Modello JDBC to BigQuery
Utilizza il modello JDBC to BigQuery di Dataproc Serverless per estrarre i dati dai database JDBC in BigQuery.
Questo modello supporta i seguenti database come input:
- MySQL
- PostgreSQL
- Microsoft SQL Server
- Oracle
Utilizzare il modello
Esegui il modello utilizzando l'interfaccia a riga di comando gcloud o l'API Dataproc.
gcloud
Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: obbligatorio. L'ID del tuo progetto Google Cloud elencato nelle Impostazioni IAM.
- REGION: obbligatorio. Regione Compute Engine.
- TEMPLATE_VERSION: obbligatorio. Specifica
latest
per la versione del modello più recente o la data di una versione specifica, ad esempio2023-03-17_v0.1.0-beta
(visita gs://dataproc-templates-binaries o eseguigcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
per elencare le versioni del modello disponibili). - SUBNET: facoltativo. Se non viene specificata una subnet, viene selezionata la subnet nella REGIONE specificata nella rete
default
.Esempio:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: obbligatorio. Il percorso completo di Cloud Storage, incluso il nome file, in cui è archiviato il file JAR del connettore JDBC. Puoi utilizzare i seguenti comandi per scaricare i connettori JDBC per il caricamento su Cloud Storage:
- MySQL:
wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz
- Postgres SQL:
wget https://jdbc.postgresql.org/download/postgresql-42.2.6.jar
- Microsoft SQL Server:
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/microsoft/sqlserver/mssql-jdbc/6.4.0.jre8/mssql-jdbc-6.4.0.jre8.jar
- Oracle:
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/oracle/database/jdbc/ojdbc8/21.7.0.0/ojdbc8-21.7.0.0.jar
- MySQL:
- DATASET e TABLE: Obbligatorio. Set di dati e tabella BigQuery di destinazione.
- Per creare il valore richiesto
JDBC_CONNECTION_URLvengono utilizzate le seguenti variabili:
- JDBC_HOST
- JDBC_PORT
- JDBC_DATABASE o, per Oracle, JDBC_SERVICE
- JDBC_USERNAME
- JDBC_PASSWORD
Costruisci JDBC_CONNECTION_URL utilizzando uno dei seguenti formati specifici del connettore:
- MySQL:
jdbc:mysql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD
- Postgres SQL:
jdbc:postgresql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD
- Microsoft SQL Server:
jdbc:sqlserver://JDBC_HOST:JDBC_PORT;databaseName=JDBC_DATABASE;user=JDBC_USERNAME;password=JDBC_PASSWORD
- Oracle:
jdbc:oracle:thin:@//JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_SERVICE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD
- DRIVER: obbligatorio. Il driver JDBC che verrà utilizzato per la connessione:
- MySQL:
com.mysql.cj.jdbc.Driver
- Postgres SQL:
org.postgresql.Driver
- Microsoft SQL Server:
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
- Oracle:
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
- MySQL:
- QUERY: obbligatorio. Query SQL per estrarre i dati da JDBC.
- MODE: obbligatorio. Modalità di scrittura per l'output BigQuery.
Opzioni:
append
,overwrite
,ignore
oerrorifexists
. - TEMP_BUCKET: obbligatorio. Nome del
bucket Cloud Storage. Questo bucket viene utilizzato per il caricamento in BigQuery.
Esempio:
gs://dataproc-templates/jdbc_to_cloud_storage_output
- INPUT_PARTITION_COLUMN,
LOWERBOUND,
UPPERBOUND,
PARTITIONS: facoltativo. Se utilizzati, tutti i seguenti parametri devono essere specificati:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: nome della colonna di partizione della tabella di input JDBC.
- LOWERBOUND: limite inferiore della colonna di partizione della tabella di input JDBC utilizzato per determinare lo slancio della partizione.
- LIMITE SUPERIORE:limite superiore della colonna di partizione della tabella di input JDBC utilizzato per decidere lo stride della partizione.
- PARTITIONS: il numero massimo di partizioni che possono essere utilizzate per il parallelismo delle letture e delle scritture delle tabelle.
