Modello di testo Cloud Storage in BigQuery (flusso)

La pipeline di testo Cloud Storage in BigQuery è una pipeline in modalità flusso che esegue il flusso di file di testo archiviati in Cloud Storage, li trasforma utilizzando Funzione definita dall'utente (UDF) di JavaScript che fornisci e aggiunge il risultato a BigQuery.

La pipeline viene eseguita a tempo indeterminato e deve essere terminata manualmente tramite un annulla e non una drenaggio, grazie all'uso Trasformazione Watch, che è una DoFn suddivisibile che non supporta svuotando la rete.

Requisiti della pipeline

  • Crea un file JSON che descriva lo schema della tabella di output in BigQuery.

    Assicurati che esista un array JSON di primo livello chiamato fields e che i relativi contenuti seguono lo schema {"name": "COLUMN_NAME", "type": "DATA_TYPE"}. Ad esempio: 

    {
  "fields": [
    {
      "name": "name",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "name": "age",
      "type": "INTEGER"
    }
  ]
}
  • Crea un file JavaScript (.js) con la funzione UDF che fornisce la logica per trasformare le righe di testo. La funzione deve restituire una stringa JSON.

    L'esempio seguente divide ogni riga di un file CSV e crea un oggetto JSON con i valori e restituisce una stringa JSON:

    function process(inJson) {
  val = inJson.split(",");

  const obj = {
    "name": val[0],
    "age": parseInt(val[1])
  };
  return JSON.stringify(obj);
}

Parametri del modello

Parametri obbligatori

  • inputFilePattern : il percorso gs:// del testo in Cloud Storage che vuoi elaborare. ad esempio gs://your-bucket/your-file.txt.
  • JSONPath : il percorso gs:// del file JSON che definisce lo schema BigQuery, archiviato in Cloud Storage. Esempio: gs://your-bucket/your-schema.json.
  • outputTable : la posizione della tabella BigQuery da utilizzare per archiviare i dati elaborati. Se riutilizzi una tabella esistente, questa viene sovrascritta. (Esempio: <PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME>).
  • javascriptTextTransformGcsPath : l'URI Cloud Storage del file .js che definisce la funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript che vuoi utilizzare. ad esempio gs://your-bucket/your-transforms/*.js.
  • javascriptTextTransformFunctionName : il nome della funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript che vuoi utilizzare. Ad esempio, se il codice della funzione JavaScript è myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, il nome della funzione è myTransform. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta gli esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente (https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples) (ad esempio: transform_udf1).
  • bigQueryLoadingTemporaryDirectory : directory temporanea per il processo di caricamento di BigQuery. ad esempio gs://your-bucket/your-files/temp-dir.

Parametri facoltativi

  • outputDeadletterTable : tabella dei messaggi che non sono riusciti a raggiungere la tabella di output. Se non esiste una tabella, viene creata durante l'esecuzione della pipeline. Se non specificato, viene utilizzato <outputTableSpec>_error_records. (Esempio: <PROJECT_ID>:<DATASET_NAME>.<TABLE_NAME>).
  • useStorageWriteApiAtLeastOnce : questo parametro viene applicato soltanto se viene selezionato "Utilizza API BigQuery Storage Scrivi" sia abilitato. Se l'opzione è abilitata, per l'API Storage Scrivi verrà utilizzata la semantica "at-least-once", altrimenti verrà utilizzata la semantica "exactly-once". Il valore predefinito è false.
  • useStorageWriteApi : se true, la pipeline utilizza l'API BigQuery Storage Writer (https://cloud.google.com/bigquery/docs/write-api). Il valore predefinito è false. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo dell'API StorageWrite (https://beam.apache.org/documentation/io/built-in/google-bigquery/#storage-write-api).
  • numStorageWriteApiStreams : quando si utilizza l'API StorageWrite, specifica il numero di flussi di scrittura. Se useStorageWriteApi è true e useStorageWriteApiAtLeastOnce è false, devi impostare questo parametro. Il valore predefinito è 0.
  • storageWriteApiTriggeringFrequencySec : quando utilizzi l'API StorageWrite, specifica la frequenza di attivazione in secondi. Se useStorageWriteApi è true e useStorageWriteApiAtLeastOnce è false, devi impostare questo parametro.
  • pythonExternalTextTransformGcsPath : il pattern del percorso di Cloud Storage per il codice Python contenente le funzioni definite dall'utente. ad esempio gs://your-bucket/your-function.py.
  • javascriptTextTransformReloadIntervalMinutes : specifica la frequenza di ricarica della funzione definita dall'utente, in minuti. Se il valore è maggiore di 0, Dataflow controlla periodicamente il file delle funzioni definite dall'utente in Cloud Storage e ricarica la funzione definita dall'utente se il file viene modificato. Questo parametro consente di aggiornare la funzione definita dall'utente mentre la pipeline è in esecuzione, senza dover riavviare il job. Se il valore è 0, il ricaricamento della funzione definita dall'utente viene disabilitato. Il valore predefinito è 0.

