JDBC to JDBC テンプレート

Dataproc Serverless JDBC to JDBC テンプレートを使用して、JDBC から JDBC にデータを抽出します。

このテンプレートは、次のデータベースをサポートしています。

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

テンプレートの使用

gcloud CLI または Dataproc API を使用してテンプレートを実行します。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 必須。IAM 設定に載っている Google Cloud プロジェクト ID。
REGION: 必須。 Compute Engine のリージョン。
SUBNET: 省略可。サブネットが指定されていない場合、default ネットワークの指定された REGION のサブネットが選択されます。
例: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: 必須。最新のテンプレートバージョンまたは特定バージョンの日付（2023-03-17_v0.1.0-beta など）には latest を指定します（gs://dataproc-templates-binaries にアクセスするか、gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries を実行して、使用可能なテンプレートバージョンを一覧表示します）。
INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH、OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: 必須。入力と出力の JDBC コネクタ jar が格納されるファイル名を含む、Cloud Storage の完全なパス。
注: 入力と出力 jar が同じ場合は、INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH の設定だけで十分です。

次のコマンドを使用して、Cloud Storage にアップロードする JDBC コネクタをダウンロードできます。
- MySQL:
```
  wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz
```
- PostgreSQL:
```
  wget https://jdbc.postgresql.org/download/postgresql-42.2.6.jar
```
- MS 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
```

次の変数は、必要な 入力 JDBC URL を作成するために使用されます。

INPUT_JDBC_HOST
INPUT_JDBC_PORT
INPUT_JDBC_DATABASE、または Oracle の場合は INPUT_JDBC_SERVICE
INPUT_JDBC_USERNAME
INPUT_JDBC_PASSWORD

次のいずれかのコネクタ固有の形式を使用して INPUT_JDBC_CONNECTION_URL を作成します。

MySQL:

jdbc:mysql://INPUT_JDBC_HOST:INPUT_JDBC_PORT/INPUT_JDBC_DATABASE?user=INPUT_JDBC_USERNAME&password=INPUT_JDBC_PASSWORD

PostgreSQL:

jdbc:postgresql://INPUT_JDBC_HOST:INPUT_JDBC_PORT/INPUT_JDBC_DATABASE?user=INPUT_JDBC_USERNAME&password=INPUT_JDBC_PASSWORD

MS SQL Server:

jdbc:sqlserver://INPUT_JDBC_HOST:INPUT_JDBC_PORT;databaseName=INPUT_JDBC_DATABASE;user=INPUT_JDBC_USERNAME;password=INPUT_JDBC_PASSWORD

Oracle:

jdbc:oracle:thin:@//INPUT_JDBC_HOST:INPUT_JDBC_PORT/INPUT_JDBC_SERVICE?user=INPUT_JDBC_USERNAME&password=INPUT_JDBC_PASSWORD

次の変数は、必要な 出力 JDBC URL を作成するために使用されます。

OUTPUT_JDBC_HOST
OUTPUT_JDBC_PORT
OUTPUT_JDBC_DATABASE、または Oracle の場合は OUTPUT_JDBC_SERVICE
OUTPUT_JDBC_USERNAME
OUTPUT_JDBC_PASSWORD

次のいずれかのコネクタ固有の形式を使用して OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL を作成します。

MySQL:

jdbc:mysql://OUTPUT_JDBC_HOST:OUTPUT_JDBC_PORT/OUTPUT_JDBC_DATABASE?user=OUTPUT_JDBC_USERNAME&password=OUTPUT_JDBC_PASSWORD

PostgreSQL:

jdbc:postgresql://OUTPUT_JDBC_HOST:OUTPUT_JDBC_PORT/OUTPUT_JDBC_DATABASE?user=OUTPUT_JDBC_USERNAME&password=OUTPUT_JDBC_PASSWORD

MS SQL Server:

jdbc:sqlserver://OUTPUT_JDBC_HOST:OUTPUT_JDBC_PORT;databaseName=OUTPUT_JDBC_DATABASE;user=OUTPUT_JDBC_USERNAME;password=OUTPUT_JDBC_PASSWORD

Oracle:

jdbc:oracle:thin:@//OUTPUT_JDBC_HOST:OUTPUT_JDBC_PORT/OUTPUT_JDBC_SERVICE?user=OUTPUT_JDBC_USERNAME&password=OUTPUT_JDBC_PASSWORD

INPUT_JDBC_TABLE: 必須。JDBC 入力テーブルに JDBC テーブル名または SQL クエリを入力します。
例（SQL クエリは括弧で囲む必要があります）: (select * from TABLE_NAME) as ALIAS_TABLE_NAME
OUTPUT_JDBC_TABLE: 必須。出力が保存される JDBC テーブル。
INPUT_DRIVER、OUTPUT_DRIVER: 必須。接続に使用される JDBC 入力および出力ドライバ:
- MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
- PostgreSQL:
```
org.postgresql.Driver
```
- MS SQL Server:
```
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
