Desarrolla un conector personalizado para la importación de metadatos

En este documento, se proporciona una plantilla de referencia para que compiles un conector personalizado que extraiga metadatos de una fuente externa. Usas el conector cuando ejecutas una canalización de conectividad administrada que importa metadatos en Dataplex Universal Catalog.

Puedes crear conectores para extraer metadatos de fuentes externas. Por ejemplo, puedes compilar un conector para extraer datos de fuentes como MySQL, SQL Server, Oracle, Snowflake, Databricks y otras.

Usa el conector de ejemplo de este documento como punto de partida para crear tus propios conectores. El conector de ejemplo se conecta a una base de datos de Oracle Database Express Edition (XE). El conector está compilado en Python, aunque también puedes usar Java, Scala o R.

Cómo funcionan los conectores

Un conector extrae metadatos de una fuente de datos externa, los transforma al formato ImportItem de Dataplex Universal Catalog y genera archivos de importación de metadatos que Dataplex Universal Catalog puede importar.

El conector forma parte de una canalización de conectividad administrada. Una canalización de conectividad administrada es un flujo de trabajo organizado que se usa para importar metadatos de Dataplex Universal Catalog. La canalización de conectividad administrada ejecuta el conector y realiza otras tareas en el flujo de trabajo de importación, como ejecutar un trabajo de importación de metadatos y capturar registros.

La canalización de conectividad administrada ejecuta el conector con un trabajo por lotes de Dataproc Serverless. Dataproc Serverless proporciona un entorno de ejecución de Spark sin servidores. Si bien puedes compilar un conector que no use Spark, te recomendamos que lo uses porque puede mejorar el rendimiento de tu conector.

Requisitos del conector

El conector tiene los siguientes requisitos:

• El conector debe ser una imagen de Artifact Registry que se pueda ejecutar en Dataproc Serverless.
• El conector debe generar archivos de metadatos en un formato que pueda importar un trabajo de importación de metadatos de Dataplex Universal Catalog (el método de la API de metadataJobs.create). Para conocer los requisitos detallados, consulta Archivo de importación de metadatos.

• El conector debe aceptar los siguientes argumentos de línea de comandos para recibir información de la canalización:

  Argumento de la línea de comandos	Valor que proporciona la canalización
  target_project_id	PROJECT_ID
  target_location_id	REGION
  target_entry_group_id	ENTRY_GROUP_ID
  output_bucket	CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID
  output_folder	FOLDER_ID

  El conector usa estos argumentos para generar metadatos en un grupo de entrada de destino projects/PROJECT_ID/locations/REGION/entryGroups/ENTRY_GROUP_ID y para escribir en un bucket de Cloud Storage gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID/FOLDER_ID. Cada ejecución de la canalización crea una carpeta nueva FOLDER_ID en el bucket CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID. El conector debe escribir archivos de importación de metadatos en esta carpeta.

Las plantillas de canalización admiten conectores de PySpark. Las plantillas suponen que el controlador (mainPythonFileUri) es un archivo local en la imagen del conector llamado main.py. Puedes modificar las plantillas de canalización para otros casos, como un conector de Spark, un URI de controlador diferente o cualquier otra opción.

A continuación, se explica cómo usar PySpark para crear un elemento de importación en el archivo de importación de metadatos.

"""PySpark schemas for the data."""
entry_source_schema = StructType([
      StructField("display_name", StringType()),
      StructField("source", StringType())])

aspect_schema = MapType(StringType(),
                        StructType([
                            StructField("aspect_type", StringType()),
                            StructField("data", StructType([
                            ]))
                          ])
                        )

entry_schema = StructType([
  StructField("name", StringType()),
  StructField("entry_type", StringType()),
  StructField("fully_qualified_name", StringType()),
  StructField("parent_entry", StringType()),
  StructField("entry_source", entry_source_schema),
  StructField("aspects", aspect_schema)
])

import_item_schema = StructType([
  StructField("entry", entry_schema),
  StructField("aspect_keys", ArrayType(StringType())),
  StructField("update_mask", ArrayType(StringType()))
])

Antes de comenzar

En esta guía, se supone que conoces Python y PySpark.

Revisa la siguiente información:

• Conceptos de metadatos de Dataplex Universal Catalog
• Documentación sobre los trabajos de importación de metadatos

Haz lo siguiente: Crea todos los recursos en la misma ubicación de Google Cloud.

1. Create or select a Google Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the Dataplex, Dataproc, Workflows, and Artifact Registry APIs:

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   gcloud services enable dataplex.googleapis.com dataproc.googleapis.com workflows.googleapis.com artifactregistry.googleapis.com

4. Install the Google Cloud CLI.

5. Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a gcloud CLI con tu identidad federada.

6. Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

   gcloud init

7. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/resourcemanager.projectCreator, roles/billing.projectManager, roles/serviceusage.admin, roles/iam.serviceAccountCreator, roles/iam.securityAdmin, roles/storage.admin, roles/artifactregistry.writer, roles/dataplex.entryGroupOwner, roles/dataplex.entryOwner, roles/dataplex.aspectTypeOwner

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   Replace the following:

   • PROJECT_ID: your project ID.
   • USER_IDENTIFIER: the identifier for your user account—for example, [e-mail].
   • ROLE: the IAM role that you grant to your user account.

8. Set up authentication:

   1. Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role (roles/iam.serviceAccountCreator). Learn how to grant roles.

   2. Create the service account:

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.

   3. Grant the roles/owner IAM role to the service account:

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/owner

      Replace the following:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account
      Note: The --role flag affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.

9. Crea un bucket de Cloud Storage para almacenar los archivos de importación de metadatos.

10. Crea los siguientes recursos de metadatos en el mismo proyecto.

    Nota: Para simplificar las cosas, en este documento se supone que todos los recursos se encuentran en el mismo proyecto. Si deseas crear recursos en proyectos diferentes, puedes ajustar el código de muestra.

    Para ver ejemplos de valores, consulta la sección Ejemplos de recursos de metadatos para una fuente de Oracle de este documento.

    1. Crea un grupo de entrada.

    2. Crea tipos de aspectos personalizados para las entradas que deseas importar. Usa la convención de nomenclatura SOURCE-ENTITY_TO_IMPORT.

       Por ejemplo, para una base de datos de Oracle, crea un tipo de aspecto llamado oracle-database.

       De manera opcional, puedes crear tipos de aspectos adicionales para almacenar otra información.

    3. Crea tipos de entrada personalizados para los recursos que deseas importar y asígnale los tipos de aspecto relevantes. Usa la convención de nomenclatura SOURCE-ENTITY_TO_IMPORT.