Funzione definita dall'utente

Questo modello richiede una funzione definita dall'utente che analizza i file di input, come descritto in Requisiti della pipeline. Il modello chiama la funzione definita dall'utente per ogni riga di testo in ogni file di input. Per ulteriori informazioni sulla creazione di funzioni definite dall'utente, consulta Crea funzioni definite dall'utente per i modelli Dataflow.

Specifica della funzione

La funzione definita dall'utente ha la seguente specifica:

  • Input: una singola riga di testo da un file di input.
  • Output: una stringa JSON che corrisponde allo schema del Tabella di destinazione BigQuery.

Esegui il modello

Console

  1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
    2. Vai a Crea job da modello
  2. Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
  3. (Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. Il valore predefinito è us-central1.

    Per un elenco di regioni in cui è possibile eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.

  4. Dal menu a discesa Modello Dataflow, seleziona the Cloud Storage Text to BigQuery (Stream) template.
  5. Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
  6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --template-file-gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Stream_GCS_Text_to_BigQuery_Flex \
    --region REGION_NAME \
    --staging-location STAGING_LOCATION \
    --parameters \
javascriptTextTransformGcsPath=PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE,\
javascriptTextTransformFunctionName=JAVASCRIPT_FUNCTION,\
JSONPath=PATH_TO_BIGQUERY_SCHEMA_JSON,\
inputFilePattern=PATH_TO_TEXT_DATA,\
outputTable=BIGQUERY_TABLE,\
outputDeadletterTable=BIGQUERY_UNPROCESSED_TABLE,\
bigQueryLoadingTemporaryDirectory=PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS

Sostituisci quanto segue:

  • JOB_NAME: un nome job univoco di tua scelta
  • REGION_NAME: la regione in cui vuoi di eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
  • VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

    Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • STAGING_LOCATION: la posizione per i file locali di gestione temporanea (ad esempio, gs://your-bucket/staging)
  • JAVASCRIPT_FUNCTION: il nome della funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript che vuoi utilizzare

    Ad esempio, se il codice della funzione JavaScript è myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, il nome della funzione è myTransform. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta Esempi di funzioni definite dall'utente.

  • PATH_TO_BIGQUERY_SCHEMA_JSON: il percorso Cloud Storage di Il file JSON contenente la definizione dello schema
  • PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE: L'URI Cloud Storage del file .js che definisce il codice JavaScript definito dall'utente che vuoi utilizzare, ad esempio gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
  • PATH_TO_TEXT_DATA: il percorso Cloud Storage del tuo set di dati di testo
  • BIGQUERY_TABLE: il nome della tua tabella BigQuery
  • BIGQUERY_UNPROCESSED_TABLE: il nome del tuo Tabella BigQuery per i messaggi non elaborati
  • PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS: il percorso Cloud Storage della directory temporanea

API

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per ulteriori informazioni sul API e i relativi ambiti di autorizzazione, consulta projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
       "javascriptTextTransformFunctionName": "JAVASCRIPT_FUNCTION",
       "JSONPath": "PATH_TO_BIGQUERY_SCHEMA_JSON",
       "javascriptTextTransformGcsPath": "PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE",
       "inputFilePattern":"PATH_TO_TEXT_DATA",
       "outputTable":"BIGQUERY_TABLE",
       "outputDeadletterTable":"BIGQUERY_UNPROCESSED_TABLE",
       "bigQueryLoadingTemporaryDirectory": "PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Stream_GCS_Text_to_BigQuery_Flex",
   }
}

Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID: L'ID progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
  • JOB_NAME: un nome job univoco di tua scelta
  • LOCATION: la regione in cui vuoi di eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
  • VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

    Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • STAGING_LOCATION: la posizione per i file locali di gestione temporanea (ad esempio, gs://your-bucket/staging)
  • JAVASCRIPT_FUNCTION: il nome della funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript che vuoi utilizzare

    Ad esempio, se il codice della funzione JavaScript è myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, il nome della funzione è myTransform. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta Esempi di funzioni definite dall'utente.

  • PATH_TO_BIGQUERY_SCHEMA_JSON: il percorso Cloud Storage di Il file JSON contenente la definizione dello schema
  • PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE: L'URI Cloud Storage del file .js che definisce il codice JavaScript definito dall'utente che vuoi utilizzare, ad esempio gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
  • PATH_TO_TEXT_DATA: il percorso Cloud Storage del tuo set di dati di testo
  • BIGQUERY_TABLE: il nome della tua tabella BigQuery
  • BIGQUERY_UNPROCESSED_TABLE: il nome del tuo Tabella BigQuery per i messaggi non elaborati
  • PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS: il percorso Cloud Storage della directory temporanea

Passaggi successivi