- Oracle:
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
INPUT_PARTITION_COLUMN、LOWERBOUND、UPPERBOUND、NUM_PARTITIONS: 省略可。使用する場合は、次のパラメータをすべて指定する必要があります。
- INPUT_PARTITION_COLUMN: JDBC 入力テーブルのパーティション列名。
- LOWERBOUND: パーティションの入力ストライドの決定に使用される JDBC 入力テーブルパーティション列の下限。
- UPPERBOUND: パーティションの入力ストライドの決定に使用される JDBC 入力テーブルパーティション列の上限。
- NUM_PARTITIONS テーブルの読み取りと書き込みの並列処理に使用できるパーティションの最大数。指定すると、この値が JDBC の入力接続と出力接続に使用されます。
FETCHSIZE: 省略可。フェッチするラウンドトリップあたりの行数。
BATCH_SIZE: 省略可。ラウンドトリップごとに挿入するレコードの数。Default: 1000。
MODE: 省略可。JDBC 出力の書き込みモード。オプション: Append、Overwrite、Ignore、ErrorIfExists。
TABLE_PROPERTIES: 省略可。このオプションを使用すると、出力テーブルの作成時にデータベース固有のテーブルとパーティションのオプションを設定できます。
PRIMARY_KEY: 省略可。出力テーブルの主キー列。前述の列に重複する値を含めることはできません。そうしないと、エラーがスローされます。
JDBC_SESSION_INIT: 省略可。Java テンプレートを読み取るセッション初期化ステートメント。
LOG_LEVEL: 省略可。ロギングのレベル。ALL、DEBUG、ERROR、FATAL、INFO、OFF、TRACE、WARN のいずれかです。Default: INFO。
TEMP_VIEW、TEMP_QUERY: 省略可。これら 2 つのオプションのパラメータを使用して、Cloud Storage にデータを読み込んでいる間に Spark SQL 変換を適用できます。TEMP_VIEW は、クエリで使用されるテーブル名と同じにする必要があります。TEMP_QUERY はクエリステートメントです。
SERVICE_ACCOUNT: 省略可。指定されていない場合は、デフォルトの Compute Engine サービスアカウントが使用されます。
PROPERTY、PROPERTY_VALUE: 省略可。Spark プロパティ=value ペアのカンマ区切りのリスト。
LABEL、LABEL_VALUE: 省略可。label=value ペアのカンマ区切りのリスト。
KMS_KEY: 省略可。暗号化に使用する Cloud Key Management Service 鍵。鍵が指定されていない場合、データは Google が所有し、Google が管理する鍵を使用して、保存時に暗号化されます。
例: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud dataproc batches submit spark \
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate \
    --project="PROJECT_ID" \
    --region="REGION" \
    --version="1.2" \
    --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH,OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" \
    --subnet="SUBNET" \
    --kms-key="KMS_KEY" \
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" \
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" \
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" \
    -- --template JDBCTOJDBC \
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty jdbctojdbc.input.url="INPUT_JDBC_CONNECTION_URL" \
    --templateProperty jdbctojdbc.input.driver="INPUT_DRIVER" \
    --templateProperty jdbctojdbc.input.table="INPUT_JDBC_TABLE" \
    --templateProperty jdbctojdbc.output.url="OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL" \
    --templateProperty jdbctojdbc.output.driver="OUTPUT_DRIVER" \
    --templateProperty jdbctojdbc.output.table="OUTPUT_JDBC_TABLE" \
    --templateProperty jdbctojdbc.input.fetchsize="FETCHSIZE" \
    --templateProperty jdbctojdbc.input.partitioncolumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" \
    --templateProperty jdbctojdbc.input.lowerbound="LOWERBOUND" \
    --templateProperty jdbctojdbc.input.upperbound="UPPERBOUND" \
    --templateProperty jdbctojdbc.numpartitions="NUM_PARTITIONS" \
    --templateProperty jdbctojdbc.output.mode="MODE" \
    --templateProperty jdbctojdbc.output.batch.size="BATCH_SIZE" \
    --templateProperty jdbctojdbc.output.primary.key="PRIMARY_KEY" \
    --templateProperty jdbctojdbc.output.create.table.option="TABLE_PROPERTIES" \
    --templateProperty jdbctojdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" \
    --templateProperty jdbctojdbc.temp.view.name="TEMP_VIEW" \
    --templateProperty jdbctojdbc.sql.query="TEMP_QUERY"

