Plantilla de Apache Kafka a la planilla de BigQuery

La plantilla de Apache Kafka a BigQuery es una canalización de transmisión que transfiere datos de texto de clústeres del Servicio administrado de Google Cloud para Apache Kafka y, luego, envía los registros resultantes a las tablas de BigQuery. Cualquier error que ocurra cuando se insertan datos en la tabla de resultados se inserta en una tabla de errores independiente en BigQuery.

También puedes usar la plantilla de Apache Kafka a BigQuery con Kafka externa o autoadministrada.

Requisitos de la canalización

  • El servidor del agente de Apache Kafka debe estar en ejecución y se debe poder acceder a él desde las máquinas de trabajador de Dataflow.
  • Los temas de Apache Kafka deben existir.
  • Debes habilitar las API de Dataflow, BigQuery y Cloud Storage. Si se requiere autenticación, también debes habilitar la API de Secret Manager.
  • Crea un conjunto de datos y una tabla de BigQuery con el esquema adecuado para tu tema de entrada de Kafka. Si usas varios esquemas en el mismo tema y quieres escribir en varias tablas, no necesitas crear la tabla antes de configurar la canalización.
  • Cuando la cola de mensajes no entregados (mensajes no procesados) de la plantilla esté habilitada, crea una tabla vacía que no tenga un esquema para la cola de mensajes no entregados.

Formato del mensaje de Kafka

La plantilla de Apache Kafka a BigQuery admite la lectura de mensajes de Kafka en los siguientes formatos: CONFLUENT_AVRO_WIRE_FORMAT, AVRO_BINARY_FORMAT, yJSON.

Autenticación

La plantilla de Apache Kafka a BigQuery admite la autenticación SASL/PLAIN para los agentes de Kafka.

Parámetros de la plantilla

Parámetros obligatorios

  • readBootstrapServerAndTopic: El tema de Kafka desde el que se lee la entrada.
  • kafkaReadAuthenticationMode : El modo de autenticación que se usará con el clúster de Kafka. Usa NONE para la no autenticación o SASL_PLAIN para nombre de usuario y contraseña de SASL/PLAIN. Apache Kafka para BigQuery solo es compatible con el modo de autenticación SASL_PLAIN. La configuración predeterminada es: SASL_PLAIN.
  • writeMode (modo de escritura): escribir registros en una tabla o varias tablas (según el esquema). El modo DYNAMIC_TABLE_ names solo es compatible con el formato de mensaje de origen AVRO_CONFLUENT_WIRE_FORMAT y la fuente del esquema SCHEMA_REGISTRY. El nombre de la tabla de destino se generará de forma automática según el nombre del esquema de Avro de cada mensaje. Puede ser un solo esquema (crea una sola tabla) o varios esquemas (crea varias tablas). El modo SINGLE_TABLE_NAME escribe en una sola tabla (esquema único) especificada por el usuario. La configuración predeterminada es SINGLE_TABLE_NAME.
  • useBigQueryDLQ: Si es verdadero, los mensajes con errores se escribirán en BigQuery con información adicional del error. La tabla de mensajes no entregados se debe crear sin esquema. La configuración predeterminada es "false".
  • messageFormat : El formato de los mensajes de Kafka que se leerán. Los valores admitidos son AVRO_CONFLUENT_WIRE_FORMAT (Avro codificado del Registro de esquema de Confluent), AVRO_BINARY_ENCODING (Avro binario sin formato) y JSON. La configuración predeterminada es: AVRO_CONFLUENT_WIRE_FORMAT.