       Por ejemplo, para una base de datos de Oracle, crea un tipo de entrada llamado oracle-database. Vincúlalo al tipo de aspecto llamado oracle-database.

11. Asegúrate de que se pueda acceder a tu fuente externa desde tu proyecto de Google Cloud . Para obtener más información, consulta Configuración de la red de Dataproc Serverless para Spark.

Crea un conector básico de Python

El conector básico de Python de ejemplo crea entradas de nivel superior para una fuente de datos de Oracle con las clases de la biblioteca cliente de Dataplex Universal Catalog. Luego, debes proporcionar los valores para los campos de entrada.

El conector crea un archivo de importación de metadatos con las siguientes entradas:

• Una entrada instance, con el tipo de entrada projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-instance. Esta entrada representa un sistema de Oracle Database XE.
• Una entrada database, que representa una base de datos dentro del sistema Oracle Database XE
Nota: Este ejemplo básico te permite crear el archivo de importación de metadatos sin una conexión a Oracle Database XE. Para extraer metadatos en producción, debes configurar una conexión a tu fuente de datos para que el conector pueda leer datos de ella.

Para compilar un conector básico de Python, haz lo siguiente:

1. Clona el repositorio cloud-dataplex.

2. Configura un entorno local. Te recomendamos que uses un entorno virtual.

   mkdir venv
   python -m venv venv/
   source venv/bin/activate
   

   Usa las versiones activas o en mantenimiento de Python. Se admiten las versiones 3.7 y posteriores de Python.

3. Crea un proyecto de Python.

4. Requisitos de instalación:

   pip install -r requirements.txt
   

   Se instalan los siguientes requisitos:

   google-cloud-dataplex==2.2.2
   google-cloud-storage
   google-cloud-secret-manager
   

5. Agrega un archivo de canalización main.py en la raíz del proyecto.

   from src import bootstrap
   
   
   if __name__ == '__main__':
       bootstrap.run()
   

   Cuando implementas tu código en Dataproc Serverless, el archivo main.py sirve como punto de entrada para la ejecución. Te recomendamos que minimices la cantidad de información que se almacena en el archivo main.py. Usa este archivo para llamar a funciones y clases que se definen dentro de tu conector, como la clase src/bootstap.py.

6. Crea una carpeta src para almacenar la mayor parte de la lógica de tu conector.

7. Actualiza el archivo src/cmd_reader.py con una clase de Python para aceptar argumentos de la línea de comandos. Puedes usar el módulo argeparse para hacerlo.

   """Command line reader."""
   import argparse
   
   
   def read_args():
       """Reads arguments from the command line."""
       parser = argparse.ArgumentParser()
   
       # Dataplex arguments
       parser.add_argument("--target_project_id", type=str, required=True,
           help="The name of the target Google Cloud project to import the metadata into.")
       parser.add_argument("--target_location_id", type=str, required=True,
           help="The target Google Cloud location where the metadata will be imported into.")
       parser.add_argument("--target_entry_group_id", type=str, required=True,
           help="The ID of the entry group to import metadata into. "
                "The metadata will be imported into entry group with the following"
                "full resource name: projects/${target_project_id}/"
                "locations/${target_location_id}/entryGroups/${target_entry_group_id}.")
   
       # Oracle arguments
       parser.add_argument("--host_port", type=str, required=True,
           help="Oracle host and port number separated by the colon (:).")
       parser.add_argument("--user", type=str, required=True, help="Oracle User.")
       parser.add_argument("--password-secret", type=str, required=True,
           help="Secret resource name in the Secret Manager for the Oracle password.")
       parser.add_argument("--database", type=str, required=True,
           help="Source Oracle database.")
   
       # Google Cloud Storage arguments
       # It is assumed that the bucket is in the same region as the entry group
       parser.add_argument("--output_bucket", type=str, required=True,
           help="The Cloud Storage bucket to write the generated metadata import file.")
       parser.add_argument("--output_folder", type=str, required=True,
           help="A folder in the Cloud Storage bucket, to write the generated metadata import files.")
   
       return vars(parser.parse_known_args()[0])
   

   En los entornos de producción, te recomendamos que almacenes la contraseña en Secret Manager.

8. Actualiza el archivo src/constants.py con código para crear constantes.

   """Constants that are used in the different files."""
   import enum
   
   SOURCE_TYPE = "oracle"
   
   # Symbols for replacement
   FORBIDDEN = "#"
   ALLOWED = "!"
   
   
   class EntryType(enum.Enum):
       """Types of Oracle entries."""
       INSTANCE: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-instance"
       DATABASE: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-database"
       DB_SCHEMA: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-schema"
       TABLE: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-table"
       VIEW: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-view"
   

9. Actualiza el archivo src/name_builder.py con métodos para compilar los recursos de metadatos que deseas que el conector cree para tus recursos de Oracle. Usa las convenciones que se describen en la sección Recursos de metadatos de ejemplo para una fuente de Oracle de este documento.

   """Builds Dataplex hierarchy identifiers."""
   from typing import Dict
   from src.constants import EntryType, SOURCE_TYPE
   
   
   # Oracle cluster users start with C## prefix, but Dataplex doesn't accept #.
   # In that case in names it is changed to C!!, and escaped with backticks in FQNs
   FORBIDDEN_SYMBOL = "#"
   ALLOWED_SYMBOL = "!"
   
   
   def create_fqn(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType,
                  schema_name: str = "", table_name: str = ""):
       """Creates a fully qualified name or Dataplex v1 hierarchy name."""
       if FORBIDDEN_SYMBOL in schema_name:
           schema_name = f"`{schema_name}`"
   
       if entry_type == EntryType.INSTANCE:
           # Requires backticks to escape column
           return f"{SOURCE_TYPE}:`{config['host_port']}`"
       if entry_type == EntryType.DATABASE:
           instance = create_fqn(config, EntryType.INSTANCE)
           return f"{instance}.{config['database']}"
       if entry_type == EntryType.DB_SCHEMA:
           database = create_fqn(config, EntryType.DATABASE)
           return f"{database}.{schema_name}"
       if entry_type in [EntryType.TABLE, EntryType.VIEW]:
           database = create_fqn(config, EntryType.DATABASE)
           return f"{database}.{schema_name}.{table_name}"
       return ""
   