Windows（PowerShell）

gcloud dataproc batches submit spark `
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate `
    --project="PROJECT_ID" `
    --region="REGION" `
    --version="1.2" `
    --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH,OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" `
    --subnet="SUBNET" `
    --kms-key="KMS_KEY" `
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" `
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" `
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" `
    -- --template JDBCTOJDBC `
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty jdbctojdbc.input.url="INPUT_JDBC_CONNECTION_URL" `
    --templateProperty jdbctojdbc.input.driver="INPUT_DRIVER" `
    --templateProperty jdbctojdbc.input.table="INPUT_JDBC_TABLE" `
    --templateProperty jdbctojdbc.output.url="OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL" `
    --templateProperty jdbctojdbc.output.driver="OUTPUT_DRIVER" `
    --templateProperty jdbctojdbc.output.table="OUTPUT_JDBC_TABLE" `
    --templateProperty jdbctojdbc.input.fetchsize="FETCHSIZE" `
    --templateProperty jdbctojdbc.input.partitioncolumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" `
    --templateProperty jdbctojdbc.input.lowerbound="LOWERBOUND" `
    --templateProperty jdbctojdbc.input.upperbound="UPPERBOUND" `
    --templateProperty jdbctojdbc.numpartitions="NUM_PARTITIONS" `
    --templateProperty jdbctojdbc.output.mode="MODE" `
    --templateProperty jdbctojdbc.output.batch.size="BATCH_SIZE" `
    --templateProperty jdbctojdbc.output.primary.key="PRIMARY_KEY" `
    --templateProperty jdbctojdbc.output.create.table.option="TABLE_PROPERTIES" `
    --templateProperty jdbctojdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" `
    --templateProperty jdbctojdbc.temp.view.name="TEMP_VIEW" `
    --templateProperty jdbctojdbc.sql.query="TEMP_QUERY"

Windows（cmd.exe）

gcloud dataproc batches submit spark ^
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate ^
    --project="PROJECT_ID" ^
    --region="REGION" ^
    --version="1.2" ^
    --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH,OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" ^
    --subnet="SUBNET" ^
    --kms-key="KMS_KEY" ^
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ^
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ^
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ^
    -- --template JDBCTOJDBC ^
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.input.url="INPUT_JDBC_CONNECTION_URL" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.input.driver="INPUT_DRIVER" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.input.table="INPUT_JDBC_TABLE" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.output.url="OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.output.driver="OUTPUT_DRIVER" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.output.table="OUTPUT_JDBC_TABLE" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.input.fetchsize="FETCHSIZE" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.input.partitioncolumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.input.lowerbound="LOWERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.input.upperbound="UPPERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.numpartitions="NUM_PARTITIONS" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.output.mode="MODE" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.output.batch.size="BATCH_SIZE" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.output.primary.key="PRIMARY_KEY" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.output.create.table.option="TABLE_PROPERTIES" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.temp.view.name="TEMP_VIEW" ^
    --templateProperty jdbctojdbc.sql.query="TEMP_QUERY"

