JDBC to JDBC 템플릿

Dataproc Serverless JDBC to JDBC 템플릿을 사용하여 JDBC에서 JDBC로 데이터를 추출합니다.

이 템플릿은 다음 데이터베이스를 지원합니다.

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

템플릿 사용

gcloud CLI 또는 Dataproc API를 사용해서 템플릿을 실행합니다.

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: (필수사항) Google Cloud 프로젝트 ID는 IAM 설정에 나열됩니다.
REGION: (필수사항) Compute Engine 리전입니다.
SUBNET: (선택사항) 서브넷이 지정되지 않은 경우 default 네트워크의 지정된 리전에 있는 서브넷이 선택됩니다.
예시: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: (필수사항) 최신 템플릿 버전 또는 특정 버전의 날짜로 latest를 지정합니다(예시: 2023-03-17_v0.1.0-beta). 사용 가능한 템플릿 버전을 나열하려면 gs://dataproc-templates-binaries를 방문하거나 gsutil ls gs://dataproc-templates-binaries를 실행하세요.
INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH 및 OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: (필수사항) 파일 이름을 포함하여 입력 및 출력 JDBC 커넥터 jar이 저장된 전체 Cloud Storage 경로입니다.
참고: 입력 및 출력 jar이 동일하면 INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH만 설정해도 됩니다.

다음 명령어를 사용해서 Cloud Storage에 업로드할 JDBC 커넥터를 다운로드할 수 있습니다.
- 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
```
- 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
```

다음 변수는 필요한 입력 JDBC URL을 구성하기 위해 사용됩니다.

INPUT_JDBC_HOST
INPUT_JDBC_PORT
INPUT_JDBC_DATABASE 또는 INPUT_JDBC_SERVICE(Oracle)
INPUT_JDBC_USERNAME
INPUT_JDBC_PASSWORD

다음 커넥터별 형식 중 하나를 사용하여 INPUT_JDBC_CONNECTION_URL을 구성하세요.

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

Microsoft 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

다음 변수는 필요한 출력 JDBC URL을 구성하기 위해 사용됩니다.

OUTPUT_JDBC_HOST
OUTPUT_JDBC_PORT
OUTPUT_JDBC_DATABASE 또는 OUTPUT_JDBC_SERVICE(Oracle)
OUTPUT_JDBC_USERNAME
OUTPUT_JDBC_PASSWORD

다음 커넥터별 형식 중 하나를 사용하여 OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL을 구성하세요.

