Vorlage „Pub/Sub für MongoDB“

Die Vorlage „Pub/Sub für MongoDB“ ist eine Streamingpipeline, die JSON-codierte Nachrichten aus einem Pub/Sub-Abo liest und in MongoDB als Dokumente schreibt. Bei Bedarf unterstützt diese Pipeline zusätzliche Transformationen, die über eine benutzerdefinierte JavaScript-Funktion (UDF) eingebunden werden können. Alle Fehler sind aufgrund von nicht übereinstimmenden Schemata, nicht korrekt formatiertem JSON oder während der Ausführung von Transformationen in einer BigQuery-Tabelle für nicht verarbeitete Nachrichten zusammen mit der Eingabenachricht aufgetreten. Falls noch keine Tabelle für nicht verarbeitete Datensätze vorhanden ist, wird diese Tabelle von der Pipeline automatisch erstellt.

Pipelineanforderungen

  • Das Pub/Sub-Abo muss vorhanden sein und die Nachrichten müssen in einem gültigen JSON-Format codiert sein.
  • Der MongoDB-Cluster muss vorhanden und über die Dataflow-Worker-Maschinen zugänglich sein.

Vorlagenparameter

Parameter Beschreibung
inputSubscription Name des Pub/Sub-Abos. Beispiel: projects/my-project-id/subscriptions/my-subscription-id
mongoDBUri Durch Kommas getrennte Liste von MongoDB-Servern. Beispiel: 192.285.234.12:27017,192.287.123.11:27017
database Datenbank in MongoDB zum Speichern der Sammlung. Beispiel: my-db.
collection Name der Sammlung in der MongoDB-Datenbank. Beispiel: my-collection.
deadletterTable BigQuery-Tabelle, die aus Fehlern resultierende Nachrichten speichert (nicht übereinstimmendes Schema, fehlerhaft formatierte JSON-Dateien usw.). Beispiel: project-id:dataset-name.table-name.
javascriptTextTransformGcsPath Optional: Der Cloud Storage-URI der Datei .js, in der die benutzerdefinierte JavaScript-Funktion (UDF) definiert wird, die Sie verwenden möchten. Beispiel: gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
javascriptTextTransformFunctionName Optional: Der Name der benutzerdefinierten JavaScript-Funktion, die Sie verwenden möchten. Wenn Ihre JavaScript-Funktion beispielsweise myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ } ist, lautet der Funktionsname myTransform. Beispiele für JavaScript-UDFs finden Sie unter UDF-Beispiele.
javascriptTextTransformReloadIntervalMinutes Optional: Gibt an, wie oft die UDF neu geladen werden soll in Minuten. Wenn der Wert größer als 0 ist, prüft Dataflow regelmäßig die UDF-Datei in Cloud Storage und lädt die UDF neu, wenn die Datei geändert wurde. Mit diesem Parameter können Sie die UDF aktualisieren, während die Pipeline ausgeführt wird, ohne den Job neu starten zu müssen. Wenn der Wert 0 ist, ist das Neuladen der UDF deaktiviert. Der Standardwert ist 0.
batchSize Optional: Batchgröße für die Aufnahme von Dokumentenbatches in MongoDB. Standardeinstellung: 1000.
batchSizeBytes Optional: Batchgröße in Byte. Standardeinstellung: 5242880.
maxConnectionIdleTime Optional: Maximale zulässige Leerlaufzeit in Sekunden, bis eine Zeitüberschreitung der Verbindung auftritt. Standardeinstellung: 60000.
sslEnabled Optional: Boolescher Wert, der angibt, ob für die Verbindung zu MongoDB SSL aktiviert ist. Standardeinstellung: true.
ignoreSSLCertificate Optional: Boolescher Wert, der angibt, ob das SSL-Zertifikat ignoriert werden soll. Standardeinstellung: true.
withOrdered Optional: Boolescher Wert, mit dem geordnete Bulk-Aufnahmen in MongoDB aktiviert werden. Standardeinstellung: true.
withSSLInvalidHostNameAllowed Optional: Boolescher Wert, der angibt, ob ein ungültiger Hostname für die SSL-Verbindung zulässig ist. Standardeinstellung: true.

Benutzerdefinierte Funktion

Optional können Sie diese Vorlage erweitern, indem Sie eine benutzerdefinierte Funktion (UDF) schreiben. Die Vorlage ruft die UDF für jedes Eingabeelement auf. Nutzlasten von Elementen werden als JSON-Strings serialisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Funktionen für Dataflow-Vorlagen erstellen.

