Modelo do JDBC para JDBC
Usar o Dataproc sem servidor JDBC para JDBC 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. Sua conta do Google Cloud ID do projeto listado nas 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 mais recente do modelo ou a data de uma versão específica; por exemplo,2023-03-17_v0.1.0-beta
(visita gs://dataproc-templates-binaries ou executegcloud storage 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:
obrigatório. O caminho completo do Cloud Storage, incluindo o nome do arquivo, em que os frascos de entrada e
saída do conector JDBC são armazenados.
Observação: se os frascos de entrada e saída forem iguais, basta definir INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH.
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
-
MySQL:
-
As variáveis a seguir são usadas para construir 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 a INPUT_JDBC_CONNECTION_URL usando uma das seguintes opções: 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 construir 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. Insira o nome da tabela JDBC
ou a consulta SQL na tabela de entrada do JDBC.
Exemplo (a consulta SQL precisa estar entre parênteses):
(select * from TABLE_NAME) as ALIAS_TABLE_NAME
- OUTPUT_JDBC_TABLE: obrigatório. A tabela JDBC, em que serão armazenados.
-
INPUT_DRIVER e
OUTPUT_DRIVER:
Obrigatório. 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
-
MySQL:
-
INPUT_PARTITION_COLUMN,
LOWERBOUND,
UPPERBOUND,
NUM_PARTITIONS: opcional. Se usado,
todos os parâmetros a seguir precisam 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 usada para determinar o passo da partição.
- UPPERBOUND: limite superior da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC usada para determinar o passo da partição.
- NUM_PARTITIONS: o número máximo de partições que podem ser usadas para paralelismo de leituras e gravações de tabelas. Se especificado, esse valor é usado para o JDBC conexão de entrada e saída.
- 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
ouErrorIfExists
. - TABLE_PROPERTIES: opcional. Essa opção permite definir opções de tabela e partição específicas do banco de dados ao criar a tabela de saída.
- PRIMARY_KEY: opcional. Coluna de chave primária da tabela de saída. A coluna mencionada não deve conter valores duplicados. Caso contrário, um erro será gerado.
- JDBC_SESSION_INIT: opcional. Sessão de inicialização para ler modelos Java.
-
LOG_LEVEL: opcional. Nível de registro. Pode ser um dos seguintes:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. Padrão:INFO
. - TEMP_VIEW e TEMP_QUERY: opcional. É possível usar esses dois parâmetros opcionais para aplicar uma transformação do Spark SQL ao carregar 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 forem fornecidos, os conta de serviço padrão do Compute Engine é usado.
-
PROPERTY e
PROPERTY_VALUE:
opcional. Lista separada por vírgulas de
pares 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 e gerenciada pelo Google.
Exemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Execute o seguinte comando:
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 abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: obrigatório. Sua conta do Google Cloud ID do projeto listado nas 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 mais recente do modelo ou a data de uma versão específica; por exemplo,2023-03-17_v0.1.0-beta
(visita gs://dataproc-templates-binaries ou executegcloud storage 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:
obrigatório. O caminho completo do Cloud Storage, incluindo o nome do arquivo, em que os frascos de entrada e
saída do conector JDBC são armazenados.
Observação: se os frascos de entrada e saída forem iguais, basta definir INPUT_JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH.
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
-
MySQL:
-
As variáveis a seguir são usadas para construir 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 a INPUT_JDBC_CONNECTION_URL usando uma das seguintes opções: 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 construir 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. Insira o nome da tabela JDBC
ou a consulta SQL na tabela de entrada do JDBC.
Exemplo (a consulta SQL precisa estar entre parênteses):
(select * from TABLE_NAME) as ALIAS_TABLE_NAME
- OUTPUT_JDBC_TABLE: obrigatório. A tabela JDBC, em que serão armazenados.
-
INPUT_DRIVER e
OUTPUT_DRIVER:
Obrigatório. 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
-
MySQL:
-
INPUT_PARTITION_COLUMN,
LOWERBOUND,
UPPERBOUND,
NUM_PARTITIONS: opcional. Se usado,
todos os parâmetros a seguir precisam 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 usada para determinar o passo da partição.
- UPPERBOUND: limite superior da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC usada para determinar o passo da partição.
- NUM_PARTITIONS: o número máximo de partições que podem ser usadas para paralelismo de leituras e gravações de tabelas. Se especificado, esse valor é usado para o JDBC conexão de entrada e saída.
- 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
ouErrorIfExists
. - TABLE_PROPERTIES: opcional. Essa opção permite definir opções de tabela e partição específicas do banco de dados ao criar a tabela de saída.
- PRIMARY_KEY: opcional. Coluna de chave primária da tabela de saída. A coluna mencionada não deve conter valores duplicados. Caso contrário, um erro será gerado.
- JDBC_SESSION_INIT: opcional. Sessão de inicialização para ler modelos Java.
-
LOG_LEVEL: opcional. Nível de registro. Pode ser um dos seguintes:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. Padrão:INFO
. - TEMP_VIEW e TEMP_QUERY: opcional. É possível usar esses dois parâmetros opcionais para aplicar uma transformação do Spark SQL ao carregar 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 fornecido, a conta de serviço padrão do Compute Engine será usada.
-
PROPERTY e
PROPERTY_VALUE:
Opcional. Lista separada por vírgulas de
pares propriedade do Spark=
value
. -
LABEL e
LABEL_VALUE: opcional. Lista separada por vírgulas de
label
=value
pares. -
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 e 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:
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" } }