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Modelo JDBC para JDBC

Use o modelo JDBC para JDBC sem servidor do Dataproc para extrair dados do JDBC para o JDBC.

Este modelo é compatível com os seguintes bancos de dados:

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

Use o modelo

Execute o modelo usando a CLI gcloud ou a API Dataproc.

gcloud

Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:

PROJECT_ID: obrigatório. O ID do projeto do Google Cloud listado em Configurações do IAM.
REGION: obrigatório. Região do Compute Engine.
SUBNET: opcional. Se uma sub-rede não for especificada, a sub-rede na REGIÃO especificada na rede default será selecionada.
Exemplo:projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: obrigatório. Especifique latest para a versão do modelo mais recente ou a data de uma versão específica, por exemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta (acesse gs://dataproc-templates-binaries ou execute gsutil ls gs://dataproc-templates-binaries para listar as versões de modelo disponíveis).
INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH e OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: obrigatórios. O caminho completo do Cloud Storage, incluindo o nome do arquivo, em que os jars do conector de entrada e saída do JDBC são armazenados.
Observação:se os jars de entrada e saída forem os mesmos, configurar apenas INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH será suficiente.

Você pode usar os seguintes comandos para fazer o download de conectores JDBC para upload no Cloud Storage:
- 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
```

As variáveis a seguir são usadas para criar o URL JDBC de entrada obrigatório:

INPUT_JDBC_HOST
INPUT_JDBC_PORT
INPUT_JDBC_DATABASE ou, para Oracle, INPUT_JDBC_SERVICE
INPUT_JDBC_USERNAME
INPUT_JDBC_PASSWORD

Crie o INPUT_JDBC_CONNECTION_URL usando um dos seguintes formatos específicos do conector:

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

As variáveis a seguir são usadas para criar o URL JDBC de saída obrigatório:

OUTPUT_JDBC_HOST
OUTPUT_JDBC_PORT
OUTPUT_JDBC_DATABASE ou, para Oracle, OUTPUT_JDBC_SERVICE
OUTPUT_JDBC_USERNAME
OUTPUT_JDBC_PASSWORD

Crie o OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL usando um dos seguintes formatos específicos do conector:

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: obrigatório. Nome da tabela de entrada JDBC ou consulta SQL na tabela de entrada JDBC.
Exemplo (a consulta SQL precisa estar entre parênteses): (select * from TABLE_NAME) as ALIAS_TABLE_NAME
OUTPUT_JDBC_TABLE: obrigatório. Tabela do JDBC em que a saída será armazenada.
INPUT_DRIVER e OUTPUT_DRIVER: obrigatórios. O driver de entrada e saída do JDBC usado para a conexão:
- 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: opcional. Se usado, todos os parâmetros a seguir precisarão ser especificados:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: nome da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC.
- LOWERBOUND: limite inferior da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC usado para determinar o salto da partição.
- UPPERBOUND: limite superior da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC usado para determinar o salto da partição.
- NUM_PARTITIONS: o número máximo de partições que podem ser usadas para paralelismo de leituras e gravações de tabela. Se especificado, esse valor será usado para a conexão de entrada e saída do JDBC.
FETCHSIZE: opcional. Quantas linhas buscar por viagem de ida e volta.
BATCH_SIZE: opcional. Número de registros a serem inseridos por ida e volta. Padrão: 1000.
MODE: opcional. Modo de gravação para a saída do JDBC. Opções: Append, Overwrite, Ignore ou ErrorIfExists.
TABLE_PROPERTIES: opcional. Essa opção permite a configuração de opções de tabela e partição específicas do banco de dados ao criar a tabela de saída.
PRIMARY_KEY: opcional. Coluna da chave primária para a tabela de saída. A coluna mencionada não deve conter valores duplicados. Caso contrário, um erro será gerado.
JDBC_SESSION_INIT: opcional. Instrução de inicialização da sessão para ler modelos Java.
LOG_LEVEL: opcional. Nível de geração de registros. Pode ser ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Padrão: INFO.
TEMP_VIEW e TEMP_QUERY: opcional. É possível usar esses dois parâmetros opcionais para aplicar uma transformação do Spark SQL enquanto carrega dados no Cloud Storage. TEMP_VIEW precisa ser o mesmo nome da tabela usado na consulta e TEMP_QUERY é a instrução da consulta.
SERVICE_ACCOUNT: opcional. Se não for fornecida, a conta de serviço padrão do Compute Engine será usada.
PROPERTY e PROPERTY_VALUE: opcional. Lista separada por vírgulas de pares de propriedade do Spark=value.
LABEL e LABEL_VALUE: opcional. Lista separada por vírgulas de pares label=value.
KMS_KEY: opcional. A chave do Cloud Key Management Service a ser usada para criptografia. Se uma chave não for especificada, os dados serão criptografados em repouso usando uma chave de propriedade do Google e uma chave gerenciada pelo Google.
Exemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Execute o comando a seguir:

Linux, macOS ou 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

Antes de usar os dados da solicitação, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: obrigatório. O ID do projeto do Google Cloud listado em Configurações do IAM.
REGION: obrigatório. Região do Compute Engine.
SUBNET: opcional. Se uma sub-rede não for especificada, a sub-rede na REGIÃO especificada na rede default será selecionada.
Exemplo:projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: obrigatório. Especifique latest para a versão do modelo mais recente ou a data de uma versão específica, por exemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta (acesse gs://dataproc-templates-binaries ou execute gsutil ls gs://dataproc-templates-binaries para listar as versões de modelo disponíveis).
INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH e OUTPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: obrigatórios. O caminho completo do Cloud Storage, incluindo o nome do arquivo, em que os jars do conector de entrada e saída do JDBC são armazenados.
Observação:se os jars de entrada e saída forem os mesmos, configurar apenas INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH será suficiente.

Você pode usar os seguintes comandos para fazer o download de conectores JDBC para upload no Cloud Storage:
- 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
```

