Modello da MySQL a BigQuery

Il modello MySQL to BigQuery è una pipeline batch che copia i dati da una tabella MySQL in una tabella BigQuery esistente. Questa pipeline utilizza JDBC per connettersi a MySQL. Per un ulteriore livello di protezione, puoi anche passare una chiave Cloud KMS insieme a parametri di stringa di connessione, nome utente e password codificati in Base64 criptati con la chiave Cloud KMS. Per ulteriori informazioni sulla crittografia di nome utente, password e parametri della stringa di connessione, vedi il Crittografia API Cloud KMS endpoint.

Requisiti della pipeline

  • La tabella BigQuery deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
  • La tabella BigQuery deve avere uno schema compatibile.
  • Il database relazionale deve essere accessibile dalla subnet in cui viene eseguito Dataflow.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

  • driverJars : l'elenco separato da virgole dei file JAR dei driver. Esempio: gs://your-bucket/driver_jar1.jar,gs://your-bucket/driver_jar2.jar.
  • driverClassName : il nome della classe del driver JDBC. (ad es. com.mysql.jdbc.Driver).
  • connectionURL: la stringa dell'URL di connessione JDBC. Ad esempio, jdbc:mysql://some-host:3306/sampledb. Puoi passare questo valore come stringa criptata con una chiave Cloud KMS e poi codificata in Base64. Rimuovi gli spazi dalla stringa codificata Base64. Nota la differenza tra una stringa di connessione al database Oracle non-RAC (jdbc:oracle:thin:@some-host:<port>:<sid>) e una stringa di connessione al database Oracle RAC (jdbc:oracle:thin:@//some-host[:<port>]/<service_name>). (Esempio: jdbc:mysql://some-host:3306/sampledb).
  • outputTable : la posizione della tabella di output BigQuery. (Esempio: <PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME>).
  • bigQueryLoadingTemporaryDirectory: la directory temporanea per il processo di caricamento di BigQuery. (ad es. gs://your-bucket/your-files/temp_dir).

Parametri facoltativi

  • connectionProperties : la stringa delle proprietà da utilizzare per la connessione JDBC. Il formato della stringa deve essere [propertyName=property;]*. Per ulteriori informazioni, consulta le proprietà di configurazione (https://dev.mysql.com/doc/connector-j/it/connector-j-reference-configuration-properties.html) nella documentazione di MySQL. ad esempio: unicode=true;characterEncoding=UTF-8.
  • nomeutente : il nome utente da utilizzare per la connessione JDBC. Puoi passare questo valore come stringa criptata con una chiave Cloud KMS e poi codificata in Base64. Rimuovi i caratteri di spaziatura dalla stringa codificata Base64.
  • password: la password da utilizzare per la connessione JDBC. Puoi passare questo valore come stringa criptata con una chiave Cloud KMS e poi codificata in Base64. Rimuovi i caratteri di spaziatura dalla stringa codificata Base64.
  • query : la query da eseguire sull'origine per estrarre i dati. Tieni presente che alcuni tipi JDBC SQL e BigQuery, pur condividendo lo stesso nome, presentano alcune differenze. Ecco alcune mappature di tipi SQL -> BigQuery importanti da tenere a mente: DATETIME --> TIMESTAMP

Se gli schemi non corrispondono, potrebbe essere necessaria la trasmissione del tipo. Ad esempio, seleziona * da sampledb.sample_table.

