MongoDB to BigQuery テンプレート（Stream）

ベータ版

この機能には、サービス固有の利用規約の「一般的なサービス規約」の「pre-GA サービス規約」が適用されます。 pre-GA の機能は「現状有姿」で利用できますが、サポートが制限される場合があります。 詳しくは、リリース ステージの説明をご覧ください。

このテンプレートは、MongoDB 変更ストリームと連携するストリーミング パイプラインを作成します。このテンプレートを使用するには、変更ストリーム データを Pub/Sub に公開します。パイプラインは Pub/Sub から JSON レコードを読み取り、BigQuery に書き込みます。BigQuery に書き込まれるレコードは、MongoDB to BigQuery バッチ テンプレートと同じ形式になります。

パイプラインの要件

• ターゲット BigQuery データセットが存在すること。
• ソース MongoDB インスタンスに Dataflow ワーカーマシンからアクセスできること。
• 変更ストリームを読み取るには、Pub/Sub トピックを作成する必要があります。パイプラインの実行中に、MongoDB 変更ストリームで変更データ キャプチャ（CDC）イベントをリッスンし、それらを JSON レコードとして Pub/Sub に公開します。Pub/Sub へのメッセージのパブリッシュの詳細については、メッセージをトピックに公開するをご覧ください。
• このテンプレートでは MongoDB 変更ストリームを使用します。BigQuery の変更データ キャプチャはサポートされていません。

テンプレートのパラメータ

必須パラメータ

• mongoDbUri: MongoDB 接続 URI。形式は mongodb+srv://:@.。
• database: コレクションを読み取る MongoDB 内のデータベース。例: my-db
• collection: MongoDB データベース内のコレクションの名前。例: my-collection
• userOption: FLATTEN、JSON、NONE。FLATTEN は、ドキュメントを単一レベルにフラット化します。JSON は、ドキュメントを BigQuery JSON 形式で保存します。NONE は、ドキュメント全体を JSON 形式の STRING として保存します。デフォルトは NONE です。
• inputTopic: 読み取る Pub/Sub 入力トピック。projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_NAME> の形式で指定します。
• outputTableSpec: 書き込み先の BigQuery テーブル。例: bigquery-project:dataset.output_table

オプション パラメータ

• useStorageWriteApiAtLeastOnce: Storage Write API を使用する場合は、書き込みセマンティクスを指定します。at-least-once セマンティクス（https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#at-least-once-semantics）を使用するには、このパラメータを true に設定します。exactly-once セマンティクスを使用するには、パラメータを false に設定します。このパラメータは、useStorageWriteApi が true の場合にのみ適用されます。デフォルト値は false です。
• KMSEncryptionKey: MongoDB URI 接続文字列を復号するための Cloud KMS 暗号鍵。Cloud KMS 鍵が渡された場合、MongoDB URI 接続文字列はすべて暗号化されて渡されます例: projects/your-project/locations/global/keyRings/your-keyring/cryptoKeys/your-key
• filter: JSON 形式の Bson フィルタ。例: { "val": { $gt: 0, $lt: 9 }}
• useStorageWriteApi: true の場合、パイプラインは BigQuery Storage Write API（https://cloud.google.com/bigquery/docs/write-api）を使用します。デフォルト値は false です。詳細については、Storage Write API の使用（https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#storage-write-api）をご覧ください。
• numStorageWriteApiStreams: Storage Write API を使用する場合は、書き込みストリームの数を指定します。useStorageWriteApi が true であり、useStorageWriteApiAtLeastOnce が false の場合に、このパラメータを設定する必要があります。デフォルト値は 0 です。
• storageWriteApiTriggeringFrequencySec: Storage Write API を使用する場合は、トリガーの頻度を秒単位で指定します。useStorageWriteApi が true であり、useStorageWriteApiAtLeastOnce が false の場合に、このパラメータを設定する必要があります。
• bigQuerySchemaPath: BigQuery JSON スキーマの Cloud Storage パス。例: gs://your-bucket/your-schema.json
• javascriptDocumentTransformGcsPath: 使用する JavaScript ユーザー定義関数（UDF）を定義する .js ファイルの Cloud Storage URI例: gs://your-bucket/your-transforms/*.js
• javascriptDocumentTransformFunctionName: 使用する JavaScript ユーザー定義関数（UDF）の名前。たとえば、JavaScript 関数が myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ } の場合、関数名は myTransform です。JavaScript UDF の例については、UDF の例（https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples）をご覧ください例: transform。

ユーザー定義関数

必要であれば、JavaScript でユーザー定義関数（UDF）を記述して、このテンプレートを拡張できます。このテンプレートは入力要素ごとに UDF を呼び出します。要素のペイロードは、JSON 文字列としてシリアル化されます。