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 必須。IAM 設定に載っている Google Cloud プロジェクト ID。
REGION: 必須。 Compute Engine のリージョン。
SUBNET: 省略可。サブネットが指定されていない場合、default ネットワークの指定された REGION のサブネットが選択されます。
例: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: 必須。最新のテンプレートバージョンまたは特定バージョンの日付（2023-03-17_v0.1.0-beta など）には latest を指定します（gs://dataproc-templates-binaries にアクセスするか、gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries を実行して、使用可能なテンプレートバージョンを一覧表示します）。
INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH、OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: 必須。入力と出力の JDBC コネクタ jar が格納されるファイル名を含む、Cloud Storage の完全なパス。
注: 入力と出力 jar が同じ場合は、INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH の設定だけで十分です。

次のコマンドを使用して、Cloud Storage にアップロードする JDBC コネクタをダウンロードできます。
- MySQL:
```
  wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz
```
- PostgreSQL:
```
  wget https://jdbc.postgresql.org/download/postgresql-42.2.6.jar
```
- MS 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
```

次の変数は、必要な 入力 JDBC URL を作成するために使用されます。

INPUT_JDBC_HOST
INPUT_JDBC_PORT
INPUT_JDBC_DATABASE、または Oracle の場合は INPUT_JDBC_SERVICE
INPUT_JDBC_USERNAME
INPUT_JDBC_PASSWORD

次のいずれかのコネクタ固有の形式を使用して INPUT_JDBC_CONNECTION_URL を作成します。

MySQL:

jdbc:mysql://INPUT_JDBC_HOST:INPUT_JDBC_PORT/INPUT_JDBC_DATABASE?user=INPUT_JDBC_USERNAME&password=INPUT_JDBC_PASSWORD

PostgreSQL:

jdbc:postgresql://INPUT_JDBC_HOST:INPUT_JDBC_PORT/INPUT_JDBC_DATABASE?user=INPUT_JDBC_USERNAME&password=INPUT_JDBC_PASSWORD

MS SQL Server:

jdbc:sqlserver://INPUT_JDBC_HOST:INPUT_JDBC_PORT;databaseName=INPUT_JDBC_DATABASE;user=INPUT_JDBC_USERNAME;password=INPUT_JDBC_PASSWORD

Oracle:

jdbc:oracle:thin:@//INPUT_JDBC_HOST:INPUT_JDBC_PORT/INPUT_JDBC_SERVICE?user=INPUT_JDBC_USERNAME&password=INPUT_JDBC_PASSWORD

次の変数は、必要な 出力 JDBC URL を作成するために使用されます。

OUTPUT_JDBC_HOST
OUTPUT_JDBC_PORT
OUTPUT_JDBC_DATABASE、または Oracle の場合は OUTPUT_JDBC_SERVICE
OUTPUT_JDBC_USERNAME
OUTPUT_JDBC_PASSWORD

次のいずれかのコネクタ固有の形式を使用して OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL を作成します。

MySQL:

jdbc:mysql://OUTPUT_JDBC_HOST:OUTPUT_JDBC_PORT/OUTPUT_JDBC_DATABASE?user=OUTPUT_JDBC_USERNAME&password=OUTPUT_JDBC_PASSWORD

PostgreSQL:

jdbc:postgresql://OUTPUT_JDBC_HOST:OUTPUT_JDBC_PORT/OUTPUT_JDBC_DATABASE?user=OUTPUT_JDBC_USERNAME&password=OUTPUT_JDBC_PASSWORD

MS SQL Server:

jdbc:sqlserver://OUTPUT_JDBC_HOST:OUTPUT_JDBC_PORT;databaseName=OUTPUT_JDBC_DATABASE;user=OUTPUT_JDBC_USERNAME;password=OUTPUT_JDBC_PASSWORD

Oracle:

jdbc:oracle:thin:@//OUTPUT_JDBC_HOST:OUTPUT_JDBC_PORT/OUTPUT_JDBC_SERVICE?user=OUTPUT_JDBC_USERNAME&password=OUTPUT_JDBC_PASSWORD

INPUT_JDBC_TABLE: 必須。JDBC 入力テーブルに JDBC テーブル名または SQL クエリを入力します。
例（SQL クエリは括弧で囲む必要があります）: (select * from TABLE_NAME) as ALIAS_TABLE_NAME
OUTPUT_JDBC_TABLE: 必須。出力が保存される JDBC テーブル。
INPUT_DRIVER、OUTPUT_DRIVER: 必須。接続に使用される JDBC 入力および出力ドライバ:
- MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
- PostgreSQL:
```
org.postgresql.Driver
```
- MS SQL Server:
```
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
- Oracle:
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
INPUT_PARTITION_COLUMN、LOWERBOUND、UPPERBOUND、NUM_PARTITIONS: 省略可。使用する場合は、次のパラメータをすべて指定する必要があります。