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

Microsoft 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: (필수사항) 입력 JDBC 테이블 이름 또는 JDBC 입력 테이블의 SQL 쿼리입니다.
예시(SQL 쿼리는 괄호 안에 있어야 함): (select * from TABLE_NAME) as ALIAS_TABLE_NAME
OUTPUT_JDBC_TABLE: (필수사항) 출력이 저장되는 JDBC 테이블입니다.
INPUT_DRIVER 및 OUTPUT_DRIVER: (필수사항) 연결에 사용되는 JDBC 입력 및 출력 드라이버:
- MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
- PostgreSQL:
```
org.postgresql.Driver
```
- Microsoft SQL Server:
```
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
- Oracle:
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: (선택사항) 사용할 경우 다음 매개변수를 모두 지정해야 합니다.
- INPUT_PARTITION_COLUMN: JDBC 입력 테이블 파티션 열 이름입니다.
- LOWERBOUND: 파티션 스트라이드를 결정하는 데 사용되는 JDBC 입력 테이블 파티션 열 하한값입니다.
- UPPERBOUND: 파티션 스트라이드를 결정하는 데 사용되는 JDBC 입력 테이블 파티션 열 상한값입니다.
- NUM_PARTITIONS: 테이블 읽기 및 쓰기의 동시 로드에 사용할 수 있는 최대 파티션 수입니다. 이 값을 지정하면 JDBC 입력 및 출력 연결에 사용됩니다.
FETCHSIZE: (선택사항) 왕복당 가져올 행 수입니다.
BATCH_SIZE: (선택사항) 왕복당 삽입할 레코드 수입니다. 기본값: 1000
MODE: (선택사항) JDBC 출력의 쓰기 모드입니다. 옵션: Append, Overwrite, Ignore, ErrorIfExists.
TABLE_PROPERTIES: (선택사항) 이 옵션을 선택하면 입력 테이블을 만들 때 데이터베이스 특정 테이블 및 파티션 옵션을 설정할 수 있습니다.
PRIMARY_KEY: (선택사항) 출력 테이블의 기본 키 열입니다. 언급한 열에는 중복 값이 없어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다.
JDBC_SESSION_INIT: (선택사항) Java 템플릿을 읽기 위한 세션 초기화 문입니다.
LOG_LEVEL: (선택사항) 로깅 수준입니다. ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, WARN 중 하나일 수 있습니다. 기본값: INFO
TEMP_VIEW 및 TEMP_QUERY: (선택사항) 이 두 가지 선택적 매개변수를 사용하여 Cloud Storage에 데이터를 로드하는 동안 Spark SQL 변환을 적용할 수 있습니다. TEMP_VIEW는 쿼리에 사용된 테이블 이름과 동일해야 하고 TEMP_QUERY는 쿼리 문입니다.
SERVICE_ACCOUNT: (선택사항) 입력하지 않으면 기본 Compute Engine 서비스 계정이 사용됩니다.
PROPERTY 및 PROPERTY_VALUE: (선택사항) Spark 속성=value 쌍의 쉼표로 구분된 목록입니다.
LABEL 및 LABEL_VALUE: (선택사항) label=value 쌍의 쉼표로 구분된 목록입니다.
KMS_KEY: (선택사항) 암호화에 사용할 Cloud Key Management Service 키입니다. 키를 지정하지 않으면 Google 소유 및 Google 관리 키를 사용하여 데이터가 저장 상태에서 암호화됩니다.
예시: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud dataproc batches submit spark \
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate \
    --project="PROJECT_ID" \
    --region="REGION" \
    --version="1.1" \
    --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="1.1" `
    --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="1.1" ^
    --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

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: (필수사항) Google Cloud 프로젝트 ID는 IAM 설정에 나열됩니다.
REGION: (필수사항) Compute Engine 리전입니다.
SUBNET: (선택사항) 서브넷이 지정되지 않은 경우 default 네트워크의 지정된 리전에 있는 서브넷이 선택됩니다.
예시: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: (필수사항) 최신 템플릿 버전 또는 특정 버전의 날짜로 latest를 지정합니다(예시: 2023-03-17_v0.1.0-beta). 사용 가능한 템플릿 버전을 나열하려면 gs://dataproc-templates-binaries를 방문하거나 gsutil ls gs://dataproc-templates-binaries를 실행하세요.
INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH 및 OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: (필수사항) 파일 이름을 포함하여 입력 및 출력 JDBC 커넥터 jar이 저장된 전체 Cloud Storage 경로입니다.
참고: 입력 및 출력 jar이 동일하면 INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH만 설정해도 됩니다.

다음 명령어를 사용해서 Cloud Storage에 업로드할 JDBC 커넥터를 다운로드할 수 있습니다.
