Modello da MongoDB a BigQuery (CDC)

Beta

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Questo modello crea una pipeline di inserimento flussi che funziona con MongoDB le modifiche in tempo reale. Per utilizzare questo modello, pubblica i dati delle modifiche in tempo reale in Pub/Sub. La pipeline legge i record JSON in Pub/Sub e le scrive in BigQuery. I record scritte in BigQuery hanno lo stesso formato del Modello batch da MongoDB a BigQuery.

Requisiti della pipeline

• Deve esistere il set di dati BigQuery di destinazione.
• L'istanza MongoDB di origine deve essere accessibile dalle macchine worker Dataflow.
• Per leggere il flusso di modifiche, devi creare un argomento Pub/Sub. Mentre la pipeline è in esecuzione, esamina gli eventi Change Data Capture (CDC) sul flusso di modifiche MongoDB e pubblicarli Pub/Sub come record JSON. Per ulteriori informazioni quando pubblichi messaggi in Pub/Sub, Pubblicare messaggi negli argomenti.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

• mongoDbUri : l'URI di connessione MongoDB nel formato mongodb+srv://:@..
• database : il database in MongoDB da cui leggere la raccolta. Esempio: my-db.
• collection : nome della raccolta all'interno del database MongoDB. (Esempio: la-mia-raccolta).
• userOption : FLATTEN o NONE. FLATTEN consente di riunire i documenti in un unico livello. NONE archivia l'intero documento come stringa JSON. Il valore predefinito è: NESSUNO.
• inputTopic : l'argomento di input Pub/Sub da cui leggere, nel formato projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_NAME>.
• outputTableSpec : la tabella BigQuery in cui scrivere. Ad esempio, bigquery-project:dataset.output_table.

Parametri facoltativi

• useStorageWriteApiAtLeastOnce : quando si utilizza l'API StorageWrite, specifica la semantica della scrittura. Per utilizzare la semantica "at-least-once" (https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#at-least-once-semantics), imposta questo parametro su true. Per utilizzare la semantica "exactly-once", imposta il parametro su false. Questo parametro si applica solo quando useStorageWriteApi è true. Il valore predefinito è false.
• KMSEncryptionKey : chiave di crittografia di Cloud KMS per decriptare la stringa di connessione URI mongodb. Se viene passata la chiave di Cloud KMS, la stringa di connessione URI mongodb deve essere trasmessa in forma criptata. ad esempio projects/your-project/locations/global/keyRings/your-keyring/cryptoKeys/your-key.
• useStorageWriteApi : se true, la pipeline utilizza l'API BigQuery Storage Scrivi (https://cloud.google.com/bigquery/docs/write-api). Il valore predefinito è false. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo dell'API StorageWrite (https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#storage-write-api).
• numStorageWriteApiStreams : quando si utilizza l'API StorageWrite, specifica il numero di flussi di scrittura. Se useStorageWriteApi è true e useStorageWriteApiAtLeastOnce è false, devi impostare questo parametro. Il valore predefinito è 0.
• storageWriteApiTriggeringFrequencySec : quando utilizzi l'API StorageWrite, specifica la frequenza di attivazione in secondi. Se useStorageWriteApi è true e useStorageWriteApiAtLeastOnce è false, devi impostare questo parametro.
• javascriptDocumentTransformGcsPath : l'URI Cloud Storage del file .js che definisce la funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript da utilizzare. ad esempio gs://your-bucket/your-transforms/*.js.
• javascriptDocumentTransformFunctionName : il nome della funzione definita dall'utente (UDF) di JavaScript da utilizzare. Ad esempio, se il codice della funzione JavaScript è myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, il nome della funzione è myTransform. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta gli esempi di funzioni definite dall'utente (https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples). (ad esempio: transform).

Funzione definita dall'utente

Facoltativamente, puoi estendere questo modello scrivendo una funzione definita dall'utente (UDF) in JavaScript. Il modello chiama la funzione definita dall'utente per ogni elemento di input. I payload degli elementi sono serializzati come stringhe JSON.

Per utilizzare una funzione definita dall'utente, carica il file JavaScript in Cloud Storage e imposta il valore i seguenti parametri del modello:

Parametro	Descrizione
javascriptDocumentTransformGcsPath	Il percorso Cloud Storage del file JavaScript.
javascriptDocumentTransformFunctionName	Il nome della funzione JavaScript.

Per ulteriori informazioni, vedi Crea funzioni definite dall'utente per i modelli Dataflow.

Specifica della funzione

La funzione definita dall'utente ha la seguente specifica:

Input: un documento MongoDB.

