Template Oracle ke BigQuery

Template Oracle to BigQuery adalah pipeline batch yang menyalin data dari tabel Oracle ke tabel BigQuery yang ada. Pipeline ini menggunakan JDBC untuk terhubung ke Oracle. Untuk lapisan perlindungan tambahan, Anda juga dapat meneruskan kunci Cloud KMS beserta parameter string koneksi, nama pengguna, dan sandi yang dienkode Base64 yang dienkripsi dengan kunci Cloud KMS. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang mengenkripsi parameter nama pengguna, sandi, dan string koneksi, lihat endpoint enkripsi Cloud KMS API.

Persyaratan pipeline

  • Tabel BigQuery harus sudah ada sebelum eksekusi pipeline.
  • Tabel BigQuery harus memiliki skema yang kompatibel.
  • Database relasional harus dapat diakses dari subnet tempat Dataflow berjalan.

Parameter template

Parameter yang diperlukan

  • driverJars : Daftar file JAR driver yang dipisahkan koma. (Contoh: gs://your-bucket/driver_jar1.jar,gs://your-bucket/driver_jar2.jar).
  • driverClassName : Nama class driver JDBC. (Contoh: com.mysql.jdbc.Driver).
  • connectionURL : String URL koneksi JDBC. Contoh, jdbc:mysql://some-host:3306/sampledb. Anda dapat meneruskan nilai ini sebagai string yang dienkripsi dengan kunci Cloud KMS, lalu dienkode dengan Base64. Menghapus karakter spasi kosong dari string yang dienkode Base64. Perhatikan perbedaan antara string koneksi database non-RAC Oracle (jdbc:oracle:thin:@some-host:<port>:<sid>) dan string koneksi database RAC Oracle (jdbc:oracle:thin:@//some-host[:<port>]/<service_name>). (Contoh: jdbc:mysql://some-host:3306/sampledb).
  • outputTable : Lokasi tabel output BigQuery. (Contoh: <PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME>).
  • bigQueryLoadingTemporaryDirectory : Direktori sementara untuk proses pemuatan BigQuery. (Contoh: gs://bucket-anda/file-anda/temp_dir).

Parameter opsional

  • connectionProperties : String properti yang akan digunakan untuk koneksi JDBC. Format string harus [propertyName=property;]*.Untuk informasi selengkapnya, lihat Properti Konfigurasi (https://dev.mysql.com/doc/connector-j/en/connector-j-reference-configuration-properties.html) dalam dokumentasi MySQL. (Contoh: unicode=true;characterEncoding=UTF-8).
  • username : Nama pengguna yang akan digunakan untuk koneksi JDBC. Dapat diteruskan sebagai string yang dienkripsi dengan kunci Cloud KMS, atau dapat berupa secret Secret Manager dalam bentuk projects/{project}/secrets/{secret}/versions/{secret_version}.
  • password : Sandi yang akan digunakan untuk koneksi JDBC. Dapat diteruskan sebagai string yang dienkripsi dengan kunci Cloud KMS, atau dapat berupa secret Secret Manager dalam bentuk projects/{project}/secrets/{secret}/versions/{secret_version}.
  • kueri : Kueri yang akan dijalankan di sumber untuk mengekstrak data. Perhatikan bahwa beberapa jenis JDBC SQL dan BigQuery, meskipun memiliki nama yang sama, memiliki beberapa perbedaan. Beberapa pemetaan jenis SQL -> BigQuery yang penting untuk diingat adalah: DATETIME --> TIMESTAMP

Pemrosesan jenis mungkin diperlukan jika skema Anda tidak cocok. Parameter ini dapat ditetapkan ke jalur gs:// yang mengarah ke file di Cloud Storage untuk memuat kueri. Encoding file harus UTF-8. (Contoh: select * from sampledb.sample_table).

