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Modello da Pub/Sub a Java Database Connectivity (JDBC)

Il modello da Pub/Sub a Java Database Connectivity (JDBC) è una pipeline in modalità flusso importa i dati da una sottoscrizione Pub/Sub preesistente come stringhe JSON e scrive i record risultanti JDBC.

Requisiti della pipeline

La sottoscrizione Pub/Sub deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
L'origine JDBC deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
L'argomento messaggi non recapitabili dell'output Pub/Sub deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.

Parametri del modello

Parametro	Descrizione
`driverClassName`	Il nome della classe del driver JDBC. Ad esempio, `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.
`driverJars`	Percorsi Cloud Storage per i driver JDBC separati da virgole. Ad esempio, `gs://your-bucket/driver_jar1.jar,gs://your-bucket/driver_jar2.jar`.
`username`	(Facoltativo) Il nome utente da utilizzare per la connessione JDBC. Puoi passare questo valore criptato da una chiave Cloud KMS come stringa con codifica Base64.
`password`	(Facoltativo) La password da utilizzare per la connessione JDBC. Puoi passare questo valore criptato da una chiave Cloud KMS come stringa con codifica Base64.
`connectionProperties`	(Facoltativo) Stringa delle proprietà da utilizzare per la connessione JDBC. Il formato della stringa deve essere `[propertyName=property;]*`. Ad esempio, `unicode=true;characterEncoding=UTF-8`.
`statement`	Istruzione da eseguire sul database. L'istruzione deve specificare i nomi delle colonne della tabella in qualsiasi ordine. Solo i valori dei nomi di colonna specificati vengono letti dal file JSON e aggiunti all'istruzione. Ad esempio, `INSERT INTO tableName (column1, column2) VALUES (?,?)`
`inputSubscription`	La sottoscrizione di input Pub/Sub da cui leggere, nel formato `projects/<project>/subscriptions/<subscription>`.
`outputDeadletterTopic`	L'argomento Pub/Sub per inoltrare i messaggi non recapitabili. Ad esempio, `projects/<project-id>/topics/<topic-name>`.
`KMSEncryptionKey`	(Facoltativo) Chiave di crittografia di Cloud KMS per decriptare il nome utente, la password e la stringa di connessione. Se viene passata la chiave Cloud KMS, il nome utente, la password e la stringa di connessione devono essere trasmessi in forma criptata.
`extraFilesToStage`	Percorsi di Cloud Storage o secret di Secret Manager separati da virgole per i file da inserire nel worker. Questi file verranno salvati nella directory `/extra_files` di ciascun worker. Ad esempio, `gs://<my-bucket>/file.txt,projects/<project-id>/secrets/<secret-id>/versions/<version-id>`.

Esegui il modello

Console

Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.

Vai a Crea job da modello

Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
(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.
Dal menu a discesa Modello Dataflow, seleziona the Pub/Sub to JDBC template.
Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --template-file-gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/PubSub_to_Jdbc \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
driverClassName=DRIVER_CLASS_NAME,\
connectionURL=JDBC_CONNECTION_URL,\
driverJars=DRIVER_PATHS,\
username=CONNECTION_USERNAME,\
password=CONNECTION_PASSWORD,\
connectionProperties=CONNECTION_PROPERTIES,\
statement=SQL_STATEMENT,\
inputSubscription=INPUT_SUBSCRIPTION,\
outputDeadletterTopic=OUTPUT_DEADLETTER_TOPIC,\
KMSEncryptionKey=KMS_ENCRYPTION_KEY

Sostituisci quanto segue:

JOB_NAME: un nome job univoco di tua scelta
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/
di Gemini Advanced.
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.
REGION_NAME: la regione in cui vuoi di eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
DRIVER_CLASS_NAME: il nome della classe del conducente
JDBC_CONNECTION_URL: URL di connessione JDBC
DRIVER_PATHS: i percorsi Cloud Storage separati da virgole di i driver JDBC
CONNECTION_USERNAME: il nome utente della connessione JDBC
CONNECTION_PASSWORD: la password di connessione JDBC
CONNECTION_PROPERTIES: le proprietà di connessione JDBC, se necessario
SQL_STATEMENT: l'istruzione SQL da eseguire sul database
INPUT_SUBSCRIPTION: la sottoscrizione di input Pub/Sub da cui leggere
OUTPUT_DEADLETTER_TOPIC: il parametro Pub/Sub per inoltrare i messaggi non recapitabili
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 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
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "driverClassName": "DRIVER_CLASS_NAME",
       "connectionURL": "JDBC_CONNECTION_URL",
       "driverJars": "DRIVER_PATHS",
       "username": "CONNECTION_USERNAME",
       "password": "CONNECTION_PASSWORD",
       "connectionProperties": "CONNECTION_PROPERTIES",
       "statement": "SQL_STATEMENT",
       "inputSubscription": "INPUT_SUBSCRIPTION",
       "outputDeadletterTopic": "OUTPUT_DEADLETTER_TOPIC",
       "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 job univoco di tua scelta
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/
di Gemini Advanced.
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.
LOCATION: la regione in cui vuoi di eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
DRIVER_CLASS_NAME: il nome della classe del conducente
JDBC_CONNECTION_URL: URL di connessione JDBC
DRIVER_PATHS: i percorsi Cloud Storage separati da virgole di i driver JDBC
CONNECTION_USERNAME: il nome utente della connessione JDBC
CONNECTION_PASSWORD: la password di connessione JDBC
CONNECTION_PROPERTIES: le proprietà di connessione JDBC, se necessario
SQL_STATEMENT: l'istruzione SQL da eseguire sul database
INPUT_SUBSCRIPTION: la sottoscrizione di input Pub/Sub da cui leggere
OUTPUT_DEADLETTER_TOPIC: il parametro Pub/Sub per inoltrare i messaggi non recapitabili
KMS_ENCRYPTION_KEY: la chiave di crittografia di Cloud KMS