Output: un oggetto serializzato come stringa JSON.

Esegui il modello

Console

1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
Vai a Crea job da modello
2. Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
3. (Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. Il valore predefinito è us-central1.

   Per un elenco di regioni in cui è possibile eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.

4. Dal menu a discesa Modello Dataflow, seleziona the MongoDB to BigQuery (CDC) template.
5. Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nota: per utilizzare Google Cloud CLI per eseguire flex devi avere la versione Google Cloud CLI 284,0,0 o in un secondo momento.

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/MongoDB_to_BigQuery_CDC \
    --parameters \
outputTableSpec=OUTPUT_TABLE_SPEC,\
mongoDbUri=MONGO_DB_URI,\
database=DATABASE,\
collection=COLLECTION,\
userOption=USER_OPTION,\
inputTopic=INPUT_TOPIC

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: L'ID progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
• JOB_NAME: un nome job univoco di tua scelta
• REGION_NAME: la regione in cui vuoi di eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

  Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile in cartella principale non-dated nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica , che puoi trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione:la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con interruzioni modifiche. I tuoi ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nel più recente dated (datata) per evitare che queste modifiche che provocano errori influiscano su per i flussi di lavoro di produzione.
• OUTPUT_TABLE_SPEC: il nome della tabella BigQuery di destinazione.
• MONGO_DB_URI: l'URI MongoDB.
• DATABASE: il tuo database MongoDB.
• COLLECTION: la tua raccolta MongoDB.
• USER_OPTION: APPUNTAMENTO o NESSUNO.
• INPUT_TOPIC: argomento di input di Pub/Sub.

API

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per ulteriori informazioni sul API e i relativi ambiti di autorizzazione, consulta projects.templates.launch

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "inputTableSpec": "INPUT_TABLE_SPEC",
          "mongoDbUri": "MONGO_DB_URI",
          "database": "DATABASE",
          "collection": "COLLECTION",
          "userOption": "USER_OPTION",
          "inputTopic": "INPUT_TOPIC"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/MongoDB_to_BigQuery_CDC",
   }
}

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: L'ID progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
• JOB_NAME: un nome job univoco di tua scelta
• LOCATION: la regione in cui vuoi di eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

  Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile in cartella principale non-dated nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica , che puoi trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione:la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con interruzioni modifiche. I tuoi ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nel più recente dated (datata) per evitare che queste modifiche che provocano errori influiscano su per i flussi di lavoro di produzione.
• OUTPUT_TABLE_SPEC: il nome della tabella BigQuery di destinazione.
• MONGO_DB_URI: l'URI MongoDB.
• DATABASE: il tuo database MongoDB.
• COLLECTION: la tua raccolta MongoDB.
• USER_OPTION: APPUNTAMENTO o NESSUNO.
• INPUT_TOPIC: argomento di input di Pub/Sub.

Codice sorgente del modello

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.mongodb.templates;

import static com.google.cloud.teleport.v2.utils.KMSUtils.maybeDecrypt;

import com.google.api.services.bigquery.model.TableRow;
import com.google.api.services.bigquery.model.TableSchema;
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.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.mongodb.options.MongoDbToBigQueryOptions.BigQueryWriteOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.mongodb.options.MongoDbToBigQueryOptions.JavascriptDocumentTransformerOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.mongodb.options.MongoDbToBigQueryOptions.MongoDbOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.mongodb.options.MongoDbToBigQueryOptions.PubSubOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.mongodb.templates.MongoDbToBigQueryCdc.Options;
import com.google.cloud.teleport.v2.options.BigQueryStorageApiStreamingOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.JavascriptDocumentTransformer.TransformDocumentViaJavascript;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.BigQueryIOUtils;
import java.io.IOException;
import javax.script.ScriptException;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsub.PubsubIO;
import org.apache.beam.sdk.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.bson.Document;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link MongoDbToBigQueryCdc} pipeline is a streaming pipeline which reads data pushed to
 * PubSub from MongoDB Changestream and outputs the resulting records to BigQuery.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/mongodb-to-googlecloud/README_MongoDB_to_BigQuery_CDC.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "MongoDB_to_BigQuery_CDC",
    category = TemplateCategory.STREAMING,
    displayName = "MongoDB to BigQuery (CDC)",
    description =
        "The MongoDB to BigQuery CDC (Change Data Capture) template is a streaming pipeline that works together with MongoDB change streams. "
            + "The pipeline reads the JSON records pushed to Pub/Sub via a MongoDB change stream and writes them to BigQuery as specified by the <code>userOption</code> parameter.",
    optionsClass = Options.class,
    flexContainerName = "mongodb-to-bigquery-cdc",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/mongodb-change-stream-to-bigquery",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    preview = true,
    requirements = {
      "The target BigQuery dataset must exist.",
      "The source MongoDB instance must be accessible from the Dataflow worker machines.",
      "The change stream pushing changes from MongoDB to Pub/Sub should be running."
    },
    streaming = true,
    supportsAtLeastOnce = true)
public class MongoDbToBigQueryCdc {