Se specificato, questo valore viene utilizzato per la connessione di input e output JDBC. Valore predefinito:
10
.
- FETCHSIZE: facoltativo. Il numero di righe da recuperare per ogni query di andata e ritorno. Valore predefinito: 10.
- TEMPVIEW e SQL_QUERY: facoltativi. Puoi utilizzare questi due parametri facoltativi per applicare una trasformazione Spark SQL durante il caricamento dei dati in BigQuery. TEMPVIEW è il nome della visualizzazione temporanea e SQL_QUERY è l'istruzione di query. TEMPVIEW e il nome della tabella in SQL_QUERY devono corrispondere.
- SERVICE_ACCOUNT: facoltativo. Se non viene specificato, viene utilizzato l'account di servizio Compute Engine predefinito.
- PROPERTY e PROPERTY_VALUE:
facoltativo. Elenco separato da virgole di
coppie Proprietà Spark=
value
. - LABEL e LABEL_VALUE:
facoltativo. Elenco separato da virgole di coppie
label
=value
. - LOG_LEVEL: facoltativo. Livello di registrazione. Può essere uno dei seguenti valori:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
oWARN
. Valore predefinito:INFO
. -
KMS_KEY: facoltativo. La chiave Cloud Key Management Service da utilizzare per la crittografia. Se non viene specificata una chiave, i dati vengono criptati at-rest utilizzando una chiave di proprietà di Google e gestita da Google.
Esempio:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Esegui il seguente comando:
Linux, macOS o Cloud Shell
gcloud dataproc batches submit spark \ --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate \ --version="1.2" \ --project="PROJECT_ID" \ --region="REGION" \ --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" \ --subnet="SUBNET" \ --kms-key="KMS_KEY" \ --service-account="SERVICE_ACCOUNT" \ --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" \ --labels="LABEL=LABEL_VALUE" \ -- --template=JDBCTOBIGQUERY \ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \ --templateProperty jdbctobq.bigquery.location="DATASET.TABLE" \ --templateProperty jdbctobq.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" \ --templateProperty jdbctobq.jdbc.driver.class.name="DRIVER" \ --templateProperty jdbctobq.write.mode="MODE" \ --templateProperty jdbctobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" \ --templateProperty jdbctobq.sql="QUERY" \ --templateProperty jdbctobq.sql.numPartitions="PARTITIONS" \ --templateProperty jdbctobq.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" \ --templateProperty jdbctobq.sql.lowerBound="LOWERBOUND" \ --templateProperty jdbctobq.sql.upperBound="UPPERBOUND" \ --templateProperty jdbctobq.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" \ --templateProperty jdbctobq.temp.table="TEMPVIEW" \ --templateProperty jdbctobq.temp.query="SQL_QUERY"
Windows (PowerShell)
gcloud dataproc batches submit spark ` --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate ` --version="1.2" ` --project="PROJECT_ID" ` --region="REGION" ` --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" ` --subnet="SUBNET" ` --kms-key="KMS_KEY" ` --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ` --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ` --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ` -- --template=JDBCTOBIGQUERY ` --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ` --templateProperty jdbctobq.bigquery.location="DATASET.TABLE" ` --templateProperty jdbctobq.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" ` --templateProperty jdbctobq.jdbc.driver.class.name="DRIVER" ` --templateProperty jdbctobq.write.mode="MODE" ` --templateProperty jdbctobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" ` --templateProperty jdbctobq.sql="QUERY" ` --templateProperty jdbctobq.sql.numPartitions="PARTITIONS" ` --templateProperty jdbctobq.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ` --templateProperty jdbctobq.sql.lowerBound="LOWERBOUND" ` --templateProperty jdbctobq.sql.upperBound="UPPERBOUND" ` --templateProperty jdbctobq.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" ` --templateProperty jdbctobq.temp.table="TEMPVIEW" ` --templateProperty jdbctobq.temp.query="SQL_QUERY"
Windows (cmd.exe)
gcloud dataproc batches submit spark ^ --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate ^ --version="1.2" ^ --project="PROJECT_ID" ^ --region="REGION" ^ --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" ^ --subnet="SUBNET" ^ --kms-key="KMS_KEY" ^ --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ^ --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ^ --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ^ -- --template=JDBCTOBIGQUERY ^ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^ --templateProperty jdbctobq.bigquery.location="DATASET.TABLE" ^ --templateProperty jdbctobq.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" ^ --templateProperty jdbctobq.jdbc.driver.class.name="DRIVER" ^ --templateProperty jdbctobq.write.mode="MODE" ^ --templateProperty jdbctobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" ^ --templateProperty jdbctobq.sql="QUERY" ^ --templateProperty jdbctobq.sql.numPartitions="PARTITIONS" ^ --templateProperty jdbctobq.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ^ --templateProperty jdbctobq.sql.lowerBound="LOWERBOUND" ^ --templateProperty jdbctobq.sql.upperBound="UPPERBOUND" ^ --templateProperty jdbctobq.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" ^ --templateProperty jdbctobq.temp.table="TEMPVIEW" ^ --templateProperty jdbctobq.temp.query="SQL_QUERY"
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: obbligatorio. L'ID del tuo progetto Google Cloud elencato nelle Impostazioni IAM.