  • KMSEncryptionKey : Kunci enkripsi Cloud KMS yang akan digunakan untuk mendekripsi nama pengguna, sandi, dan string koneksi. Jika meneruskan kunci Cloud KMS, Anda juga harus mengenkripsi nama pengguna, sandi, dan string koneksi. (Contoh: projects/project-anda/locations/global/keyRings/keyring-anda/cryptoKeys/kunci-anda).
  • useColumnAlias : Jika ditetapkan ke true, pipeline akan menggunakan alias kolom (AS), bukan nama kolom, untuk memetakan baris ke BigQuery. Setelan defaultnya adalah false.
  • isTruncate : Jika ditetapkan ke true, pipeline akan terpotong sebelum memuat data ke BigQuery. Defaultnya adalah false, yang menyebabkan pipeline menambahkan data.
  • partitionColumn : Jika parameter ini diberikan dengan nama table yang ditentukan sebagai parameter opsional, JdbcIO akan membaca tabel secara paralel dengan menjalankan beberapa instance kueri pada tabel yang sama (subkueri) menggunakan rentang. Saat ini, hanya mendukung kolom partisi Long.
  • table : Tabel yang akan dibaca saat menggunakan partisi. Parameter ini juga menerima subkueri dalam tanda kurung. (Contoh: (select id, name from Person) as subq).
  • numPartitions : Jumlah partisi. Dengan batas bawah dan atas, nilai ini membentuk langkah partisi untuk ekspresi klausa WHERE yang dihasilkan yang digunakan untuk membagi kolom partisi secara merata. Jika input kurang dari 1, angka akan ditetapkan ke 1.
  • lowerBound : Batas bawah yang akan digunakan dalam skema partisi. Jika tidak diberikan, nilai ini akan otomatis disimpulkan oleh Apache Beam untuk jenis yang didukung.
  • upperBound : Batas atas yang akan digunakan dalam skema partisi. Jika tidak diberikan, nilai ini akan otomatis disimpulkan oleh Apache Beam untuk jenis yang didukung.
  • fetchSize : Jumlah baris yang akan diambil dari database dalam satu waktu. Tidak digunakan untuk pembacaan yang dipartisi. Setelan defaultnya adalah: 50.000.
  • createDisposition : CreateDisposition BigQuery yang akan digunakan. Misalnya CREATE_IF_NEEDED atau CREATE_NEVER. Default-nya adalah: CREATE_NEVER.
  • bigQuerySchemaPath : Jalur Cloud Storage untuk skema JSON BigQuery. Jika createDisposition ditetapkan ke CREATE_IF_NEEDED, parameter ini harus ditentukan. (Contoh: gs://your-bucket/your-schema.json).
  • disabledAlgorithms : Algoritma yang dipisahkan koma untuk dinonaktifkan. Jika nilai ini disetel ke none, tidak ada algoritma yang dinonaktifkan. Gunakan parameter ini dengan hati-hati, karena algoritma yang dinonaktifkan secara default mungkin memiliki kerentanan atau masalah performa. (Contoh: SSLv3, RC4).
  • extraFilesToStage : Jalur Cloud Storage yang dipisahkan koma atau secret Secret Manager untuk file yang akan di-stage di pekerja. File ini disimpan di direktori /extra_files di setiap pekerja. (Contoh: gs://
  • useStorageWriteApi : Jika true, pipeline akan menggunakan BigQuery Storage Write API (https://cloud.google.com/bigquery/docs/write-api). Nilai defaultnya adalah false. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan Storage Write API (https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#storage-write-api).
  • useStorageWriteApiAtLeastOnce : Saat menggunakan Storage Write API, menentukan semantik tulis. Untuk menggunakan semantik minimal satu kali (https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#at-least-once-semantics), tetapkan parameter ini ke true. Untuk menggunakan semantik tepat satu kali, tetapkan parameter ke false. Parameter ini hanya berlaku jika useStorageWriteApi adalah true. Nilai defaultnya adalah false.

Menjalankan template

Konsol

  1. Buka halaman Create job from template Dataflow.
    2. Buka Buat tugas dari template
  2. Di kolom Nama tugas, masukkan nama tugas yang unik.
  3. Opsional: Untuk Endpoint regional, pilih nilai dari menu drop-down. Region defaultnya adalah us-central1.

    Untuk mengetahui daftar region tempat Anda dapat menjalankan tugas Dataflow, lihat Lokasi Dataflow.

  4. Dari menu drop-down Dataflow template, pilih the Oracle to BigQuery template.
  5. Di kolom parameter yang disediakan, masukkan nilai parameter Anda.
  6. Klik Run job.

gcloud CLI

Di shell atau terminal, jalankan template:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Oracle_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

Ganti kode berikut:

  • JOB_NAME: nama tugas unik pilihan Anda
  • VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

    Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • REGION_NAME: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow—misalnya, us-central1
  • JDBC_CONNECTION_URL: URL koneksi JDBC
  • SOURCE_SQL_QUERY: kueri SQL yang akan dijalankan di database sumber
  • DATASET: set data BigQuery Anda
  • TABLE_NAME: nama tabel BigQuery Anda
  • PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS: jalur Cloud Storage Anda ke direktori sementara
  • CONNECTION_PROPERTIES: properti koneksi JDBC, jika diperlukan
  • CONNECTION_USERNAME: nama pengguna koneksi JDBC
  • CONNECTION_PASSWORD: sandi koneksi JDBC
  • KMS_ENCRYPTION_KEY: kunci enkripsi Cloud KMS

API

Untuk menjalankan template menggunakan REST API, kirim permintaan POST HTTP. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang API dan cakupan otorisasinya, lihat projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "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" }
}

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: ID project Google Cloud tempat Anda ingin menjalankan tugas Dataflow
  • JOB_NAME: nama tugas unik pilihan Anda
  • VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

    Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • LOCATION: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow—misalnya, us-central1
  • JDBC_CONNECTION_URL: URL koneksi JDBC
  • SOURCE_SQL_QUERY: kueri SQL yang akan dijalankan di database sumber
  • DATASET: set data BigQuery Anda
  • TABLE_NAME: nama tabel BigQuery Anda
  • PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS: jalur Cloud Storage Anda ke direktori sementara
  • CONNECTION_PROPERTIES: properti koneksi JDBC, jika diperlukan
  • CONNECTION_USERNAME: nama pengguna koneksi JDBC
  • CONNECTION_PASSWORD: sandi koneksi JDBC
  • KMS_ENCRYPTION_KEY: kunci enkripsi Cloud KMS