Plantilla de SequenceFile de Cloud Storage a Bigtable

La plantilla de SequenceFile de Cloud Storage a Bigtable es una canalización que lee datos de un archivo SequenceFile en un bucket de Cloud Storage y escribe los datos en una tabla de Bigtable. Puedes usar la plantilla para copiar datos de Cloud Storage a Bigtable.

Requisitos de la canalización

  • La tabla de Bigtable debe existir.
  • Los SequenceFiles de entrada deben existir en un bucket de Cloud Storage antes de ejecutar la canalización.
  • Los archivos SequenceFile de entrada deben haberse exportado desde Bigtable o HBase.

Parámetros de la plantilla

Parámetros obligatorios

  • bigtableProject: El ID del proyecto de Google Cloud que contiene la instancia de Bigtable en la que deseas escribir datos.
  • bigtableInstanceId: Es el ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
  • bigtableTableId: El ID de la tabla de Bigtable que se importará.
  • sourcePattern: Es el patrón de ruta de Cloud Storage a la ubicación de los datos. Por ejemplo, gs://your-bucket/your-path/prefix*

Parámetros opcionales

  • bigtableAppProfileId: Es el ID del perfil de la aplicación de Bigtable que se usará para la importación. Si no especificas un perfil de aplicación, Bigtable usa el perfil de aplicación predeterminado de la instancia (https://cloud.google.com/bigtable/docs/app-profiles#default-app-profile).
  • mutationThrottleLatencyMs: Establece la limitación de latencia de mutación de forma opcional (habilita la función). Valor en milisegundos. La configuración predeterminada es 0.

Ejecuta la plantilla

Console

  1. Ve a la página Crear un trabajo a partir de una plantilla de Dataflow.
    2. Ir a Crear un trabajo a partir de una plantilla
  2. En el campo Nombre del trabajo, ingresa un nombre de trabajo único.
  3. Opcional: Para Extremo regional, selecciona un valor del menú desplegable. La región predeterminada es us-central1.

    Para obtener una lista de regiones en las que puedes ejecutar un trabajo de Dataflow, consulta Ubicaciones de Dataflow.

  4. En el menú desplegable Plantilla de Dataflow, selecciona the SequenceFile Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable template.
  5. En los campos de parámetros proporcionados, ingresa los valores de tus parámetros.
  6. Haga clic en Ejecutar trabajo.

gcloud

En tu shell o terminal, ejecuta la plantilla:

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

Reemplaza lo siguiente:

  • JOB_NAME: Es el nombre del trabajo que elijas
  • VERSION: Es la versión de la plantilla que deseas usar.

    Puedes usar los siguientes valores:

    • latest para usar la última versión de la plantilla, que está disponible en la carpeta superior non-dated en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • el nombre de la versión, como 2023-09-12-00_RC00, para usar una versión específica de la plantilla, que se puede encontrar anidada en la carpeta superior con fecha correspondiente en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  • REGION_NAME: La región en la que deseas implementar tu trabajo de Dataflow, por ejemplo, us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud de la instancia de Bigtable del que deseas leer los datos.
  • INSTANCE_ID: Es el ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
  • TABLE_ID: Es el ID de la tabla de Bigtable que se exportará.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: Es el ID del perfil de la aplicación de Bigtable que se usará para la exportación.
  • SOURCE_PATTERN: Es el patrón de ruta de acceso de Cloud Storage en la que se encuentran los datos, por ejemplo, gs://mybucket/somefolder/prefix*.

API

Para ejecutar la plantilla con la API de REST, envía una solicitud POST HTTP. Para obtener más información de la API y sus permisos de autorización, consulta 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" }
}

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud en el que deseas ejecutar el trabajo de Dataflow.
  • JOB_NAME: Es el nombre del trabajo que elijas
  • VERSION: Es la versión de la plantilla que deseas usar.

    Puedes usar los siguientes valores:

    • latest para usar la última versión de la plantilla, que está disponible en la carpeta superior non-dated en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • el nombre de la versión, como 2023-09-12-00_RC00, para usar una versión específica de la plantilla, que se puede encontrar anidada en la carpeta superior con fecha correspondiente en el bucket gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  • LOCATION: La región en la que deseas implementar tu trabajo de Dataflow, por ejemplo, us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud de la instancia de Bigtable del que deseas leer los datos.
  • INSTANCE_ID: Es el ID de la instancia de Bigtable que contiene la tabla.
  • TABLE_ID: Es el ID de la tabla de Bigtable que se exportará.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: Es el ID del perfil de la aplicación de Bigtable que se usará para la exportación.
  • SOURCE_PATTERN: Es el patrón de ruta de acceso de Cloud Storage en la que se encuentran los datos, por ejemplo, gs://mybucket/somefolder/prefix*.

¿Qué sigue?