- REGION: obbligatorio. Regione Compute Engine.
- TEMPLATE_VERSION: obbligatorio. Specifica
latest
per la versione del modello più recente o la data di una versione specifica, ad esempio2023-03-17_v0.1.0-beta
(visita gs://dataproc-templates-binaries o eseguigcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
per elencare le versioni del modello disponibili). - SUBNET: facoltativo. Se non viene specificata una subnet, viene selezionata la subnet nella REGIONE specificata nella rete
default
.Esempio:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: obbligatorio. Il percorso completo di Cloud Storage, incluso il nome file, in cui è archiviato il file JAR del connettore JDBC. Puoi utilizzare i seguenti comandi per scaricare i connettori JDBC per il caricamento su Cloud Storage:
- MySQL:
wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz
- Postgres SQL:
wget https://jdbc.postgresql.org/download/postgresql-42.2.6.jar
- Microsoft SQL Server:
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/microsoft/sqlserver/mssql-jdbc/6.4.0.jre8/mssql-jdbc-6.4.0.jre8.jar
- Oracle:
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/oracle/database/jdbc/ojdbc8/21.7.0.0/ojdbc8-21.7.0.0.jar
- MySQL:
- DATASET e TABLE: Obbligatorio. Set di dati e tabella BigQuery di destinazione.
- Per creare il valore richiesto
JDBC_CONNECTION_URLvengono utilizzate le seguenti variabili:
- JDBC_HOST
- JDBC_PORT
- JDBC_DATABASE o, per Oracle, JDBC_SERVICE
- JDBC_USERNAME
- JDBC_PASSWORD
Costruisci JDBC_CONNECTION_URL utilizzando uno dei seguenti formati specifici del connettore:
- MySQL:
jdbc:mysql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD
- Postgres SQL:
jdbc:postgresql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD
- Microsoft SQL Server:
jdbc:sqlserver://JDBC_HOST:JDBC_PORT;databaseName=JDBC_DATABASE;user=JDBC_USERNAME;password=JDBC_PASSWORD
- Oracle:
jdbc:oracle:thin:@//JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_SERVICE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD
- DRIVER: obbligatorio. Il driver JDBC che verrà utilizzato per la connessione:
- MySQL:
com.mysql.cj.jdbc.Driver
- Postgres SQL:
org.postgresql.Driver
- Microsoft SQL Server:
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
- Oracle:
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
- MySQL:
- QUERY: obbligatorio. Query SQL per estrarre i dati da JDBC.
- MODE: obbligatorio. Modalità di scrittura per l'output BigQuery.
Opzioni:
append
,overwrite
,ignore
oerrorifexists
. - TEMP_BUCKET: obbligatorio. Nome del
bucket Cloud Storage. Questo bucket viene utilizzato per il caricamento in BigQuery.
