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 esempio 2023-03-17_v0.1.0-beta (visita gs://dataproc-templates-binaries o esegui gcloud 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
            
  • 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
              
  • QUERY: obbligatorio. Query SQL per estrarre i dati da JDBC.
  • MODE: obbligatorio. Modalità di scrittura per l'output BigQuery. Opzioni: append, overwrite, ignore o errorifexists.
  • 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 o WARN. 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 esempio 2023-03-17_v0.1.0-beta (visita gs://dataproc-templates-binaries o esegui gcloud 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
            
  • 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
              
  • QUERY: obbligatorio. Query SQL per estrarre i dati da JDBC.
  • MODE: obbligatorio. Modalità di scrittura per l'output BigQuery. Opzioni: append, overwrite, ignore o errorifexists.
  • 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 o WARN. 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"
  }
}