UDF を使用するには、JavaScript ファイルを Cloud Storage にアップロードし、次のテンプレート パラメータを設定します。

パラメータ	説明
javascriptDocumentTransformGcsPath	JavaScript ファイルの Cloud Storage の場所。
javascriptDocumentTransformFunctionName	JavaScript 関数の名前。

詳細については、Dataflow テンプレートのユーザー定義関数を作成するをご覧ください。

関数の仕様

UDF の仕様は次のとおりです。

入力: MongoDB ドキュメント。

出力: JSON 文字列としてシリアル化されたオブジェクト。

テンプレートを実行する

コンソール

1. Dataflow の [テンプレートからジョブを作成] ページに移動します。
[テンプレートからジョブを作成] に移動
2. [ジョブ名] フィールドに、固有のジョブ名を入力します。
3. （省略可）[リージョン エンドポイント] で、プルダウン メニューから値を選択します。デフォルトのリージョンは us-central1 です。

   Dataflow ジョブを実行できるリージョンのリストについては、Dataflow のロケーションをご覧ください。

4. [Dataflow テンプレート] プルダウン メニューから、[ the MongoDB (CDC) to BigQuery template] を選択します。
5. 表示されたパラメータ フィールドに、パラメータ値を入力します。
6. [ジョブを実行] をクリックします。

gcloud

注: Google Cloud CLI を使用して flexテンプレートを実行するには、Google Cloud CLI バージョン 284.0.0 以降が必要です。

シェルまたはターミナルで、テンプレートを実行します。

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

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: Dataflow ジョブを実行する Google Cloud プロジェクトの ID
• JOB_NAME: 一意の任意のジョブ名
• REGION_NAME: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン（例: us-central1）
• VERSION: 使用するテンプレートのバージョン

  使用できる値は次のとおりです。

  • latest: 最新バージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で日付のない親フォルダ（gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/）にあります。
  • バージョン名（例: 2023-09-12-00_RC00）。特定のバージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で対応する日付の親フォルダ（gs://dataflow-templates-REGION_NAME/）にあります。
  注: 最新のテンプレートでは、互換性のない変更が行われている場合があります。こうした互換性のない変更が本番環境のワークフローに影響しないように、本番環境では最新の日付付き親フォルダに保存されているテンプレートを使用する必要があります。
• OUTPUT_TABLE_SPEC: ターゲット BigQuery テーブル名。
• MONGO_DB_URI: MongoDB URI。
• DATABASE: MongoDB データベース。
• COLLECTION: MongoDB コレクション。
• USER_OPTION: FLATTEN、JSON、NONE。
• INPUT_TOPIC: Pub/Sub 入力トピック。

API

REST API を使用してテンプレートを実行するには、HTTP POST リクエストを送信します。API とその認証スコープの詳細については、projects.templates.launch をご覧ください。

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",
   }
}

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: Dataflow ジョブを実行する Google Cloud プロジェクトの ID
• JOB_NAME: 一意の任意のジョブ名
• LOCATION: Dataflow ジョブをデプロイするリージョン（例: us-central1）
• VERSION: 使用するテンプレートのバージョン

  使用できる値は次のとおりです。

  • latest: 最新バージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で日付のない親フォルダ（gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/）にあります。
  • バージョン名（例: 2023-09-12-00_RC00）。特定のバージョンのテンプレートを使用します。このテンプレートは、バケット内で対応する日付の親フォルダ（gs://dataflow-templates-REGION_NAME/）にあります。
  注: 最新のテンプレートでは、互換性のない変更が行われている場合があります。こうした互換性のない変更が本番環境のワークフローに影響しないように、本番環境では最新の日付付き親フォルダに保存されているテンプレートを使用する必要があります。
• OUTPUT_TABLE_SPEC: ターゲット BigQuery テーブル名。
• MONGO_DB_URI: MongoDB URI。
• DATABASE: MongoDB データベース。
• COLLECTION: MongoDB コレクション。
• USER_OPTION: FLATTEN、JSON、NONE。
• INPUT_TOPIC: Pub/Sub 入力トピック。

テンプレートのソースコード

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.MongoDbCdcToBigQuery.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 MongoDbCdcToBigQuery} 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 (CDC) to BigQuery",
    description =
        "The MongoDB CDC (Change Data Capture) to BigQuery 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 MongoDbCdcToBigQuery {

  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MongoDbCdcToBigQuery.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;
  }
}

次のステップ

• Dataflow テンプレートについて学習する。
• Google 提供のテンプレートのリストを確認する。