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

  /** Options interface. */
  public interface Options
      extends PipelineOptions,
          MongoDbOptions,
          PubSubOptions,
          BigQueryWriteOptions,
          JavascriptDocumentTransformerOptions,
          BigQueryStorageApiStreamingOptions {

    // Hide the UseStorageWriteApiAtLeastOnce in the UI, because it will automatically be turned
    // on when pipeline is running on ALO mode and using the Storage Write API
    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 1,
        optional = true,
        parentName = "useStorageWriteApi",
        parentTriggerValues = {"true"},
        description = "Use at at-least-once semantics in BigQuery Storage Write API",
        helpText =
            "When using the Storage Write API, specifies the write semantics. To"
                + " use at-least-once semantics (https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#at-least-once-semantics), set this parameter to `true`. To use exactly-"
                + " once semantics, set the parameter to `false`. This parameter applies only when"
                + " `useStorageWriteApi` is `true`. The default value is `false`.",
        hiddenUi = true)
    @Default.Boolean(false)
    @Override
    Boolean getUseStorageWriteApiAtLeastOnce();

    void setUseStorageWriteApiAtLeastOnce(Boolean value);
  }

  /** class ParseAsDocumentsFn. */
  private static class ParseAsDocumentsFn extends DoFn<String, Document> {

    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext context) {
      context.output(Document.parse(context.element()));
    }
  }

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

    Options options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(Options.class);
    BigQueryIOUtils.validateBQStorageApiOptionsStreaming(options);
    run(options);
  }

  /** Pipeline to read data from PubSub and write to MongoDB. */
  public static boolean run(Options options)
      throws ScriptException, IOException, NoSuchMethodException {
    options.setStreaming(true);
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    String userOption = options.getUserOption();
    String inputOption = options.getInputTopic();

    TableSchema bigquerySchema;

    // Get MongoDbUri
    String mongoDbUri = maybeDecrypt(options.getMongoDbUri(), options.getKMSEncryptionKey()).get();

    if (options.getJavascriptDocumentTransformFunctionName() != null
        && options.getJavascriptDocumentTransformGcsPath() != null) {
      bigquerySchema =
          MongoDbUtils.getTableFieldSchemaForUDF(
              mongoDbUri,
              options.getDatabase(),
              options.getCollection(),
              options.getJavascriptDocumentTransformGcsPath(),
              options.getJavascriptDocumentTransformFunctionName(),
              options.getUserOption());
    } else {
      bigquerySchema =
          MongoDbUtils.getTableFieldSchema(
              mongoDbUri, options.getDatabase(), options.getCollection(), options.getUserOption());
    }

    pipeline
        .apply("Read PubSub Messages", PubsubIO.readStrings().fromTopic(inputOption))
        .apply(
            "RTransform string to document",
            ParDo.of(
                new DoFn<String, Document>() {
                  @ProcessElement
                  public void process(ProcessContext c) {
                    Document document = Document.parse(c.element());
                    c.output(document);
                  }
                }))
        .apply(
            "UDF",
            TransformDocumentViaJavascript.newBuilder()
                .setFileSystemPath(options.getJavascriptDocumentTransformGcsPath())
                .setFunctionName(options.getJavascriptDocumentTransformFunctionName())
                .build())
        .apply(
            "Read and transform data",
            ParDo.of(
                new DoFn<Document, TableRow>() {
                  @ProcessElement
                  public void process(ProcessContext c) {
                    Document document = c.element();
                    TableRow row = MongoDbUtils.getTableSchema(document, userOption);
                    c.output(row);
                  }
                }))
        .apply(
            BigQueryIO.writeTableRows()
                .to(options.getOutputTableSpec())
                .withSchema(bigquerySchema)
                .withCreateDisposition(BigQueryIO.Write.CreateDisposition.CREATE_IF_NEEDED)
                .withWriteDisposition(BigQueryIO.Write.WriteDisposition.WRITE_APPEND));
    pipeline.run();
    return true;
  }
}

Passaggi successivi

• Scopri di più sui modelli Dataflow.
• Consulta l'elenco dei modelli forniti da Google.