   
   def create_name(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType,
                   schema_name: str = "", table_name: str = ""):
       """Creates a Dataplex v2 hierarchy name."""
       if FORBIDDEN_SYMBOL in schema_name:
           schema_name = schema_name.replace(FORBIDDEN_SYMBOL, ALLOWED_SYMBOL)
       if entry_type == EntryType.INSTANCE:
           name_prefix = (
               f"projects/{config['target_project_id']}/"
               f"locations/{config['target_location_id']}/"
               f"entryGroups/{config['target_entry_group_id']}/"
               f"entries/"
           )
           return name_prefix + config["host_port"].replace(":", "@")
       if entry_type == EntryType.DATABASE:
           instance = create_name(config, EntryType.INSTANCE)
           return f"{instance}/databases/{config['database']}"
       if entry_type == EntryType.DB_SCHEMA:
           database = create_name(config, EntryType.DATABASE)
           return f"{database}/database_schemas/{schema_name}"
       if entry_type == EntryType.TABLE:
           db_schema = create_name(config, EntryType.DB_SCHEMA, schema_name)
           return f"{db_schema}/tables/{table_name}"
       if entry_type == EntryType.VIEW:
           db_schema = create_name(config, EntryType.DB_SCHEMA, schema_name)
           return f"{db_schema}/views/{table_name}"
       return ""
   
   
   def create_parent_name(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType,
                          parent_name: str = ""):
       """Generates a Dataplex v2 name of the parent."""
       if entry_type == EntryType.DATABASE:
           return create_name(config, EntryType.INSTANCE)
       if entry_type == EntryType.DB_SCHEMA:
           return create_name(config, EntryType.DATABASE)
       if entry_type == EntryType.TABLE:
           return create_name(config, EntryType.DB_SCHEMA, parent_name)
       return ""
   
   
   def create_entry_aspect_name(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType):
       """Generates an entry aspect name."""
       last_segment = entry_type.value.split("/")[-1]
       return f"{config['target_project_id']}.{config['target_location_id']}.{last_segment}"
   

   Dado que el archivo name_builder.py se usa tanto para el código principal de Python como para el código principal de PySpark, te recomendamos que escribas los métodos como funciones puras, en lugar de como miembros de una clase.

10. Actualiza el archivo src/top_entry_builder.py con código para completar las entradas de nivel superior con datos.

    """Non-Spark approach for building the entries."""
    import dataclasses
    import json
    from typing import List, Dict
    
    import proto
    from google.cloud import dataplex_v1
    
    from src.constants import EntryType
    from src import name_builder as nb
    
    
    @dataclasses.dataclass(slots=True)
    class ImportItem:
        """A template class for Import API."""
    
        entry: dataplex_v1.Entry = dataclasses.field(default_factory=dataplex_v1.Entry)
        aspect_keys: List[str] = dataclasses.field(default_factory=list)
        update_mask: List[str] = dataclasses.field(default_factory=list)
    
    
    def _dict_factory(data: object):
        """Factory function required for converting Entry dataclass to dict."""
    
        def convert(obj: object):
            if isinstance(obj, proto.Message):
                return proto.Message.to_dict(obj)
            return obj
    
        return dict((k, convert(v)) for k, v in data)
    
    
    def _create_entry(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType):
        """Creates an entry based on a Dataplex library."""
        entry = dataplex_v1.Entry()
        entry.name = nb.create_name(config, entry_type)
        entry.entry_type = entry_type.value.format(
            project=config["target_project_id"], location=config["target_location_id"]
        )
        entry.fully_qualified_name = nb.create_fqn(config, entry_type)
        entry.parent_entry = nb.create_parent_name(config, entry_type)
    
        aspect_key = nb.create_entry_aspect_name(config, entry_type)
    
        # Add mandatory aspect
        entry_aspect = dataplex_v1.Aspect()
        entry_aspect.aspect_type = aspect_key
        entry_aspect.data = {}
        entry.aspects[aspect_key] = entry_aspect
    
        return entry
    
    
    def _entry_to_import_item(entry: dataplex_v1.Entry):
        """Packs entry to import item, accepted by the API,"""
        import_item = ImportItem()
        import_item.entry = entry
        import_item.aspect_keys = list(entry.aspects.keys())
        import_item.update_mask = "aspects"
    
        return import_item
    
    
    def create(config, entry_type: EntryType):
        """Creates an entry, packs it to Import Item and converts to json."""
        import_item = _entry_to_import_item(_create_entry(config, entry_type))
        return json.dumps(dataclasses.asdict(import_item, dict_factory=_dict_factory))
    

11. Actualiza el archivo src/bootstrap.py con código para generar el archivo de importación de metadatos y ejecutar el conector.

    """The entrypoint of a pipeline."""
    from typing import Dict
    
    from src.constants import EntryType
    from src import cmd_reader
    from src import secret_manager
    from src import entry_builder
    from src import gcs_uploader
    from src import top_entry_builder
    from src.oracle_connector import OracleConnector
    
    
    FILENAME = "output.jsonl"
    
    
    def write_jsonl(output_file, json_strings):
        """Writes a list of string to the file in JSONL format."""
    
        # For simplicity, dataset is written into the one file. But it is not
        # mandatory, and the order doesn't matter for Import API.
        # The PySpark itself could dump entries into many smaller JSONL files.
        # Due to performance, it's recommended to dump to many smaller files.
        for string in json_strings:
            output_file.write(string + "\n")
    
    
    def process_dataset(
        connector: OracleConnector,
        config: Dict[str, str],
        schema_name: str,
        entry_type: EntryType,
    ):
        """Builds dataset and converts it to jsonl."""
        df_raw = connector.get_dataset(schema_name, entry_type)
        df = entry_builder.build_dataset(config, df_raw, schema_name, entry_type)
        return df.toJSON().collect()
    
    
    def run():
        """Runs a pipeline."""
        config = cmd_reader.read_args()
        config["password"] = secret_manager.get_password(config["password_secret"])
        connector = OracleConnector(config)
    
        with open(FILENAME, "w", encoding="utf-8") as file:
            # Write top entries that don't require connection to the database
            file.writelines(top_entry_builder.create(config, EntryType.INSTANCE))
            file.writelines("\n")
            file.writelines(top_entry_builder.create(config, EntryType.DATABASE))
    
            # Get schemas, write them and collect to the list
            df_raw_schemas = connector.get_db_schemas()
            schemas = [schema.USERNAME for schema in df_raw_schemas.select("USERNAME").collect()]
            schemas_json = entry_builder.build_schemas(config, df_raw_schemas).toJSON().collect()
    
            write_jsonl(file, schemas_json)
    
            # Ingest tables and views for every schema in a list
            for schema in schemas:
                print(f"Processing tables for {schema}")
                tables_json = process_dataset(connector, config, schema, EntryType.TABLE)
                write_jsonl(file, tables_json)
                print(f"Processing views for {schema}")
                views_json = process_dataset(connector, config, schema, EntryType.VIEW)
                write_jsonl(file, views_json)
    
        gcs_uploader.upload(config, FILENAME)
    

12. Ejecuta el código de forma local.

    Se devuelve un archivo de importación de metadatos llamado output.jsonl. El archivo tiene dos líneas, cada una de las cuales representa un elemento de importación. La canalización de conectividad administrada lee este archivo cuando ejecuta el trabajo de importación de metadatos.

