Lire le format Avro

Utilisez le connecteur BigQueryIO pour lire au format Avro.

En savoir plus

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Exemple de code

Java

Pour vous authentifier auprès de Dataflow, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.util.Utf8;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.coders.DefaultCoder;
import org.apache.beam.sdk.extensions.avro.coders.AvroCoder;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO.TypedRead;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.SchemaAndRecord;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SerializableFunction;
import org.apache.beam.sdk.values.TypeDescriptor;

public class BigQueryReadAvro {

  // A custom datatype to hold a record from the source table.
  @DefaultCoder(AvroCoder.class)
  public static class MyData {
    public String name;
    public Long age;

    // Function to convert Avro records to MyData instances.
    public static class FromSchemaAndRecord
            implements SerializableFunction<SchemaAndRecord, MyData> {
      @Override public MyData apply(SchemaAndRecord elem) {
        MyData data = new MyData();
        GenericRecord record = elem.getRecord();
        data.name = ((Utf8) record.get("user_name")).toString();
        data.age = (Long) record.get("age");
        return data;
      }
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    // Parse the pipeline options passed into the application. Example:
    //   --projectId=$PROJECT_ID --datasetName=$DATASET_NAME --tableName=$TABLE_NAME
    // For more information, see https://beam.apache.org/documentation/programming-guide/#configuring-pipeline-options
    PipelineOptionsFactory.register(ExamplePipelineOptions.class);
    ExamplePipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args)
        .withValidation()
        .as(ExamplePipelineOptions.class);

    // Create a pipeline and apply transforms.
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    pipeline
        // Read table data into Avro records, using an application-defined parsing function.
        .apply(BigQueryIO.read(new MyData.FromSchemaAndRecord())
            .from(String.format("%s:%s.%s",
                options.getProjectId(),
                options.getDatasetName(),
                options.getTableName()))
            .withMethod(TypedRead.Method.DIRECT_READ))
        // The output from the previous step is a PCollection<MyData>.
        .apply(MapElements
            .into(TypeDescriptor.of(MyData.class))
            .via((MyData x) -> {
              System.out.printf("Name: %s, Age: %d%n", x.name, x.age);
              return x;
            }));
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }
}

Étape suivante

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