Modèle Java Database Connectivity (JDBC) vers Pub/Sub

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 Java Database Connectivity (JDBC) vers Pub/Sub est un pipeline de traitement par lot qui ingère les données d'une source JDBC et écrit les enregistrements obtenus dans un sujet Pub/Sub préexistant en tant que chaîne JSON.

Conditions requises pour ce pipeline

• La source JDBC doit exister avant l'exécution du pipeline.
• Le sujet de sortie Pub/Sub doit exister avant l'exécution du pipeline.

Paramètres de modèle

Paramètres obligatoires

• driverClassName : Nom de classe du pilote JDBC. (Exemple : com.mysql.jdbc.Driver).
• connectionUrl : chaîne d'URL de connexion JDBC. Vous pouvez transmettre cette valeur sous forme de chaîne chiffrée avec une clé Cloud KMS, puis encodée en base64. Supprimez les espaces blancs de la chaîne encodée en base64. (Exemple : jdbc:mysql://some-host:3306/sampledb).
• driverJars : chemins Cloud Storage séparés par une virgule pour les pilotes JDBC. (Exemple : gs://your-bucket/driver_jar1.jar,gs://your-bucket/driver_jar2.jar).
• query : requête à exécuter sur la source pour extraire les données. (Exemple : sélectionnez * dans sampledb.sample_table).
• outputTopic : sujet Pub/Sub sur lequel publier, au format projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_NAME>. (Exemple : projects/your-project-id/topics/your-topic-name).

Paramètres facultatifs

• username : nom d'utilisateur à utiliser pour la connexion JDBC. Vous pouvez transmettre cette valeur sous forme de chaîne chiffrée avec une clé Cloud KMS, puis encodée en base64. Exemple :echo -n 'some_username' | glcloud kms encrypt --location=my_location --keyring=mykeyring --key=mykey --plaintext-file=- --ciphertext-file=- | base64
• password : mot de passe à utiliser pour la connexion JDBC. Vous pouvez transmettre cette valeur sous forme de chaîne chiffrée avec une clé Cloud KMS, puis encodée en base64. Exemple :echo -n 'some_password' | glcloud kms encrypt --location=my_location --keyring=mykeyring --key=mykey --plaintext-file=- --ciphertext-file=- | base64
• connectionProperties : chaîne de propriétés à utiliser pour la connexion JDBC. Le format de la chaîne doit être [propertyName=property;]*. (Exemple : unicode=true;characterEncoding=UTF-8).
• KMSEncryptionKey : clé de chiffrement Cloud KMS à utiliser pour déchiffrer le nom d'utilisateur, le mot de passe et la chaîne de connexion. Si la clé Cloud KMS est transmise, le nom d'utilisateur, le mot de passe et la chaîne de connexion doivent tous être transmis de manière chiffrée et encodée en base64. (Exemple : projects/your-project/locations/global/keyRings/your-keyring/cryptoKeys/your-key).
• disabledAlgorithms : algorithmes à désactiver, séparés par une virgule. Si cette valeur est définie sur aucun, aucun algorithme n'est désactivé. Utilisez ce paramètre avec prudence, car les algorithmes désactivés par défaut peuvent présenter des failles ou des problèmes de performances. (Exemple : SSLv3, RC4).
• extraFilesToStage : Chemins d'accès Cloud Storage ou secrets Secret Manager séparés par une virgule afin que les fichiers soient traités dans le nœud de calcul. Ces fichiers sont enregistrés dans le répertoire "/extra_files" de chaque nœud de calcul. (Exemple : gs://)
• defaultLogLevel : définit le niveau de journalisation dans les nœuds de calcul. Les options acceptées sont OFF, ERROR, WARN, INFO, DEBUG et TRACE. La valeur par défaut est INFO.

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 JDBC to Pub/Sub 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 jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Jdbc_to_PubSub \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
driverClassName=DRIVER_CLASS_NAME,\
connectionURL=JDBC_CONNECTION_URL,\
driverJars=DRIVER_PATHS,\
username=CONNECTION_USERNAME,\
password=CONNECTION_PASSWORD,\
connectionProperties=CONNECTION_PROPERTIES,\
query=SOURCE_SQL_QUERY,\
outputTopic=OUTPUT_TOPIC,\
KMSEncryptionKey=KMS_ENCRYPTION_KEY

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
• DRIVER_CLASS_NAME : nom de la classe du pilote
• JDBC_CONNECTION_URL : URL de connexion JDBC
• DRIVER_PATHS : chemin(s) d'accès Cloud Storage séparé(s) par des virgules vers le(s) pilote(s) JDBC
• CONNECTION_USERNAME : nom d'utilisateur de la connexion JDBC
• CONNECTION_PASSWORD : mot de passe de la connexion JDBC
• CONNECTION_PROPERTIES : les propriétés de connexion JDBC, le cas échéant
• SOURCE_SQL_QUERY : requête SQL à exécuter sur la base de données source
• OUTPUT_TOPIC : sujet Pub/Sub dans lequel publier
• KMS_ENCRYPTION_KEY : clé de chiffrement Cloud KMS

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",
    "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Jdbc_to_PubSub"
    "parameters": {
      "driverClassName": "DRIVER_CLASS_NAME",
      "connectionURL": "JDBC_CONNECTION_URL",
      "driverJars": "DRIVER_PATHS",
      "username": "CONNECTION_USERNAME",
      "password": "CONNECTION_PASSWORD",
      "connectionProperties": "CONNECTION_PROPERTIES",
      "query": "SOURCE_SQL_QUERY",
      "outputTopic": "OUTPUT_TOPIC",
      "KMSEncryptionKey":"KMS_ENCRYPTION_KEY"
    },
    "environment": { "zone": "us-central1-f" }
  }
}

