Vorlage „Cloud Storage SequenceFile für Bigtable“

Die Vorlage "Cloud Storage SequenceFile für Cloud Bigtable" ist eine Pipeline, die Daten aus SequenceFiles in einem Cloud Storage-Bucket liest und in eine Bigtable-Tabelle schreibt. Sie können die Vorlage verwenden, um Daten aus Cloud Storage in Bigtable zu kopieren.

Pipelineanforderungen

  • Die Bigtable-Tabelle muss vorhanden sein.
  • Die Eingabe-SequenceFiles müssen in einem Cloud Storage-Bucket vorhanden sein, bevor die Pipeline ausgeführt wird.
  • Die Eingabe-SequenceFiles müssen aus Bigtable oder HBase exportiert worden sein.

Vorlagenparameter

Erforderliche Parameter

  • bigtableProject: Die ID des Google Cloud-Projekts, das die Bigtable-Instanz enthält, in die Sie Daten schreiben möchten.
  • bigtableInstanceId: Die ID der Bigtable-Instanz, die die Tabelle enthält.
  • bigtableTableId: Die ID der zu importierenden Bigtable-Tabelle.
  • sourcePattern: Das Muster für den Cloud Storage-Pfad zum Speicherort der Daten. Beispiel: gs://your-bucket/your-path/prefix*.

Optionale Parameter

  • bigtableAppProfileId: Die ID des Bigtable-Anwendungsprofils, das für den Import verwendet werden soll. Wenn Sie kein Anwendungsprofil angeben, verwendet Bigtable das Standardanwendungsprofil der Instanz (https://cloud.google.com/bigtable/docs/app-profiles#default-app-profile).
  • mutationThrottleLatencyMs: Optionale Latenzdrosselung für Mutationen festlegen (aktiviert die Funktion). Wert in Millisekunden. Die Standardeinstellung ist 0.

Führen Sie die Vorlage aus.

Console

  1. Rufen Sie die Dataflow-Seite Job aus Vorlage erstellen auf.
    2. Zur Seite "Job aus Vorlage erstellen“
  2. Geben Sie im Feld Jobname einen eindeutigen Jobnamen ein.
  3. 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.

  4. Wählen Sie im Drop-down-Menü Dataflow-Vorlage die Option the SequenceFile Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable templateaus.
  5. Geben Sie Ihre Parameterwerte in die Parameterfelder ein.
  6. Klicken Sie auf Job ausführen.

gcloud

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

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

Ersetzen Sie dabei Folgendes:

  • 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/.
  • REGION_NAME: die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: Die ID des Google Cloud-Projekts der Bigtable-Instanz, aus der Sie Daten lesen möchten.
  • INSTANCE_ID: Die ID der Bigtable-Instanz, die die Tabelle enthält.
  • TABLE_ID: Die ID der zu exportierenden Bigtable-Tabelle.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: Die ID des Bigtable-Anwendungsprofils, das für den Export verwendet werden soll.
  • SOURCE_PATTERN: Das Muster des Cloud Storage-Pfads, in dem sich die Daten befinden, z. B. gs://mybucket/somefolder/prefix*

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/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" }
}

Ersetzen Sie dabei Folgendes:

  • PROJECT_ID: die ID des Google Cloud-Projekts, in dem Sie den Dataflow-Job ausführen möchten
  • 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/.
  • LOCATION: die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: Die ID des Google Cloud-Projekts der Bigtable-Instanz, aus der Sie Daten lesen möchten.
  • INSTANCE_ID: Die ID der Bigtable-Instanz, die die Tabelle enthält.
  • TABLE_ID: Die ID der zu exportierenden Bigtable-Tabelle.
  • APPLICATION_PROFILE_ID: Die ID des Bigtable-Anwendungsprofils, das für den Export verwendet werden soll.
  • SOURCE_PATTERN: Das Muster des Cloud Storage-Pfads, in dem sich die Daten befinden, z. B. gs://mybucket/somefolder/prefix*

Nächste Schritte