- 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
```
- 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
```

다음 변수는 필요한 입력 JDBC URL을 구성하기 위해 사용됩니다.

INPUT_JDBC_HOST
INPUT_JDBC_PORT
INPUT_JDBC_DATABASE 또는 INPUT_JDBC_SERVICE(Oracle)
INPUT_JDBC_USERNAME
INPUT_JDBC_PASSWORD

다음 커넥터별 형식 중 하나를 사용하여 INPUT_JDBC_CONNECTION_URL을 구성하세요.

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

Microsoft 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

다음 변수는 필요한 출력 JDBC URL을 구성하기 위해 사용됩니다.

OUTPUT_JDBC_HOST
OUTPUT_JDBC_PORT
OUTPUT_JDBC_DATABASE 또는 OUTPUT_JDBC_SERVICE(Oracle)
OUTPUT_JDBC_USERNAME
OUTPUT_JDBC_PASSWORD

다음 커넥터별 형식 중 하나를 사용하여 OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL을 구성하세요.

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

Microsoft 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: (필수사항) 입력 JDBC 테이블 이름 또는 JDBC 입력 테이블의 SQL 쿼리입니다.
예시(SQL 쿼리는 괄호 안에 있어야 함): (select * from TABLE_NAME) as ALIAS_TABLE_NAME
OUTPUT_JDBC_TABLE: (필수사항) 출력이 저장되는 JDBC 테이블입니다.
INPUT_DRIVER 및 OUTPUT_DRIVER: (필수사항) 연결에 사용되는 JDBC 입력 및 출력 드라이버:
- MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
- PostgreSQL:
```
org.postgresql.Driver
```
- Microsoft SQL Server:
```
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
- Oracle:
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: (선택사항) 사용할 경우 다음 매개변수를 모두 지정해야 합니다.
- INPUT_PARTITION_COLUMN: JDBC 입력 테이블 파티션 열 이름입니다.
- LOWERBOUND: 파티션 스트라이드를 결정하는 데 사용되는 JDBC 입력 테이블 파티션 열 하한값입니다.
- UPPERBOUND: 파티션 스트라이드를 결정하는 데 사용되는 JDBC 입력 테이블 파티션 열 상한값입니다.
- NUM_PARTITIONS: 테이블 읽기 및 쓰기의 동시 로드에 사용할 수 있는 최대 파티션 수입니다. 이 값을 지정하면 JDBC 입력 및 출력 연결에 사용됩니다.
FETCHSIZE: (선택사항) 왕복당 가져올 행 수입니다.
BATCH_SIZE: (선택사항) 왕복당 삽입할 레코드 수입니다. 기본값: 1000
MODE: (선택사항) JDBC 출력의 쓰기 모드입니다. 옵션: Append, Overwrite, Ignore, ErrorIfExists.
TABLE_PROPERTIES: (선택사항) 이 옵션을 선택하면 입력 테이블을 만들 때 데이터베이스 특정 테이블 및 파티션 옵션을 설정할 수 있습니다.
PRIMARY_KEY: (선택사항) 출력 테이블의 기본 키 열입니다. 언급한 열에는 중복 값이 없어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다.
JDBC_SESSION_INIT: (선택사항) Java 템플릿을 읽기 위한 세션 초기화 문입니다.
LOG_LEVEL: (선택사항) 로깅 수준입니다. ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, WARN 중 하나일 수 있습니다. 기본값: INFO
TEMP_VIEW 및 TEMP_QUERY: (선택사항) 이 두 가지 선택적 매개변수를 사용하여 Cloud Storage에 데이터를 로드하는 동안 Spark SQL 변환을 적용할 수 있습니다. TEMP_VIEW는 쿼리에 사용된 테이블 이름과 동일해야 하고 TEMP_QUERY는 쿼리 문입니다.
SERVICE_ACCOUNT: (선택사항) 입력하지 않으면 기본 Compute Engine 서비스 계정이 사용됩니다.
PROPERTY 및 PROPERTY_VALUE: (선택사항) Spark 속성=value 쌍의 쉼표로 구분된 목록입니다.
LABEL 및 LABEL_VALUE: (선택사항) label=value 쌍의 쉼표로 구분된 목록입니다.
KMS_KEY: (선택사항) 암호화에 사용할 Cloud Key Management Service 키입니다. 키를 지정하지 않으면 Google 소유 및 Google 관리 키를 사용하여 데이터가 저장 상태에서 암호화됩니다.
예시: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:


{
  "environmentConfig": {
    "executionConfig": {
      "subnetworkUri": "SUBNET",
      "kmsKey": "KMS_KEY",
      "serviceAccount": "SERVICE_ACCOUNT"
    }
  },
  "labels": {
    "LABEL": "LABEL_VALUE"
  },
  "runtimeConfig": {
    "version": "1.1",
    "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"
    ]
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.


{
  "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"
  }
}