13. Opcional: Extiende el ejemplo anterior para usar las clases de la biblioteca cliente de Dataplex Universal Catalog y crear elementos de importación para tablas, esquemas y vistas. También puedes ejecutar el ejemplo de Python en Dataproc Serverless.

    Te recomendamos que crees un conector que use Spark (y que se ejecute en Dataproc Serverless), ya que puede mejorar el rendimiento de tu conector.

Crea un conector de PySpark

Este ejemplo se basa en la API de DataFrame de PySpark. Puedes instalar PySpark SQL y ejecutarlo de forma local antes de ejecutarlo en Dataproc Serverless. Si instalas y ejecutas PySpark de forma local, instala la biblioteca de PySpark con pip, pero no necesitas instalar un clúster de Spark local.

Por motivos de rendimiento, este ejemplo no usa clases predefinidas de la biblioteca de PySpark. En cambio, el ejemplo crea DataFrames, los convierte en entradas JSON y, luego, escribe el resultado en un archivo de importación de metadatos en formato de líneas JSON que se puede importar a Dataplex Universal Catalog.

Para compilar un conector con PySpark, haz lo siguiente:

1. Clona el repositorio cloud-dataplex.

2. Instala PySpark:

   pip install pyspark
   

3. Requisitos de instalación:

   pip install -r requirements.txt
   

   Se instalan los siguientes requisitos:

   google-cloud-dataplex==2.2.2
   google-cloud-storage
   google-cloud-secret-manager
   

4. Actualiza el archivo oracle_connector.py con código para leer datos de una fuente de datos de Oracle y devolver DataFrames.

   """Reads Oracle using PySpark."""
   from typing import Dict
   from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame
   
   from src.constants import EntryType
   
   
   SPARK_JAR_PATH = "/opt/spark/jars/ojdbc11.jar"
   
   
   class OracleConnector:
       """Reads data from Oracle and returns Spark Dataframes."""
   
       def __init__(self, config: Dict[str, str]):
           # PySpark entrypoint
           self._spark = SparkSession.builder.appName("OracleIngestor") \
               .config("spark.jars", SPARK_JAR_PATH) \
               .getOrCreate()
   
           self._config = config
           self._url = f"jdbc:oracle:thin:@{config['host_port']}:{config['database']}"
   
       def _execute(self, query: str) -> DataFrame:
           """A generic method to execute any query."""
           return self._spark.read.format("jdbc") \
               .option("driver", "oracle.jdbc.OracleDriver") \
               .option("url", self._url) \
               .option("query", query) \
               .option("user", self._config["user"]) \
               .option("password", self._config["password"]) \
               .load()
   
       def get_db_schemas(self) -> DataFrame:
           """In Oracle, schemas are usernames."""
           query = "SELECT username FROM dba_users"
           return self._execute(query)
   
       def _get_columns(self, schema_name: str, object_type: str) -> str:
           """Gets a list of columns in tables or views in a batch."""
           # Every line here is a column that belongs to the table or to the view.
           # This SQL gets data from ALL the tables in a given schema.
           return (f"SELECT col.TABLE_NAME, col.COLUMN_NAME, "
                   f"col.DATA_TYPE, col.NULLABLE "
                   f"FROM all_tab_columns col "
                   f"INNER JOIN DBA_OBJECTS tab "
                   f"ON tab.OBJECT_NAME = col.TABLE_NAME "
                   f"WHERE tab.OWNER = '{schema_name}' "
                   f"AND tab.OBJECT_TYPE = '{object_type}'")
   
       def get_dataset(self, schema_name: str, entry_type: EntryType):
           """Gets data for a table or a view."""
           # Dataset means that these entities can contain end user data.
           short_type = entry_type.name  # table or view, or the title of enum value
           query = self._get_columns(schema_name, short_type)
           return self._execute(query)
   

   Agrega consultas de SQL para devolver los metadatos que deseas importar. Las búsquedas deben devolver la siguiente información:

   • Esquemas de bases de datos
   • Tablas que pertenecen a estos esquemas
   • Columnas que pertenecen a estas tablas, incluidos el nombre y el tipo de datos de la columna, y si la columna admite valores nulos o es obligatoria

   Todas las columnas de todas las tablas y vistas se almacenan en la misma tabla del sistema. Puedes seleccionar columnas con el método _get_columns. Según los parámetros que proporciones, puedes seleccionar columnas para las tablas o para las vistas por separado.

   Ten en cuenta lo siguiente:

   • En Oracle, un esquema de base de datos es propiedad de un usuario de base de datos y tiene el mismo nombre que ese usuario.
   • Los objetos de esquema son estructuras lógicas que crean los usuarios. Los objetos, como las tablas o los índices, pueden contener datos, y los objetos, como las vistas o los sinónimos, solo constan de una definición.
   • El archivo ojdbc11.jar contiene el controlador JDBC de Oracle.

5. Actualiza el archivo src/entry_builder.py con métodos compartidos para aplicar transformaciones de Spark.

   """Creates entries with PySpark."""
   import pyspark.sql.functions as F
   from pyspark.sql.types import StringType
   
   from src.constants import EntryType, SOURCE_TYPE
   from src import name_builder as nb
   
   
   @F.udf(returnType=StringType())
   def choose_metadata_type_udf(data_type: str):
       """Choose the metadata type based on Oracle native type."""
       if data_type.startswith("NUMBER") or data_type in ["FLOAT", "LONG"]:
           return "NUMBER"
       if data_type.startswith("VARCHAR") or data_type.startswith("NVARCHAR2"):
           return "STRING"
       if data_type == "DATE":
           return "DATETIME"
       return "OTHER"
   
   
   def create_entry_source(column):
       """Create Entry Source segment."""
       return F.named_struct(F.lit("display_name"),
                             column,
                             F.lit("system"),
                             F.lit(SOURCE_TYPE))
   
   
   def create_entry_aspect(entry_aspect_name):
       """Create aspect with general information (usually it is empty)."""
       return F.create_map(
           F.lit(entry_aspect_name),
           F.named_struct(
               F.lit("aspect_type"),
               F.lit(entry_aspect_name),
               F.lit("data"),
               F.create_map()
               )
           )
   
   
   def convert_to_import_items(df, aspect_keys):
       """Convert entries to import items."""
       entry_columns = ["name", "fully_qualified_name", "parent_entry",
                        "entry_source", "aspects", "entry_type"]
   