  • KMSEncryptionKey: la chiave di crittografia Cloud KMS da utilizzare per decriptare il nome utente, la password e la stringa di connessione. Se passi una chiave Cloud KMS, devi anche criptare il nome utente, la password e la stringa di connessione. (ad esempio, projects/your-project/locations/global/keyRings/your-keyring/cryptoKeys/your-key).
  • useColumnAlias : se impostato su true, la pipeline utilizza l'alias di colonna (AS) anziché il nome della colonna per mappare le righe a BigQuery. Il valore predefinito è false.
  • isTruncate : se impostato su true, la pipeline viene troncata prima di caricare i dati in BigQuery. Il valore predefinito è false, che fa sì che la pipeline aggiunga dati.
  • partitionColumn: se a questo parametro viene fornito il nome della colonna table definita come parametro facoltativo, JdbcIO legge la tabella in parallelo eseguendo più istanze della query sulla stessa tabella (sottoquery) utilizzando gli intervalli. Al momento, supporta solo le colonne di partizione Long.
  • table: la tabella da leggere quando si utilizzano le partizioni. Questo parametro accetta anche una sottoquery tra parentesi. (Esempio: (seleziona ID, nome da Persona) come subq.
  • numPartitions: il numero di partizioni. Con il limite inferiore e quello superiore, questo valore crea passi di partizione per le espressioni della clausola WHERE generate, utilizzate per suddividere in modo uniforme la colonna di partizione. Quando l'input è inferiore a 1, il numero viene impostato su 1.
  • lowerBound: il limite inferiore da utilizzare nello schema di partizione. Se non viene fornito, questo valore viene dedotto automaticamente da Apache Beam per i tipi supportati.
  • upperBound: il limite superiore da utilizzare nello schema di partizione. Se non viene fornito, questo valore viene dedotto automaticamente da Apache Beam per i tipi supportati.
  • fetchSize: il numero di righe da recuperare dal database alla volta. Non utilizzato per le letture partizionate. Il valore predefinito è 50000.
  • createDisposition: il valore CreateDisposition di BigQuery da utilizzare. Ad esempio, CREATE_IF_NEEDED o CREATE_NEVER. Il valore predefinito è CREATE_NEVER.
  • bigQuerySchemaPath: il percorso di Cloud Storage per lo schema JSON di BigQuery. Se createDisposition è impostato su CREATE_IF_NEEDED, questo parametro deve essere specificato. (ad esempio gs://your-bucket/your-schema.json).
  • disabledAlgorithms : algoritmi separati da virgole da disattivare. Se questo valore è impostato su Nessuno, nessun algoritmo viene disabilitato. Usa questo parametro con cautela, perché gli algoritmi disabilitati per impostazione predefinita potrebbero presentare vulnerabilità o problemi di prestazioni. (ad es. SSLv3, RC4).
  • extraFilesToStage : percorsi Cloud Storage o secret di Secret Manager separati da virgola per i file da inserire nel worker. Questi file vengono salvati nella directory /extra_files di ciascun worker. (esempio: gs://
  • defaultLogLevel: imposta il livello di log nei worker. Le opzioni supportate sono OFF, ERROR, WARN, INFO, DEBUG, TRACE. Il valore predefinito è INFO.
  • useStorageWriteApi: se true, la pipeline utilizza l'API BigQuery Storage di scrittura (https://cloud.google.com/bigquery/docs/write-api). Il valore predefinito è false. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo dell'API Storage Write (https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#storage-write-api).
  • useStorageWriteApiAtLeastOnce: quando utilizzi l'API Storage Write, specifica la semantica di scrittura. Per utilizzare la semantica almeno una volta (https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#at-least-once-semantics), imposta questo parametro su true. Per utilizzare la semantica esattamente una volta, imposta il parametro su false. Questo parametro si applica solo quando useStorageWriteApi è true. Il valore predefinito è false.

Esegui il modello

Console

  1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
    2. 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. La regione predefinita 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 MySQL to BigQuery template.
  5. Nei campi dei parametri forniti, inserisci i valori dei parametri.
  6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

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/MySQL_to_BigQuery \
    --parameters \
connectionURL=JDBC_CONNECTION_URL,\
query=SOURCE_SQL_QUERY,\
outputTable=PROJECT_ID:DATASET.TABLE_NAME,
bigQueryLoadingTemporaryDirectory=PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS,\
connectionProperties=CONNECTION_PROPERTIES,\
username=CONNECTION_USERNAME,\
password=CONNECTION_PASSWORD,\
KMSEncryptionKey=KMS_ENCRYPTION_KEY

Sostituisci quanto segue:

  • JOB_NAME: un nome di job univoco a tua scelta
  • VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

    Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • REGION_NAME: la regione in cui vuoi di eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
  • JDBC_CONNECTION_URL: l'URL di connessione JDBC
  • SOURCE_SQL_QUERY: la query SQL da eseguire sul database di origine
  • DATASET: il tuo set di dati BigQuery
  • TABLE_NAME: il nome della tabella BigQuery
  • PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS: il percorso Cloud Storage del percorso directory temporanea
  • CONNECTION_PROPERTIES: le proprietà di connessione JDBC, se necessario
  • CONNECTION_USERNAME: il nome utente della connessione JDBC
  • CONNECTION_PASSWORD: la password di connessione JDBC
  • KMS_ENCRYPTION_KEY: la chiave di crittografia di Cloud KMS

API

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per ulteriori informazioni sull'API e sui relativi ambiti di autorizzazione, consulta 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/MySQL_to_BigQuery"
     "parameters": {
       "connectionURL": "JDBC_CONNECTION_URL",
       "query": "SOURCE_SQL_QUERY",
       "outputTable": "PROJECT_ID:DATASET.TABLE_NAME",
       "bigQueryLoadingTemporaryDirectory": "PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS",
       "connectionProperties": "CONNECTION_PROPERTIES",
       "username": "CONNECTION_USERNAME",
       "password": "CONNECTION_PASSWORD",
       "KMSEncryptionKey":"KMS_ENCRYPTION_KEY"
     },
     "environment": { "zone": "us-central1-f" }
   }
}

Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID: L'ID progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
  • JOB_NAME: un nome di job univoco a tua scelta
  • VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

    Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • LOCATION: la regione in cui vuoi di eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
  • JDBC_CONNECTION_URL: URL di connessione JDBC
  • SOURCE_SQL_QUERY: la query SQL da eseguire sul database di origine
  • DATASET: il tuo set di dati BigQuery
  • TABLE_NAME: il nome della tabella BigQuery
  • PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS: il percorso Cloud Storage del percorso directory temporanea
  • CONNECTION_PROPERTIES: le proprietà di connessione JDBC, se necessario
  • CONNECTION_USERNAME: il nome utente della connessione JDBC
  • CONNECTION_PASSWORD: la password di connessione JDBC
  • KMS_ENCRYPTION_KEY: la chiave di crittografia di Cloud KMS

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