Funktionsspezifikation

UDFs haben die folgende Spezifikation:

  • Eingabe: Eine einzelne Zeile aus einer CSV-Eingabedatei
  • Ausgabe: Ein String-JSON-Dokument, das in Elasticsearch eingefügt werden soll.

Führen Sie die Vorlage aus.

Console

  1. Rufen Sie die Dataflow-Seite Job aus Vorlage erstellen auf.
  2. Zur Seite "Job aus Vorlage erstellen“
  3. Geben Sie im Feld Jobname einen eindeutigen Jobnamen ein.
  4. Optional: Wählen Sie für Regionaler Endpunkt einen Wert aus dem Drop-down-Menü aus. Die Standardregion ist us-central1.

    Eine Liste der Regionen, in denen Sie einen Dataflow-Job ausführen können, finden Sie unter Dataflow-Standorte.

  5. Wählen Sie im Drop-down-Menü Dataflow-Vorlage die Option the Pub/Sub to MongoDB templateaus.
  6. Geben Sie Ihre Parameterwerte in die Parameterfelder ein.
  7. Klicken Sie auf Job ausführen.

gcloud

Führen Sie die Vorlage in der Shell oder im Terminal aus:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Cloud_PubSub_to_MongoDB \
    --parameters \
inputSubscription=INPUT_SUBSCRIPTION,\
mongoDBUri=MONGODB_URI,\
database=DATABASE,
collection=COLLECTION,
deadletterTable=UNPROCESSED_TABLE
  

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die ID des Google Cloud-Projekts, in dem Sie den Dataflow-Job ausführen möchten
  • REGION_NAME: die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. us-central1
  • JOB_NAME: ein eindeutiger Jobname Ihrer Wahl
  • VERSION: Die Version der Vorlage, die Sie verwenden möchten

    Sie können die folgenden Werte verwenden:

    • latest zur Verwendung der neuesten Version der Vorlage, die im nicht datierten übergeordneten Ordner im Bucket verfügbar ist: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • Den Versionsnamen wie 2023-09-12-00_RC00, um eine bestimmte Version der Vorlage zu verwenden. Diese ist verschachtelt im jeweiligen datierten übergeordneten Ordner im Bucket enthalten: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/.
  • INPUT_SUBSCRIPTION: das Pub/Sub-Abo (z. B. projects/my-project-id/subscriptions/my-subscription-id)
  • MONGODB_URI: die MongoDB-Serveradressen (z. B. 192.285.234.12:27017,192.287.123.11:27017)
  • DATABASE: der Name der MongoDB-Datenbank (z. B. users)
  • COLLECTION: der Name der MongoDB-Sammlung (z. B. profiles)
  • UNPROCESSED_TABLE: der Name der BigQuery-Tabelle (z. B. your-project:your-dataset.your-table-name)

API

Senden Sie eine HTTP-POST-Anfrage, um die Vorlage mithilfe der REST API auszuführen. Weitere Informationen zur API und ihren Autorisierungsbereichen finden Sie unter projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "inputSubscription": "INPUT_SUBSCRIPTION",
          "mongoDBUri": "MONGODB_URI",
          "database": "DATABASE",
          "collection": "COLLECTION",
          "deadletterTable": "UNPROCESSED_TABLE"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Cloud_PubSub_to_MongoDB",
   }
}
  

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die ID des Google Cloud-Projekts, in dem Sie den Dataflow-Job ausführen möchten
  • LOCATION: die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. us-central1
  • JOB_NAME: ein eindeutiger Jobname Ihrer Wahl
  • VERSION: Die Version der Vorlage, die Sie verwenden möchten

    Sie können die folgenden Werte verwenden:

    • latest zur Verwendung der neuesten Version der Vorlage, die im nicht datierten übergeordneten Ordner im Bucket verfügbar ist: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • Den Versionsnamen wie 2023-09-12-00_RC00, um eine bestimmte Version der Vorlage zu verwenden. Diese ist verschachtelt im jeweiligen datierten übergeordneten Ordner im Bucket enthalten: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/.
  • INPUT_SUBSCRIPTION: das Pub/Sub-Abo (z. B. projects/my-project-id/subscriptions/my-subscription-id)
  • MONGODB_URI: die MongoDB-Serveradressen (z. B. 192.285.234.12:27017,192.287.123.11:27017)
  • DATABASE: der Name der MongoDB-Datenbank (z. B. users)
  • COLLECTION: der Name der MongoDB-Sammlung (z. B. profiles)
  • UNPROCESSED_TABLE: der Name der BigQuery-Tabelle (z. B. your-project:your-dataset.your-table-name)

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