       # Puts entry to "entry" key, a list of keys from aspects in "aspects_keys"
       # and "aspects" string in "update_mask"
       return df.withColumn("entry", F.struct(entry_columns)) \
         .withColumn("aspect_keys", F.array([F.lit(key) for key in aspect_keys])) \
         .withColumn("update_mask", F.array(F.lit("aspects"))) \
         .drop(*entry_columns)
   
   
   def build_schemas(config, df_raw_schemas):
       """Create a dataframe with database schemas from the list of usernames.
       Args:
           df_raw_schemas - a dataframe with only one column called USERNAME
       Returns:
           A dataframe with Dataplex-readable schemas.
       """
       entry_type = EntryType.DB_SCHEMA
       entry_aspect_name = nb.create_entry_aspect_name(config, entry_type)
   
       # For schema, parent name is the name of the database
       parent_name =  nb.create_parent_name(config, entry_type)
   
       # Create user-defined function.
       create_name_udf = F.udf(lambda x: nb.create_name(config, entry_type, x),
                               StringType())
       create_fqn_udf = F.udf(lambda x: nb.create_fqn(config, entry_type, x),
                              StringType())
   
       # Fills the missed project and location into the entry type string
       full_entry_type = entry_type.value.format(
           project=config["target_project_id"],
           location=config["target_location_id"])
   
       # Converts a list of schema names to the Dataplex-compatible form
       column = F.col("USERNAME")
       df = df_raw_schemas.withColumn("name", create_name_udf(column)) \
         .withColumn("fully_qualified_name", create_fqn_udf(column)) \
         .withColumn("parent_entry", F.lit(parent_name)) \
         .withColumn("entry_type", F.lit(full_entry_type)) \
         .withColumn("entry_source", create_entry_source(column)) \
         .withColumn("aspects", create_entry_aspect(entry_aspect_name)) \
       .drop(column)
   
       df = convert_to_import_items(df, [entry_aspect_name])
       return df
   
   
   def build_dataset(config, df_raw, db_schema, entry_type):
       """Build table entries from a flat list of columns.
       Args:
           df_raw - a plain dataframe with TABLE_NAME, COLUMN_NAME, DATA_TYPE,
                    and NULLABLE columns
           db_schema - parent database schema
           entry_type - entry type: table or view
       Returns:
           A dataframe with Dataplex-readable data of tables of views.
       """
       schema_key = "dataplex-types.global.schema"
   
       # The transformation below does the following
       # 1. Alters NULLABLE content from Y/N to NULLABLE/REQUIRED
       # 2. Renames NULLABLE to mode
       # 3. Renames DATA_TYPE to dataType
       # 4. Creates metadataType column based on dataType column
       # 5. Renames COLUMN_NAME to name
       df = df_raw \
         .withColumn("mode", F.when(F.col("NULLABLE") == 'Y', "NULLABLE").otherwise("REQUIRED")) \
         .drop("NULLABLE") \
         .withColumnRenamed("DATA_TYPE", "dataType") \
         .withColumn("metadataType", choose_metadata_type_udf("dataType")) \
         .withColumnRenamed("COLUMN_NAME", "name")
   
       # The transformation below aggregate fields, denormalizing the table
       # TABLE_NAME becomes top-level filed, and the rest is put into
       # the array type called "fields"
       aspect_columns = ["name", "mode", "dataType", "metadataType"]
       df = df.withColumn("columns", F.struct(aspect_columns))\
         .groupby('TABLE_NAME') \
         .agg(F.collect_list("columns").alias("fields"))
   
       # Create nested structured called aspects.
       # Fields are becoming a part of a `schema` struct
       # There is also an entry_aspect that is repeats entry_type as aspect_type
       entry_aspect_name = nb.create_entry_aspect_name(config, entry_type)
       df = df.withColumn("schema",
                          F.create_map(F.lit(schema_key),
                                       F.named_struct(
                                           F.lit("aspect_type"),
                                           F.lit(schema_key),
                                           F.lit("data"),
                                           F.create_map(F.lit("fields"),
                                                        F.col("fields")))
                                       )
                          )\
         .withColumn("entry_aspect", create_entry_aspect(entry_aspect_name)) \
       .drop("fields")
   
       # Merge separate aspect columns into the one map called 'aspects'
       df = df.select(F.col("TABLE_NAME"),
                      F.map_concat("schema", "entry_aspect").alias("aspects"))
   
       # Define user-defined functions to fill the general information
       # and hierarchy names
       create_name_udf = F.udf(lambda x: nb.create_name(config, entry_type,
                                                        db_schema, x),
                               StringType())
   
       create_fqn_udf = F.udf(lambda x: nb.create_fqn(config, entry_type,
                                                      db_schema, x), StringType())
   
       parent_name = nb.create_parent_name(config, entry_type, db_schema)
       full_entry_type = entry_type.value.format(
           project=config["target_project_id"],
           location=config["target_location_id"])
   
       # Fill the top-level fields
       column = F.col("TABLE_NAME")
       df = df.withColumn("name", create_name_udf(column)) \
         .withColumn("fully_qualified_name", create_fqn_udf(column)) \
         .withColumn("entry_type", F.lit(full_entry_type)) \
         .withColumn("parent_entry", F.lit(parent_name)) \
         .withColumn("entry_source", create_entry_source(column)) \
       .drop(column)
   
       df = convert_to_import_items(df, [schema_key, entry_aspect_name])
       return df
   

   Ten en cuenta lo siguiente:

   • Los métodos compilan los recursos de metadatos que el conector crea para tus recursos de Oracle. Usa las convenciones que se describen en la sección Recursos de metadatos de ejemplo para una fuente de Oracle de este documento.
   • El método convert_to_import_items se aplica a esquemas, tablas y vistas. Asegúrate de que el conector genere uno o más elementos de importación que el método metadataJobs.create pueda procesar, no entradas individuales.
   • Incluso en una vista, la columna se llama TABLE_NAME.

6. Actualiza el archivo bootstrap.py con código para generar el archivo de importación de metadatos y ejecutar el conector.

