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Plantilla de JDBC a Cloud Spanner

Usa la plantilla de JDBC a Spanner de Serverless para Apache Spark para extraer datos de bases de datos JDBC a Spanner.

Esta plantilla admite las siguientes bases de datos como entrada:

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

Usa la plantilla

Ejecuta la plantilla con gcloud CLI o la API de Dataproc.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID: Obligatorio. El ID de tu proyecto de Google Cloud que aparece en la configuración de IAM
REGION: Obligatorio. Región de Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION: Obligatorio. Especifica latest para la versión de plantilla más reciente o la fecha de una versión específica, por ejemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta (visita gs://dataproc-templates-binaries o ejecuta gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries para enumerar las versiones de plantilla disponibles).
SUBNET: Opcional Si no se especifica una subred, se selecciona la subred en la REGIÓN especificada en la red default.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: Obligatorio. Ruta de acceso completa de Cloud Storage, incluido el nombre de archivo, en la que se almacena el archivo JAR del conector de JDBC. Puedes usar los siguientes comandos para descargar conectores JDBC para subirlos a Cloud Storage:

MySQL:

wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz

SQL de Postgres:

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

Las siguientes variables se usan para construir el JDBC_CONNECTION_URL requerido:

JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE, o, para Oracle, JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, y JDBC_PASSWORD: Obligatorio. Host, puerto, base de datos, nombre de usuario y contraseña de JDBC

MySQL:

jdbc:mysql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD

PostgreSQL:

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: Obligatorio. El controlador JDBC que se usará para la conexión:

MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
SQL de Postgres:
```
org.postgresql.Driver
```

Microsoft SQL Server:

  com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver

Oracle:
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```

QUERY o QUERY_FILE: Obligatorio. Configura either QUERY o QUERY_FILE para especificar la consulta que se usará para extraer datos de JDBC.
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: Opcional. Si se usa, se deben especificar todos los siguientes parámetros:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: Es el nombre de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC.
- LOWERBOUND: Límite inferior de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC que se usa para determinar el intervalo de partición.
- UPPERBOUND: Límite superior de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC que se usa para decidir la segmentación de la partición.
- NUM_PARTITIONS: Es la cantidad máxima de particiones que se pueden usar para el paralelismo de las lecturas y escrituras de la tabla. Si se especifica, este valor se usa para la conexión de entrada y salida de JDBC. Predeterminado: 10.
FETCHSIZE: Opcional Cantidad de filas que se recuperarán por viaje de ida y vuelta. Cantidad predeterminada: 10.
JDBC_SESSION_INIT: Opcional Es una sentencia de inicialización de sesión para leer plantillas de Java.
TEMPVIEW y SQL_QUERY: opcional. Puedes usar estos dos parámetros opcionales para aplicar una transformación de Spark SQL mientras cargas datos en Spanner. TEMPVIEW es el nombre de la vista temporal y SQL_QUERY es la instrucción de la consulta. TEMPVIEW y el nombre de la tabla en SQL_QUERY deben coincidir.
INSTANCE: Obligatorio. ID de la instancia de Spanner.
SPANNER_DATABASE: Obligatorio. ID de la base de datos de Spanner.
TABLE: Obligatorio. Nombre de la tabla de salida de Spanner.
SPANNER_JDBC_DIALECT: Obligatorio. Es el dialecto JDBC de Spanner. Opciones: googlesql o postgresql. La configuración predeterminada es googlesql.
MODE: Opcional Modo de escritura para la salida de Spanner. Opciones: Append, Overwrite, Ignore o ErrorIfExists. La configuración predeterminada es ErrorIfExists.
PRIMARY_KEY: Obligatorio. Columnas de clave primaria separadas por comas que se necesitan cuando se crea la tabla de salida de Spanner.
SERVICE_ACCOUNT: Opcional Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio de Compute Engine predeterminada.
PROPERTY y PROPERTY_VALUE: Opcional. Lista de pares propiedad de Spark=value separados por comas.
LABEL y LABEL_VALUE: Opcional. Lista de pares label=value separados por comas.
LOG_LEVEL: Opcional Es el nivel de registro. Puede ser uno de los siguientes: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE o WARN. Valor predeterminado: INFO.
KMS_KEY: Opcional Es la clave de Cloud Key Management Service que se usará para la encriptación. Si no se especifica una clave, los datos se encriptan en reposo con un Google-owned and Google-managed encryption key.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Ejecuta el siguiente 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=JDBCTOSPANNER \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" \
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.driver.class.name="DRIVER" \
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" \
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql="QUERY" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.file="QUERY_FILE" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.lowerBound="LOWERBOUND" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.upperBound="UPPERBOUND" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.instance="INSTANCE" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.database="SPANNER_DATABASE" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.table="TABLE" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.saveMode="MODE" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.batch.size="BATCHSIZE" \
    --templateProperty jdbctospanner.temp.table="TEMPVIEW" \
    --templateProperty jdbctospanner.temp.query="SQL_QUERY" \
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