Codice sorgente del modello

Java

/*
 * Copyright (C) 2021 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.templates;

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

import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.v2.coders.FailsafeElementCoder;
import com.google.cloud.teleport.v2.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.io.DynamicJdbcIO;
import com.google.cloud.teleport.v2.options.PubsubToJdbcOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.ErrorConverters;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.JsonStringToQueryMapper;
import com.google.cloud.teleport.v2.values.FailsafeElement;
import com.google.common.base.Splitter;
import java.util.List;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.coders.StringUtf8Coder;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsub.PubsubIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link PubsubToJdbc} streaming pipeline reads data from Google Cloud PubSub and publishes to
 * JDBC.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/googlecloud-to-googlecloud/README_Pubsub_to_Jdbc.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "Pubsub_to_Jdbc",
    category = TemplateCategory.STREAMING,
    displayName = "Pub/Sub to JDBC",
    description =
        "The Pub/Sub to Java Database Connectivity (JDBC) template is a streaming pipeline that ingests data from a "
            + "pre-existing Cloud Pub/Sub subscription as JSON strings, and writes the resulting records to JDBC.",
    optionsClass = PubsubToJdbcOptions.class,
    flexContainerName = "pubsub-to-jdbc",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/pubsub-to-jdbc",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    preview = true,
    requirements = {
      "The Cloud Pub/Sub subscription must exist prior to running the pipeline.",
      "The JDBC source must exist prior to running the pipeline.",
      "The Cloud Pub/Sub output deadletter topic must exist prior to running the pipeline.",
    },
    streaming = true,
    supportsAtLeastOnce = true)
public class PubsubToJdbc {

  /* Logger for class.*/
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(PubsubToJdbc.class);

  /** String/String Coder for FailsafeElement. */
  public static final FailsafeElementCoder<String, String> FAILSAFE_ELEMENT_CODER =
      FailsafeElementCoder.of(StringUtf8Coder.of(), StringUtf8Coder.of());

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

    PubsubToJdbcOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(PubsubToJdbcOptions.class);

    run(options);
  }

  /**
   * Runs a pipeline which reads message from Pub/Sub and writes to JDBC.
   *
   * @param options The execution options.
   * @return The pipeline result.
   */
  public static PipelineResult run(PubsubToJdbcOptions options) {
    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    LOG.info("Starting Pubsub-to-Jdbc Pipeline.");

    /*
     * Steps:
     *  1) Read data from a Pub/Sub subscription
     *  2) Write to Jdbc Table
     *  3) Write errors to deadletter topic
     */
    PCollection<String> pubsubData =
        pipeline.apply(
            "readFromPubSubSubscription",
            PubsubIO.readStrings().fromSubscription(options.getInputSubscription()));

    DynamicJdbcIO.DynamicDataSourceConfiguration dataSourceConfiguration =
        DynamicJdbcIO.DynamicDataSourceConfiguration.create(
                options.getDriverClassName(),
                maybeDecrypt(options.getConnectionUrl(), options.getKMSEncryptionKey()).get())
            .withDriverJars(options.getDriverJars());
    if (options.getUsername() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withUsername(
              maybeDecrypt(options.getUsername(), options.getKMSEncryptionKey()).get());
    }
    if (options.getPassword() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withPassword(
              maybeDecrypt(options.getPassword(), options.getKMSEncryptionKey()).get());
    }
    if (options.getConnectionProperties() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withConnectionProperties(options.getConnectionProperties());
    }

    PCollection<FailsafeElement<String, String>> errors =
        pubsubData
            .apply(
                "writeToJdbc",
                DynamicJdbcIO.<String>write()
                    .withDataSourceConfiguration(dataSourceConfiguration)
                    .withStatement(options.getStatement())
                    .withPreparedStatementSetter(
                        new JsonStringToQueryMapper(getKeyOrder(options.getStatement()))))
            .setCoder(FAILSAFE_ELEMENT_CODER);

    errors.apply(
        "WriteFailedRecords",
        ErrorConverters.WriteStringMessageErrorsToPubSub.newBuilder()
            .setErrorRecordsTopic(options.getOutputDeadletterTopic())
            .build());

    return pipeline.run();
  }

  private static List<String> getKeyOrder(String statement) {
    int startIndex = statement.indexOf("(");
    int endIndex = statement.indexOf(")");
    String data = statement.substring(startIndex + 1, endIndex);
    return Splitter.on(',').trimResults().splitToList(data);
  }
}

Passaggi successivi

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