- INPUT_PARTITION_COLUMN: JDBC 入力テーブルのパーティション列名。
- LOWERBOUND: パーティションの入力ストライドの決定に使用される JDBC 入力テーブルパーティション列の下限。
- UPPERBOUND: パーティションの入力ストライドの決定に使用される JDBC 入力テーブルパーティション列の上限。
- NUM_PARTITIONS テーブルの読み取りと書き込みの並列処理に使用できるパーティションの最大数。指定すると、この値が JDBC の入力接続と出力接続に使用されます。
FETCHSIZE: 省略可。フェッチするラウンドトリップあたりの行数。
BATCH_SIZE: 省略可。ラウンドトリップごとに挿入するレコードの数。Default: 1000。
MODE: 省略可。JDBC 出力の書き込みモード。オプション: Append、Overwrite、Ignore、ErrorIfExists。
TABLE_PROPERTIES: 省略可。このオプションを使用すると、出力テーブルの作成時にデータベース固有のテーブルとパーティションのオプションを設定できます。
PRIMARY_KEY: 省略可。出力テーブルの主キー列。前述の列に重複する値を含めることはできません。そうしないと、エラーがスローされます。
JDBC_SESSION_INIT: 省略可。Java テンプレートを読み取るセッション初期化ステートメント。
LOG_LEVEL: 省略可。ロギングのレベル。ALL、DEBUG、ERROR、FATAL、INFO、OFF、TRACE、WARN のいずれかです。Default: INFO。
TEMP_VIEW、TEMP_QUERY: 省略可。これら 2 つのオプションのパラメータを使用して、Cloud Storage にデータを読み込んでいる間に Spark SQL 変換を適用できます。TEMP_VIEW は、クエリで使用されるテーブル名と同じにする必要があります。TEMP_QUERY はクエリステートメントです。
SERVICE_ACCOUNT: 省略可。指定されていない場合は、デフォルトの Compute Engine サービスアカウントが使用されます。
PROPERTY、PROPERTY_VALUE: 省略可。Spark プロパティ=value ペアのカンマ区切りのリスト。
LABEL、LABEL_VALUE: 省略可。label=value ペアのカンマ区切りのリスト。
KMS_KEY: 省略可。暗号化に使用する Cloud Key Management Service 鍵。鍵が指定されていない場合、データは Google が所有し、Google が管理する鍵を使用して、保存時に暗号化されます。
例: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

HTTP メソッドと URL:

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches

リクエストの本文（JSON）:


{
  "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","JDBCTOJDBC",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.input.url=INPUT_JDBC_CONNECTION_URL",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.input.driver=INPUT_DRIVER",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.input.table=INPUT_TABLE",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.output.url=OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.output.driver=OUTPUT_DRIVER",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.output.table=OUTPUT_TABLE",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.input.fetchsize=FETCHSIZE",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.input.partitioncolumn=INPUT_PARTITION_COLUMN",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.input.lowerbound=LOWERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.input.upperbound=UPPERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.numpartitions=NUM_PARTITIONS",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.output.mode=MODE",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.output.batch.size=BATCH_SIZE",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.output.primary.key=PRIMARY_KEY",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.output.create.table.option=TABLE_PROPERTIES",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.sessioninitstatement=JDBC_SESSION_INIT",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.temp.view.name=TEMP_VIEW",
      "--templateProperty","jdbctojdbc.sql.query=TEMP_QUERY"
    ],
    "jarFileUris": [
      "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar",
      "INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH",
      "OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH"
    ]
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。


{
  "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"
  }
}