Esempio:
gs://dataproc-templates/jdbc_to_cloud_storage_output
- INPUT_PARTITION_COLUMN,
LOWERBOUND,
UPPERBOUND,
PARTITIONS: facoltativo. Se utilizzati, tutti i seguenti parametri devono essere specificati:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: nome della colonna di partizione della tabella di input JDBC.
- LOWERBOUND: limite inferiore della colonna di partizione della tabella di input JDBC utilizzato per determinare lo slancio della partizione.
- LIMITE SUPERIORE:limite superiore della colonna di partizione della tabella di input JDBC utilizzato per decidere lo stride della partizione.
- PARTITIONS: il numero massimo di partizioni che possono essere utilizzate per il parallelismo delle letture e delle scritture delle tabelle.
Se specificato, questo valore viene utilizzato per la connessione di input e output JDBC. Valore predefinito:
10
.
- FETCHSIZE: facoltativo. Il numero di righe da recuperare per ogni query di andata e ritorno. Valore predefinito: 10.
- TEMPVIEW e SQL_QUERY: facoltativi. Puoi utilizzare questi due parametri facoltativi per applicare una trasformazione Spark SQL durante il caricamento dei dati in BigQuery. TEMPVIEW è il nome della visualizzazione temporanea e SQL_QUERY è l'istruzione di query. TEMPVIEW e il nome della tabella in SQL_QUERY devono corrispondere.
- SERVICE_ACCOUNT: facoltativo. Se non viene specificato, viene utilizzato l'account di servizio Compute Engine predefinito.
- PROPERTY e PROPERTY_VALUE:
facoltativo. Elenco separato da virgole di
coppie Proprietà Spark=
value
. - LABEL e LABEL_VALUE:
facoltativo. Elenco separato da virgole di coppie
label
=value
. - LOG_LEVEL: facoltativo. Livello di registrazione. Può essere uno dei seguenti valori:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
oWARN
. Valore predefinito:INFO
. -
KMS_KEY: facoltativo. La chiave Cloud Key Management Service da utilizzare per la crittografia. Se non viene specificata una chiave, i dati vengono criptati at-rest utilizzando una chiave di proprietà di Google e gestita da Google.
Esempio:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Metodo HTTP e URL:
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
Corpo JSON della richiesta:
{ "environmentConfig": { "executionConfig": { "subnetworkUri": "SUBNET", "kmsKey": "KMS_KEY", "serviceAccount": "SERVICE_ACCOUNT" } }, "labels": { "LABEL": "LABEL_VALUE" }, "runtimeConfig": { "version": "1.2", "properties": { "PROPERTY": "PROPERTY_VALUE" } }, "sparkBatch": { "mainClass": "com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate", "args": [ "--template","JDBCTOBIGQUERY", "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL", "--templateProperty","jdbctobq.bigquery.location=DATASET.TABLE", "--templateProperty","jdbctobq.jdbc.url=JDBC_CONNECTION_URL", "--templateProperty","jdbctobq.jdbc.driver.class.name=DRIVER", "--templateProperty","jdbctobq.sql=QUERY", "--templateProperty","jdbctobq.write.mode=MODE", "--templateProperty","jdbctobq.temp.gcs.bucket=TEMP_BUCKET", "--templateProperty","jdbctobq.sql.partitionColumn=INPUT_PARTITION_COLUMN", "--templateProperty","jdbctobq.sql.lowerBound=LOWERBOUND", "--templateProperty","jdbctobq.sql.upperBound=UPPERBOUND", "--templateProperty","jdbctobq.sql.numPartitions=PARTITIONS", "--templateProperty","jdbctobq.jdbc.fetchsize=FETCHSIZE" ], "jarFileUris": [ "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar","gs://JDBC_CONNECTOR_GCS_PATH" ] } }
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/regions/REGION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.dataproc.v1.BatchOperationMetadata", "batch": "projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches/BATCH_ID", "batchUuid": "de8af8d4-3599-4a7c-915c-798201ed1583", "createTime": "2023-02-24T03:31:03.440329Z", "operationType": "BATCH", "description": "Batch" } }