   """The entrypoint of a pipeline."""
   from typing import Dict
   
   from src.constants import EntryType
   from src import cmd_reader
   from src import secret_manager
   from src import entry_builder
   from src import gcs_uploader
   from src import top_entry_builder
   from src.oracle_connector import OracleConnector
   
   
   FILENAME = "output.jsonl"
   
   
   def write_jsonl(output_file, json_strings):
       """Writes a list of string to the file in JSONL format."""
   
       # For simplicity, dataset is written into the one file. But it is not
       # mandatory, and the order doesn't matter for Import API.
       # The PySpark itself could dump entries into many smaller JSONL files.
       # Due to performance, it's recommended to dump to many smaller files.
       for string in json_strings:
           output_file.write(string + "\n")
   
   
   def process_dataset(
       connector: OracleConnector,
       config: Dict[str, str],
       schema_name: str,
       entry_type: EntryType,
   ):
       """Builds dataset and converts it to jsonl."""
       df_raw = connector.get_dataset(schema_name, entry_type)
       df = entry_builder.build_dataset(config, df_raw, schema_name, entry_type)
       return df.toJSON().collect()
   
   
   def run():
       """Runs a pipeline."""
       config = cmd_reader.read_args()
       config["password"] = secret_manager.get_password(config["password_secret"])
       connector = OracleConnector(config)
   
       with open(FILENAME, "w", encoding="utf-8") as file:
           # Write top entries that don't require connection to the database
           file.writelines(top_entry_builder.create(config, EntryType.INSTANCE))
           file.writelines("\n")
           file.writelines(top_entry_builder.create(config, EntryType.DATABASE))
   
           # Get schemas, write them and collect to the list
           df_raw_schemas = connector.get_db_schemas()
           schemas = [schema.USERNAME for schema in df_raw_schemas.select("USERNAME").collect()]
           schemas_json = entry_builder.build_schemas(config, df_raw_schemas).toJSON().collect()
   
           write_jsonl(file, schemas_json)
   
           # Ingest tables and views for every schema in a list
           for schema in schemas:
               print(f"Processing tables for {schema}")
               tables_json = process_dataset(connector, config, schema, EntryType.TABLE)
               write_jsonl(file, tables_json)
               print(f"Processing views for {schema}")
               views_json = process_dataset(connector, config, schema, EntryType.VIEW)
               write_jsonl(file, views_json)
   
       gcs_uploader.upload(config, FILENAME)
   

   En este ejemplo, el archivo de importación de metadatos se guarda como un solo archivo de líneas JSON. Puedes usar herramientas de PySpark, como la clase DataFrameWriter, para generar lotes de JSON en paralelo.

   El conector puede escribir entradas en el archivo de importación de metadatos en cualquier orden.

7. Actualiza el archivo gcs_uploader.py con código para subir el archivo de importación de metadatos a un bucket de Cloud Storage.

   """Sends files to GCP storage."""
   from typing import Dict
   from google.cloud import storage
   
   
   def upload(config: Dict[str, str], filename: str):
       """Uploads a file to GCP bucket."""
       client = storage.Client()
       bucket = client.get_bucket(config["output_bucket"])
       folder = config["output_folder"]
   
       blob = bucket.blob(f"{folder}/{filename}")
       blob.upload_from_filename(filename)
   

8. Compila la imagen del conector.

   Si tu conector contiene varios archivos o si quieres usar bibliotecas que no se incluyen en la imagen de Docker predeterminada, debes usar un contenedor personalizado. Dataproc Serverless para Spark ejecuta cargas de trabajo dentro de contenedores de Docker. Crea una imagen de Docker personalizada del conector y almacénala en Artifact Registry. Dataproc Serverless lee la imagen de Artifact Registry.

   Nota: Si el conector contiene solo un archivo, puedes enviar el trabajo directamente a Dataproc Serverless. Omite este paso.

   1. Crea un Dockerfile:

      FROM debian:11-slim
      
      ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
      
      RUN apt update && apt install -y procps tini
      RUN apt install -y wget
      
      ENV SPARK_EXTRA_JARS_DIR=/opt/spark/jars/
      RUN mkdir -p "${SPARK_EXTRA_JARS_DIR}"
      COPY ojdbc11.jar "${SPARK_EXTRA_JARS_DIR}"
      
      ENV CONDA_HOME=/opt/miniconda3
      ENV PYSPARK_PYTHON=${CONDA_HOME}/bin/python
      ENV PATH=${CONDA_HOME}/bin:${PATH}
      RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py311_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh
      
      RUN bash Miniconda3-py310_23.3.1-0-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3 \
        && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set always_yes True \
        && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set auto_update_conda False \
        && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --prepend channels conda-forge \
        && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set channel_priority strict
      
      RUN ${CONDA_HOME}/bin/conda install mamba -n base -c conda-forge \
          && ${CONDA_HOME}/bin/mamba install \
            conda \
            google-cloud-dataproc \
            google-cloud-logging \
            google-cloud-monitoring \
            google-cloud-storage
      
      RUN apt update && apt install -y git
      COPY requirements.txt .
      RUN python -m pip install -r requirements.txt
      
      ENV PYTHONPATH=/opt/python/packages
      RUN mkdir -p "${PYTHONPATH}/src/"
      COPY src/ "${PYTHONPATH}/src/"
      COPY main.py .
      
      RUN groupadd -g 1099 spark
      RUN useradd -u 1099 -g 1099 -d /home/spark -m spark
      USER spark

      Usa Conda como administrador de paquetes. Dataproc Serverless para Spark activa pyspark en el contenedor durante el tiempo de ejecución, por lo que no es necesario que instales dependencias de PySpark en tu imagen de contenedor personalizada.

   2. Compila la imagen de contenedor personalizada y envíala a Artifact Registry.

      #!/bin/bash
      
      IMAGE=oracle-pyspark:0.0.1
      PROJECT=<PROJECT_ID>
      
      
      REPO_IMAGE=us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT}/docker-repo/oracle-pyspark
      
      docker build -t "${IMAGE}" .
      
      # Tag and push to GCP container registry
      gcloud config set project ${PROJECT}
      gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev
      docker tag "${IMAGE}" "${REPO_IMAGE}"
      docker push "${REPO_IMAGE}"
      

      Como una imagen puede tener varios nombres, puedes usar la etiqueta de Docker para asignarle un alias.

