Template SequenceFile Cloud Storage ke Bigtable

Template SequenceFile ke Bigtable Cloud Storage adalah pipeline yang membaca data dari SequenceFiles dalam bucket Cloud Storage dan menulis data ke tabel Bigtable. Anda dapat menggunakan template ini untuk menyalin data dari Cloud Storage ke Bigtable.

Persyaratan pipeline

  • Tabel Bigtable harus ada.
  • SequenceFiles input harus ada di bucket Cloud Storage sebelum menjalankan pipeline.
  • SequenceFiles input harus sudah diekspor dari Bigtable atau HBase.

Parameter template

Parameter Deskripsi
bigtableProject ID project Google Cloud dari instance Bigtable yang ingin Anda jadikan tujuan penulisan data.
bigtableInstanceId ID instance Bigtable yang berisi tabel.
bigtableTableId ID tabel Bigtable yang akan diimpor.
bigtableAppProfileId ID profil aplikasi Bigtable yang akan digunakan untuk impor. Jika Anda tidak menentukan profil aplikasi, Bigtable akan menggunakan profil aplikasi default instance.
sourcePattern Pola jalur Cloud Storage tempat data berada. Misalnya, gs://mybucket/somefolder/prefix*.

Menjalankan template

Konsol

  1. Buka halaman Create job from template Dataflow.
    2. Buka Buat tugas dari template
  2. Di kolom Job name, masukkan nama pekerjaan yang unik.
  3. Opsional: Untuk Endpoint regional, pilih nilai dari menu drop-down. Region default-nya adalah us-central1.

    Untuk daftar region tempat Anda dapat menjalankan tugas Dataflow, lihat Lokasi Dataflow.

  4. Dari menu drop-down Dataflow template, pilih the SequenceFile Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable template.
  5. Di kolom parameter yang disediakan, masukkan parameter value Anda.
  6. Klik Run job.

gcloud

Di shell atau terminal Anda, jalankan template:

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

Ganti kode berikut:

  • JOB_NAME: nama pekerjaan unik pilihan Anda
  • VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

    Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • REGION_NAME: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow, misalnya us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: ID project Google Cloud dari instance Bigtable yang datanya ingin Anda baca
  • INSTANCE_ID: ID instance Bigtable yang berisi tabel
  • TABLE_ID: ID tabel Bigtable yang akan diekspor
  • APPLICATION_PROFILE_ID: ID profil aplikasi Bigtable yang akan digunakan untuk ekspor
  • SOURCE_PATTERN: pola jalur Cloud Storage tempat data berada, misalnya, gs://mybucket/somefolder/prefix*

API

Untuk menjalankan template menggunakan REST API, kirim permintaan HTTP POST. Untuk informasi selengkapnya tentang API dan cakupan otorisasinya, lihat 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" }
}

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: ID project Google Cloud tempat Anda ingin menjalankan tugas Dataflow
  • JOB_NAME: nama pekerjaan unik pilihan Anda
  • VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

    Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • LOCATION: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow, misalnya us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: ID project Google Cloud dari instance Bigtable yang datanya ingin Anda baca
  • INSTANCE_ID: ID instance Bigtable yang berisi tabel
  • TABLE_ID: ID tabel Bigtable yang akan diekspor
  • APPLICATION_PROFILE_ID: ID profil aplikasi Bigtable yang akan digunakan untuk ekspor
  • SOURCE_PATTERN: pola jalur Cloud Storage tempat data berada, misalnya, gs://mybucket/somefolder/prefix*

Langkah selanjutnya