Parámetros opcionales

  • outputTableSpec: la ubicación de la tabla de BigQuery en la que se escribirá el resultado. El nombre debe tener el formato <project>:<dataset>.<table_name>. El esquema de la tabla debe coincidir con los objetos de entrada.
  • persistKafkaKey: Si es verdadero, la canalización conservará la clave del mensaje de Kafka en la tabla de BigQuery, en un campo _key de tipo BYTES. El valor predeterminado es falso (la clave se ignora).
  • outputProject: Proyecto de salida de BigQuery en el lugar en el que reside el conjunto de datos. Las tablas se crearán de forma dinámica en el conjunto de datos. La configuración predeterminada es vacía.
  • outputDataset: Conjunto de datos de salida de BigQuery en el que se escribirá el resultado. Las tablas se crearán de forma dinámica en el conjunto de datos. Si las tablas se crean con anticipación, los nombres de las tablas deben seguir la convención de nombres especificada. El nombre debe ser bqTableNamePrefix + Avro Schema FullName, cada palabra estará separada por un guion “-”. La configuración predeterminada es vacía.
  • bqTableNamePrefix: Prefijo de nombre que se usará mientras se crean las tablas de salida de BigQuery. Solo se aplica cuando se usa el registro de esquemas. La configuración predeterminada es vacía.
  • createDisposition: CreateDisposition de BigQuery. Por ejemplo, CREATE_IF_NEEDED, CREATE_NEVER. La configuración predeterminada es CREATE_IF_NEEDED.
  • writeDisposition: BigQuery WriteDisposition. Por ejemplo, WRITE_APPEND, WRITE_EMPTY o WRITE_TRUNCATE. La configuración predeterminada es: WRITE_APPEND.
  • useAutoSharding: Si es verdadero, la canalización usa la fragmentación automática cuando se escribe en BigQuery. El valor predeterminado es true.
  • numStorageWriteApiStreams: Especifica la cantidad de transmisiones de escritura. Se debe configurar este parámetro. El valor predeterminado es 0.
  • storageWriteApiTriggeringFrequencySec: Especifica la frecuencia de activación en segundos. Se debe establecer este parámetro. El tiempo predeterminado es 5 segundos.
  • useStorageWriteApiAtLeastOnce: Este parámetro solo se aplica si “Usar la API de BigQuery Storage Write” está habilitada. Si se habilita, se usará la semántica de “al menos una vez” para la API de Storage Write; de lo contrario, se usará la semántica de “exactamente una vez”. La configuración predeterminada es "false".
  • outputDeadletterTable: la tabla de BigQuery para los mensajes con errores. Los mensajes que no llegaron a la tabla de resultados por diferentes motivos (p. ej., un esquema no coincidente, un archivo JSON con formato incorrecto) se escriben en esta tabla. (Ejemplo: your-project-id:your-dataset.your-table-name).
  • enableCommitOffsets : confirma desplazamientos de mensajes procesados en Kafka. Si se habilita, esto minimizará las brechas o el procesamiento duplicado de los mensajes cuando se reinicie la canalización. Requiere especificar el ID del grupo de consumidores. La configuración predeterminada es "false".
  • consumerGroupId : El identificador único del grupo de consumidores al que pertenece esta canalización. Obligatorio si la confirmación de desplazamientos a Kafka está habilitada. La configuración predeterminada es vacía.
  • kafkaReadOffset : El punto de partida para leer mensajes cuando no existen compensaciones confirmadas. El primero comienza desde el principio y el más reciente desde el mensaje más reciente. La configuración predeterminada es: la más reciente.
  • kafkaReadUsernameSecretId : El ID del secreto de Google Cloud Secret Manager que contiene el nombre de usuario de Kafka que se usará con la autenticación SASL_PLAIN. (Ejemplo: projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>). El valor predeterminado es vacío.
  • kafkaReadPasswordSecretId : El ID del secreto de Google Cloud Secret Manager que contiene la contraseña de Kafka que se usará con la autenticación SASL_PLAIN. (Ejemplo: projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>). El valor predeterminado es vacío.
  • schemaFormat : el formato del esquema de Kafka. Se puede proporcionar como SINGLE_SCHEMA_FILE o SCHEMA_REGISTRY. Si se especifica SINGLE_Schema_FILE, todos los mensajes deben tener el esquema mencionado en el archivo de esquema avro. Si se especifica SCHEMA_REGISTRY, los mensajes pueden tener un solo esquema o varios. La configuración predeterminada es: SINGLE_SCHEMA_FILE.
  • confluentAvroSchemaPath : la ruta de acceso de Google Cloud Storage al único archivo de esquema de Avro que se usa para decodificar todos los mensajes de un tema. La configuración predeterminada es vacía.
  • schemaRegistryConnectionUrl : La URL de la instancia del registro de esquemas de Confluent que se usa para administrar esquemas de Avro para la decodificación de mensajes. La configuración predeterminada es vacía.
  • binaryAvroSchemaPath : Es la ruta de acceso de Google Cloud Storage al archivo de esquema de Avro que se usa para decodificar mensajes de Avro con codificación binaria. La configuración predeterminada es vacía.

Ejecuta la plantilla

Console

  1. Ve a la página Crear un trabajo a partir de una plantilla de Dataflow.
    2. 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 Kafka to BigQuery template.
  5. En los campos de parámetros proporcionados, ingresa los valores de tus parámetros.
  6. Opcional: Para cambiar del procesamiento “exactamente una vez” al modo de transmisión al menos una vez, selecciona Al menos una vez.
  7. Haz clic en Ejecutar trabajo.

gcloud

En tu shell o terminal, ejecuta la plantilla:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Kafka_to_BigQuery \
    --parameters \
outputTableSpec=BIGQUERY_TABLE,\
inputTopics=KAFKA_TOPICS,\
javascriptTextTransformGcsPath=PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE,\
javascriptTextTransformFunctionName=JAVASCRIPT_FUNCTION,\
bootstrapServers=KAFKA_SERVER_ADDRESSES

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
  • 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/
  • BIGQUERY_TABLE: Es el nombre de la tabla de BigQuery.
  • KAFKA_TOPICS: Es la lista de temas de Apache Kkafa. Si se proporcionan varios temas, debes escapar las comas. Consulta gcloud topic escaping.
  • 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
  • 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.

  • KAFKA_SERVER_ADDRESSES: La lista de direcciones IP del servidor del agente de Apache Kafka. Cada dirección IP necesita el número de puerto desde el que se puede acceder al servidor. Por ejemplo: 35.70.252.199:9092. Si se proporcionan varias direcciones, debes escapar las comas. Consulta gcloud topic escaping.

API

Para ejecutar la plantilla con la API de REST, envía una solicitud POST HTTP. 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/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "outputTableSpec": "BIGQUERY_TABLE",
          "inputTopics": "KAFKA_TOPICS",
          "javascriptTextTransformGcsPath": "PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE",
          "javascriptTextTransformFunctionName": "JAVASCRIPT_FUNCTION",
          "bootstrapServers": "KAFKA_SERVER_ADDRESSES"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Kafka_to_BigQuery",
   }
}

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/
  • BIGQUERY_TABLE: Es el nombre de la tabla de BigQuery.
  • KAFKA_TOPICS: Es la lista de temas de Apache Kkafa. Si se proporcionan varios temas, debes escapar las comas. Consulta gcloud topic escaping.
  • 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
  • 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.

  • KAFKA_SERVER_ADDRESSES: La lista de direcciones IP del servidor del agente de Apache Kafka. Cada dirección IP necesita el número de puerto desde el que se puede acceder al servidor. Por ejemplo: 35.70.252.199:9092. Si se proporcionan varias direcciones, debes escapar las comas. Consulta gcloud topic escaping.

Para obtener más información, consulta Escribe datos de Kafka en BigQuery con Dataflow.

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