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
• DRIVER_CLASS_NAME : nom de la classe du pilote
• JDBC_CONNECTION_URL : URL de connexion JDBC
• DRIVER_PATHS : chemin(s) d'accès Cloud Storage séparé(s) par des virgules vers le(s) pilote(s) JDBC
• CONNECTION_USERNAME : nom d'utilisateur de la connexion JDBC
• CONNECTION_PASSWORD : mot de passe de la connexion JDBC
• CONNECTION_PROPERTIES : les propriétés de connexion JDBC, le cas échéant
• SOURCE_SQL_QUERY : requête SQL à exécuter sur la base de données source
• OUTPUT_TOPIC : sujet Pub/Sub dans lequel publier
• KMS_ENCRYPTION_KEY : clé de chiffrement Cloud KMS

Code source du modèle

Java

/*
 * Copyright (C) 2021 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 static com.google.cloud.teleport.v2.utils.KMSUtils.maybeDecrypt;

import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.v2.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.options.JdbcToPubsubOptions;
import java.sql.Clob;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.coders.StringUtf8Coder;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsub.PubsubIO;
import org.apache.beam.sdk.io.jdbc.JdbcIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider.StaticValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.json.JSONObject;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link JdbcToPubsub} batch pipeline reads data from JDBC and publishes to Google Cloud
 * PubSub.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/jdbc-to-googlecloud/README_Jdbc_to_PubSub.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "Jdbc_to_PubSub",
    category = TemplateCategory.BATCH,
    displayName = "JDBC to Pub/Sub",
    description =
        "The Java Database Connectivity (JDBC) to Pub/Sub template is a batch pipeline that ingests data from "
            + "JDBC source and writes the resulting records to a pre-existing Pub/Sub topic as a JSON string.",
    optionsClass = JdbcToPubsubOptions.class,
    flexContainerName = "jdbc-to-pubsub",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/jdbc-to-pubsub",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    preview = true,
    requirements = {
      "The JDBC source must exist prior to running the pipeline.",
      "The Cloud Pub/Sub output topic must exist prior to running the pipeline."
    })
public class JdbcToPubsub {

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

  /**
   * {@link JdbcIO.RowMapper} implementation to convert Jdbc ResultSet rows to UTF-8 encoded JSONs.
   */
  public static class ResultSetToJSONString implements JdbcIO.RowMapper<String> {

    @Override
    public String mapRow(ResultSet resultSet) throws Exception {
      ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();
      JSONObject json = new JSONObject();

      for (int i = 1; i <= metaData.getColumnCount(); i++) {
        Object value = resultSet.getObject(i);

        // JSONObject.put() does not support null values. The exception is JSONObject.NULL
        if (value == null) {
          json.put(metaData.getColumnLabel(i), JSONObject.NULL);
          continue;
        }

        switch (metaData.getColumnTypeName(i).toLowerCase()) {
          case "clob":
            Clob clobObject = resultSet.getClob(i);
            if (clobObject.length() > Integer.MAX_VALUE) {
              LOG.warn(
                  "The Clob value size {} in column {} exceeds 2GB and will be truncated.",
                  clobObject.length(),
                  metaData.getColumnLabel(i));
            }
            json.put(
                metaData.getColumnLabel(i), clobObject.getSubString(1, (int) clobObject.length()));
            break;
          default:
            json.put(metaData.getColumnLabel(i), value);
        }
      }
      return json.toString();
    }
  }

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

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

    run(options);
  }

  /**
   * Runs a pipeline which reads message from JDBC and writes to Pub/Sub.
   *
   * @param options The execution options.
   * @return The pipeline result.
   */
  public static PipelineResult run(JdbcToPubsubOptions options) {
    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    LOG.info("Starting Jdbc-To-PubSub Pipeline.");

    /*
     * Steps:
     *  1) Read data from a Jdbc Table
     *  2) Write to Pub/Sub topic
     */
    JdbcIO.DataSourceConfiguration dataSourceConfiguration =
        JdbcIO.DataSourceConfiguration.create(
                StaticValueProvider.of(options.getDriverClassName()),
                maybeDecrypt(options.getConnectionUrl(), options.getKMSEncryptionKey()))
            .withDriverJars(options.getDriverJars());
    if (options.getUsername() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withUsername(
              maybeDecrypt(options.getUsername(), options.getKMSEncryptionKey()));
    }
    if (options.getPassword() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withPassword(
              maybeDecrypt(options.getPassword(), options.getKMSEncryptionKey()));
    }
    if (options.getConnectionProperties() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withConnectionProperties(options.getConnectionProperties());
    }

    PCollection<String> jdbcData =
        pipeline.apply(
            "readFromJdbc",
            JdbcIO.<String>read()
                .withDataSourceConfiguration(dataSourceConfiguration)
                .withQuery(options.getQuery())
                .withCoder(StringUtf8Coder.of())
                .withRowMapper(new ResultSetToJSONString()));

    jdbcData.apply("writeSuccessMessages", PubsubIO.writeStrings().to(options.getOutputTopic()));

    return pipeline.run();
  }
}

Étapes suivantes

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