As variáveis a seguir são usadas para criar o URL JDBC de entrada obrigatório:

INPUT_JDBC_HOST
INPUT_JDBC_PORT
INPUT_JDBC_DATABASE ou, para Oracle, INPUT_JDBC_SERVICE
INPUT_JDBC_USERNAME
INPUT_JDBC_PASSWORD

Crie o INPUT_JDBC_CONNECTION_URL usando um dos seguintes formatos específicos do conector:

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

As variáveis a seguir são usadas para criar o URL JDBC de saída obrigatório:

OUTPUT_JDBC_HOST
OUTPUT_JDBC_PORT
OUTPUT_JDBC_DATABASE ou, para Oracle, OUTPUT_JDBC_SERVICE
OUTPUT_JDBC_USERNAME
OUTPUT_JDBC_PASSWORD

Crie o OUTPUT_JDBC_CONNECTION_URL usando um dos seguintes formatos específicos do conector:

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: obrigatório. Nome da tabela de entrada JDBC ou consulta SQL na tabela de entrada JDBC.
Exemplo (a consulta SQL precisa estar entre parênteses): (select * from TABLE_NAME) as ALIAS_TABLE_NAME
OUTPUT_JDBC_TABLE: obrigatório. Tabela do JDBC em que a saída será armazenada.
INPUT_DRIVER e OUTPUT_DRIVER: obrigatórios. O driver de entrada e saída do JDBC usado para a conexão:
- 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: opcional. Se usado, todos os parâmetros a seguir precisarão ser especificados:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: nome da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC.
- LOWERBOUND: limite inferior da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC usado para determinar o salto da partição.
- UPPERBOUND: limite superior da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC usado para determinar o salto da partição.
- NUM_PARTITIONS: o número máximo de partições que podem ser usadas para paralelismo de leituras e gravações de tabela. Se especificado, esse valor será usado para a conexão de entrada e saída do JDBC.
FETCHSIZE: opcional. Quantas linhas buscar por viagem de ida e volta.
BATCH_SIZE: opcional. Número de registros a serem inseridos por ida e volta. Padrão: 1000.
MODE: opcional. Modo de gravação para a saída do JDBC. Opções: Append, Overwrite, Ignore ou ErrorIfExists.
TABLE_PROPERTIES: opcional. Essa opção permite a configuração de opções de tabela e partição específicas do banco de dados ao criar a tabela de saída.
PRIMARY_KEY: opcional. Coluna da chave primária para a tabela de saída. A coluna mencionada não deve conter valores duplicados. Caso contrário, um erro será gerado.
JDBC_SESSION_INIT: opcional. Instrução de inicialização da sessão para ler modelos Java.
LOG_LEVEL: opcional. Nível de geração de registros. Pode ser ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Padrão: INFO.
TEMP_VIEW e TEMP_QUERY: opcional. É possível usar esses dois parâmetros opcionais para aplicar uma transformação do Spark SQL enquanto carrega dados no Cloud Storage. TEMP_VIEW precisa ser o mesmo nome da tabela usado na consulta e TEMP_QUERY é a instrução da consulta.
SERVICE_ACCOUNT: opcional. Se não for fornecida, a conta de serviço padrão do Compute Engine será usada.
PROPERTY e PROPERTY_VALUE: opcional. Lista separada por vírgulas de pares de propriedade do Spark=value.
LABEL e LABEL_VALUE: opcional. Lista separada por vírgulas de pares label=value.
KMS_KEY: opcional. A chave do Cloud Key Management Service a ser usada para criptografia. Se uma chave não for especificada, os dados serão criptografados em repouso usando uma chave de propriedade do Google e uma chave gerenciada pelo Google.
Exemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:


{
  "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"
    ]
  }
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:


{
  "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"
  }
}