9. Ejecuta el conector en Dataproc Serverless. Para enviar un trabajo por lotes de PySpark con la imagen de contenedor personalizada, ejecuta el comando gcloud dataproc batches submit pyspark.

   gcloud dataproc batches submit pyspark main.py --project=PROJECT \
       --region=REGION --batch=BATCH_ID \
       --container-image=CUSTOM_CONTAINER_IMAGE \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME \
       --jars=PATH_TO_JAR_FILES \
       --properties=PYSPARK_PROPERTIES \
       -- PIPELINE_ARGUMENTS
   

   Ten en cuenta lo siguiente:

   • Los archivos JAR son controladores para Spark. Para leer datos de Oracle, MySQL o Postgres, debes proporcionar un paquete específico a Apache Spark. El paquete puede ubicarse en Cloud Storage o dentro del contenedor. Si el archivo JAR está dentro del contenedor, la ruta de acceso es similar a file:///path/to/file/driver.jar. En este ejemplo, la ruta de acceso al archivo JAR es /opt/spark/jars/.
   • PIPELINE_ARGUMENTS son los argumentos de la línea de comandos para el conector.

   El conector extrae metadatos de la base de datos de Oracle, genera un archivo de importación de metadatos y guarda este archivo en un bucket de Cloud Storage.

10. Para importar manualmente los metadatos del archivo de importación de metadatos a Dataplex Universal Catalog, ejecuta un trabajo de metadatos. Usa el método metadataJobs.create.

    1. En la línea de comandos, agrega variables de entorno y crea un alias para el comando curl.

       PROJECT_ID=PROJECT
       LOCATION_ID=LOCATION
       DATAPLEX_API=dataplex.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_ID/locations/$LOCATION_ID
       alias gcurl='curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"'
       

    2. Llama al método de la API y pasa los tipos de entrada y los tipos de aspecto que deseas importar.

       gcurl https://${DATAPLEX_API}/metadataJobs?metadata_job_id="JOB_ID" -d "$(cat <<EOF
       {
         "type": "IMPORT",
         "import_spec": {
           "source_storage_uri": "gs://BUCKET/FOLDER/",
           "entry_sync_mode": "FULL",
           "aspect_sync_mode": "INCREMENTAL",
           "scope": {
             "entry_groups": ["projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryGroups/ENTRY_GROUP_ID"],
             "entry_types": [
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-instance",
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-database",
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-schema",
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-table",
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-view"],
       
             "aspect_types": [
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-instance",
               "projects/dataplex-types/locations/global/aspectTypes/schema",
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-database",
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-schema",
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-table",
               "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-view"],
             },
           },
         }
       EOF
       )"
       

       El tipo de aspecto schema es un tipo de aspecto global que define Dataplex Universal Catalog.

       Ten en cuenta que el formato que usas para los nombres de los tipos de aspectos cuando llamas al método de la API es diferente del formato que usas en el código del conector.

    3. Opcional: Usa Cloud Logging para ver los registros del trabajo de metadatos. Para obtener más información, consulta Supervisa los registros de Dataplex Universal Catalog.

Configura la organización de canalizaciones

En las secciones anteriores, se mostró cómo compilar un conector de ejemplo y ejecutarlo de forma manual.

En un entorno de producción, ejecutas el conector como parte de una canalización de conectividad administrada, con una plataforma de organización como Workflows.

1. Para ejecutar una canalización de conectividad administrada con el conector de ejemplo, sigue los pasos para importar metadatos con Workflows. Haz lo siguiente:

   • Crea el flujo de trabajo en la misma Google Cloud ubicación que el conector.

   • En el archivo de definición del flujo de trabajo, actualiza la función submit_pyspark_extract_job con el siguiente código para extraer datos de la base de datos de Oracle con el conector que creaste.

     - submit_pyspark_extract_job:
         call: http.post
         args:
           url: ${"https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/" + args.TARGET_PROJECT_ID + "/locations/" + args.CLOUD_REGION + "/batches"}
           auth:
             type: OAuth2
             scopes: "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
           headers:
             Content-Type: "application/json"
           query:
             batchId: ${WORKFLOW_ID}
           body:
             pysparkBatch:
               mainPythonFileUri: file:///main.py
               jars: file:///opt/spark/jars/ojdbc11.jar
               args:
                 - ${"--host_port=" + args.ORACLE_HOST_PORT}
                 - ${"--user=" + args.ORACLE_USER}
                 - ${"--password=" + args.ORACLE_PASSWORD}
                 - ${"--database=" + args.ORACE_DATABASE}
                 - ${"--project=" + args.TARGET_PROJECT_ID}
                 - ${"--location=" + args.CLOUD_REGION}
                 - ${"--entry_group=" + args.TARGET_ENTRY_GROUP_ID}
                 - ${"--bucket=" + args.CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID}
                 - ${"--folder=" + WORKFLOW_ID}
             runtimeConfig:
               version: "2.0"
               containerImage: "us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT/REPOSITORY/oracle-pyspark"
             environmentConfig:
               executionConfig:
                   serviceAccount: ${args.SERVICE_ACCOUNT}
         result: RESPONSE_MESSAGE
     

   • En el archivo de definición del flujo de trabajo, actualiza la función submit_import_job con el siguiente código para importar las entradas. La función llama al método de la API metadataJobs.create para ejecutar un trabajo de importación de metadatos.

     - submit_import_job:
         call: http.post
         args:
           url: ${"https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/" + args.TARGET_PROJECT_ID + "/locations/" + args.CLOUD_REGION + "/metadataJobs?metadata_job_id=" + WORKFLOW_ID}
           auth:
             type: OAuth2
             scopes: "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
           body:
             type: IMPORT
             import_spec:
               source_storage_uri: ${"gs://" + args.CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID + "/" + WORKFLOW_ID + "/"}
               entry_sync_mode: FULL
               aspect_sync_mode: INCREMENTAL
               scope:
                 entry_groups:
                   - ${"projects/" + args.TARGET_PROJECT_ID + "/locations/" + args.CLOUD_REGION + "/entryGroups/"+args.TARGET_ENTRY_GROUP_ID}
                 entry_types:
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-instance"
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-database"
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-schema"
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-table"
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-view"
                 aspect_types:
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-instance"
                   -"projects/dataplex-types/locations/global/aspectTypes/schema"
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-database"
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-schema"
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-table"
                   -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-view"
         result: IMPORT_JOB_RESPONSE
     

     Proporciona los mismos tipos de entrada y tipos de aspecto que incluiste cuando llamaste al método de la API de forma manual. Ten en cuenta que no hay una coma al final de cada cadena.

   • Cuando ejecutes el flujo de trabajo, proporciona los siguientes argumentos de tiempo de ejecución:

     {
       "CLOUD_REGION": "us-central1",
       "ORACLE_USER": "system",
       "ORACLE_HOST_PORT": "x.x.x.x:1521",
       "ORACLE_DATABASE": "xe",
       "ADDITIONAL_CONNECTOR_ARGS": [],
     }
     

2. Opcional: Usa Cloud Logging para ver los registros de la canalización de conectividad administrada. La carga útil del registro incluye un vínculo a los registros del trabajo por lotes de Dataproc Serverless y el trabajo de importación de metadatos, según corresponda. Para obtener más información, consulta Cómo ver los registros de flujo de trabajo.

