Modèle SequenceFile Cloud Storage vers Bigtable

Le modèle "Cloud Storage SequenceFile vers Bigtable" est un pipeline qui lit les données à partir de fichiers SequenceFile dans un bucket Cloud Storage et les écrit dans une table Bigtable. Vous pouvez utiliser ce modèle pour copier des données de Cloud Storage vers Bigtable.

Conditions requises pour ce pipeline

  • La table Bigtable doit exister.
  • Les fichiers d'entrée SequenceFiles doivent exister dans un bucket Cloud Storage avant l'exécution du pipeline.
  • Les fichiers d'entrée SequenceFiles doivent avoir été exportés depuis Bigtable ou HBase.

Paramètres de modèle

Paramètres obligatoires

  • bigtableProject : ID du projet Google Cloud contenant l'instance Bigtable dans laquelle vous souhaitez écrire des données.
  • bigtableInstanceId : ID de l'instance Bigtable qui contient la table.
  • bigtableTableId : ID de la table Bigtable à importer.
  • sourcePattern : modèle de chemin d'accès Cloud Storage vers l'emplacement des données. (Par exemple, gs://votre-bucket/votre-chemin-d'accès/préfixe*).

Paramètres facultatifs

  • bigtableAppProfileId : ID du profil d'application Bigtable à utiliser pour l'importation. Si vous ne spécifiez pas de profil d'application, Bigtable utilise le profil d'application par défaut de l'instance (https://cloud.google.com/bigtable/docs/app-profiles#default-app-profile).
  • mutationThrottleLatencyMs : (facultatif) définit la limitation de la latence de mutation (active la fonctionnalité). Valeur en millisecondes. La valeur par défaut est 0.

Exécuter le modèle

Console

  1. Accédez à la page Dataflow Créer un job à partir d'un modèle.
    2. Accéder à la page Créer un job à partir d'un modèle
  2. Dans le champ Nom du job, saisissez un nom de job unique.
  3. Facultatif : pour Point de terminaison régional, sélectionnez une valeur dans le menu déroulant. La région par défaut est us-central1.

    Pour obtenir la liste des régions dans lesquelles vous pouvez exécuter un job Dataflow, consultez la page Emplacements Dataflow.

  4. Dans le menu déroulant Modèle Dataflow, sélectionnez the SequenceFile Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable template.
  5. Dans les champs fournis, saisissez vos valeurs de paramètres.
  6. Cliquez sur Run Job (Exécuter la tâche).

gcloud

Dans le shell ou le terminal, exécutez le modèle :

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/GCS_SequenceFile_to_Cloud_Bigtable \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
bigtableProject=BIGTABLE_PROJECT_ID,\
bigtableInstanceId=INSTANCE_ID,\
bigtableTableId=TABLE_ID,\
bigtableAppProfileId=APPLICATION_PROFILE_ID,\
sourcePattern=SOURCE_PATTERN

Remplacez les éléments suivants :

  • JOB_NAME : nom de job unique de votre choix
  • VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

    Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • REGION_NAME : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre job Dataflow, par exemple us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud de l'instance Bigtable dont vous souhaitez lire les données
  • INSTANCE_ID : ID de l'instance Bigtable qui contient la table
  • TABLE_ID : ID de la table Bigtable à exporter
  • APPLICATION_PROFILE_ID : ID du profil d'application Bigtable à utiliser pour l'exportation
  • SOURCE_PATTERN : modèle de chemin d'accès Cloud Storage où se trouvent les données (par exemple, gs://mybucket/somefolder/prefix*)

API

Pour exécuter le modèle à l'aide de l'API REST, envoyez une requête HTTP POST. Pour en savoir plus sur l'API, ses autorisations et leurs champs d'application, consultez la section projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/GCS_SequenceFile_to_Cloud_Bigtable
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "bigtableProject": "BIGTABLE_PROJECT_ID",
       "bigtableInstanceId": "INSTANCE_ID",
       "bigtableTableId": "TABLE_ID",
       "bigtableAppProfileId": "APPLICATION_PROFILE_ID",
       "sourcePattern": "SOURCE_PATTERN",
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud dans lequel vous souhaitez exécuter le job Dataflow
  • JOB_NAME : nom de job unique de votre choix
  • VERSION : version du modèle que vous souhaitez utiliser

    Vous pouvez utiliser les valeurs suivantes :

  • LOCATION : région dans laquelle vous souhaitez déployer votre job Dataflow, par exemple us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud de l'instance Bigtable dont vous souhaitez lire les données
  • INSTANCE_ID : ID de l'instance Bigtable qui contient la table
  • TABLE_ID : ID de la table Bigtable à exporter
  • APPLICATION_PROFILE_ID : ID du profil d'application Bigtable à utiliser pour l'exportation
  • SOURCE_PATTERN : modèle de chemin d'accès Cloud Storage où se trouvent les données (par exemple, gs://mybucket/somefolder/prefix*)

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