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