3. Opcional: Para mejorar la seguridad, el rendimiento y la funcionalidad de tu canalización de conectividad administrada, considera hacer lo siguiente:

   1. Usa Secret Manager para almacenar las credenciales de tu fuente de datos de terceros.
   2. Usa PySpark para escribir el resultado de líneas JSON en varios archivos de importación de metadatos en paralelo.
   3. Usa un prefijo para dividir los archivos grandes (más de 100 MB) en archivos más pequeños.
   4. Agrega más aspectos personalizados que capturen metadatos técnicos y empresariales adicionales de tu fuente.

Ejemplo de recursos de metadatos para una fuente de Oracle

El conector de ejemplo extrae metadatos de una base de datos de Oracle y los asigna a los recursos de metadatos correspondientes de Dataplex Universal Catalog.

Consideraciones sobre la jerarquía

Cada sistema en Dataplex Universal Catalog tiene una entrada raíz que es la entrada principal del sistema. Por lo general, la entrada raíz tiene un tipo de entrada instance. En la siguiente tabla, se muestra la jerarquía de ejemplo de los tipos de entrada y los tipos de aspectos para un sistema de Oracle. Por ejemplo, el tipo de entrada oracle-database está vinculado a un tipo de aspecto que también se llama oracle-database.

ID del tipo de entrada	Descripción	ID del tipo de aspecto vinculado
oracle-instance	Es la raíz del sistema importado.	oracle-instance
oracle-database	Es la base de datos de Oracle.	oracle-database
oracle-schema	Es el esquema de la base de datos.	oracle-schema
oracle-table	Una mesa	oracle-table schema
oracle-view	Una vista.	oracle-view schema

El tipo de aspecto schema es un tipo de aspecto global que define Dataplex Universal Catalog. Contiene una descripción de los campos de una tabla, una vista o cualquier otra entidad que tenga columnas. El tipo de aspecto personalizado oracle-schema contiene el nombre del esquema de la base de datos de Oracle.

Nota:
• Puedes usar un nombre diferente para la entrada raíz si es pertinente para tu sistema. Por ejemplo, puedes nombrar la entrada raíz de un sistema de Apache Kafka como cluster.
• Según el sistema, es posible que solo tengas esquemas o bases de datos. Para muchos sistemas de administración de base de datos relacional, "esquema" y "base de datos" son sinónimos. Para reducir la cantidad de tipos de entrada en la jerarquía, considera elegir un término para usar en todos los recursos similares.

Ejemplo de campos de elementos de importación

El conector debe usar las siguientes convenciones para los recursos de Oracle.

• Nombres completamente calificados: Los nombres completamente calificados para los recursos de Oracle usan la siguiente plantilla de nombres. Los caracteres prohibidos se marcan como escape con acentos graves.

  Recurso	Plantilla	Ejemplo
  Instancia	SOURCE:ADDRESS Usa el host y el número de puerto o el nombre de dominio del sistema.	oracle:`localhost:1521` o oracle:`myinstance.com`
  Base de datos	SOURCE:ADDRESS.DATABASE	oracle:`localhost:1521`.xe
  Esquema	SOURCE:ADDRESS.DATABASE.SCHEMA	oracle:`localhost:1521`.xe.sys
  Tabla	SOURCE:ADDRESS.DATABASE.SCHEMA.TABLE_NAME	oracle:`localhost:1521`.xe.sys.orders
  Ver	SOURCE:ADDRESS.DATABASE.SCHEMA.VIEW_NAME	oracle:`localhost:1521`.xe.sys.orders_view

• Nombres o IDs de entrada: Las entradas para los recursos de Oracle usan la siguiente plantilla de nombres. Los caracteres prohibidos se reemplazan por un carácter permitido. Los recursos usan el prefijo projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryGroups/ENTRY_GROUP/entries.

  Recurso	Plantilla	Ejemplo
  Instancia	PREFIX/HOST_PORT	projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521
  Base de datos	PREFIX/HOST_PORT/databases/DATABASE	projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521/databases/xe
  Esquema	PREFIX/HOST_PORT/databases/DATABASE/database_schemas/SCHEMA	projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521/databases/xe/database_schemas/sys
  Tabla	PREFIX/HOST_PORT/databases/DATABASE/database_schemas/SCHEMA/tables/TABLE	projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521/databases/xe/database_schemas/sys/tables/orders
  Ver	PREFIX/HOST_PORT/databases/DATABASE/database_schemas/SCHEMA/views/VIEW	projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521/databases/xe/database_schemas/sys/views/orders_view

• Entradas principales: Si una entrada no es una entrada raíz para el sistema, puede tener un campo de entrada principal que describa su posición en la jerarquía. El campo debe contener el nombre de la entrada principal. Te recomendamos que generes este valor.

  En la siguiente tabla, se muestran las entradas principales para los recursos de Oracle.

  Entrada	Entrada principal
  Instancia	"" (string vacía)
  Base de datos	Nombre de la instancia
  Esquema	Nombre de la base de datos
  Tabla	Nombre del esquema
  Ver	Nombre del esquema

• Mapa de aspectos: El mapa de aspectos debe contener al menos un aspecto que describa la entidad que se importará. Este es un ejemplo de un mapa de aspectos para una tabla de Oracle.

  "example-project.us-central1.oracle-table": {
      "aspect_type": "example-project.us-central1.oracle-table",
      "path": "",
      "data": {}
   },

  Puedes encontrar tipos de aspectos predefinidos (como schema) que definen la estructura de la tabla o la vista en el proyecto dataplex-types, en la ubicación global.

• Claves de aspecto: Las claves de aspecto usan el formato de nomenclatura PROJECT.LOCATION.ASPECT_TYPE. En la siguiente tabla, se muestran ejemplos de claves de aspecto para los recursos de Oracle.

  Entrada	Ejemplo de clave de aspecto
  Instancia	example-project.us-central1.oracle-instance
  Base de datos	example-project.us-central1.oracle-database
  Esquema	example-project.us-central1.oracle-schema
  Tabla	example-project.us-central1.oracle-table
  Ver	example-project.us-central1.oracle-view

¿Qué sigue?

• Importa metadatos con Workflows
• Acerca de la administración de metadatos en Dataplex Universal Catalog