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=JDBCTOSPANNER `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" `
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" `
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.driver.class.name="DRIVER" `
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" `
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql="QUERY" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.file="QUERY_FILE" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.lowerBound="LOWERBOUND" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.upperBound="UPPERBOUND" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.instance="INSTANCE" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.database="SPANNER_DATABASE" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.table="TABLE" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.saveMode="MODE" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.batch.size="BATCHSIZE" `
    --templateProperty jdbctospanner.temp.table="TEMPVIEW" `
    --templateProperty jdbctospanner.temp.query="SQL_QUERY" `
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

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=JDBCTOSPANNER ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" ^
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.driver.class.name="DRIVER" ^
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql="QUERY" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.file="QUERY_FILE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.lowerBound="LOWERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.upperBound="UPPERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.instance="INSTANCE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.database="SPANNER_DATABASE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.table="TABLE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.saveMode="MODE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.batch.size="BATCHSIZE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.temp.table="TEMPVIEW" ^
    --templateProperty jdbctospanner.temp.query="SQL_QUERY" ^
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID: Obligatorio. El ID de tu proyecto de Google Cloud que aparece en la configuración de IAM
REGION: Obligatorio. Región de Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION: Obligatorio. Especifica latest para la versión de plantilla más reciente o la fecha de una versión específica, por ejemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta (visita gs://dataproc-templates-binaries o ejecuta gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries para enumerar las versiones de plantilla disponibles).
SUBNET: Opcional Si no se especifica una subred, se selecciona la subred en la REGIÓN especificada en la red default.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

MySQL:

wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz

SQL de Postgres:

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

Las siguientes variables se usan para construir el JDBC_CONNECTION_URL requerido:
- JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE, o, para Oracle, JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, y JDBC_PASSWORD: Obligatorio. Host, puerto, base de datos, nombre de usuario y contraseña de JDBC
- DRIVER: Obligatorio. El controlador JDBC que se usará para la conexión:
  - MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
  - SQL de Postgres:
```
org.postgresql.Driver
```
  - Microsoft SQL Server:
```
  com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
  - Oracle:
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
- QUERY o QUERY_FILE: Obligatorio. Configura either QUERY o QUERY_FILE para especificar la consulta que se usará para extraer datos de JDBC.
- INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: Opcional. Si se usa, se deben especificar todos los siguientes parámetros:
  - INPUT_PARTITION_COLUMN: Es el nombre de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC.
  - LOWERBOUND: Límite inferior de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC que se usa para determinar el intervalo de partición.
  - UPPERBOUND: Límite superior de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC que se usa para decidir la segmentación de la partición.
  - NUM_PARTITIONS: Es la cantidad máxima de particiones que se pueden usar para el paralelismo de las lecturas y escrituras de la tabla. Si se especifica, este valor se usa para la conexión de entrada y salida de JDBC. Predeterminado: 10.
- FETCHSIZE: Opcional Cantidad de filas que se recuperarán por viaje de ida y vuelta. Cantidad predeterminada: 10.
- JDBC_SESSION_INIT: Opcional Es una sentencia de inicialización de sesión para leer plantillas de Java.
- TEMPVIEW y SQL_QUERY: opcional. Puedes usar estos dos parámetros opcionales para aplicar una transformación de Spark SQL mientras cargas datos en Spanner. TEMPVIEW es el nombre de la vista temporal y SQL_QUERY es la instrucción de la consulta. TEMPVIEW y el nombre de la tabla en SQL_QUERY deben coincidir.
- INSTANCE: Obligatorio. ID de la instancia de Spanner.
- SPANNER_DATABASE: Obligatorio. ID de la base de datos de Spanner.
- TABLE: Obligatorio. Nombre de la tabla de salida de Spanner.
- SPANNER_JDBC_DIALECT: Obligatorio. Es el dialecto JDBC de Spanner. Opciones: googlesql o postgresql. La configuración predeterminada es googlesql.
- MODE: Opcional Modo de escritura para la salida de Spanner. Opciones: Append, Overwrite, Ignore o ErrorIfExists. La configuración predeterminada es ErrorIfExists.
- PRIMARY_KEY: Obligatorio. Columnas de clave primaria separadas por comas que se necesitan cuando se crea la tabla de salida de Spanner.
- SERVICE_ACCOUNT: Opcional Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio de Compute Engine predeterminada.
- PROPERTY y PROPERTY_VALUE: Opcional. Lista de pares propiedad de Spark=value separados por comas.
- LABEL y LABEL_VALUE: Opcional. Lista de pares label=value separados por comas.
- LOG_LEVEL: Opcional Es el nivel de registro. Puede ser uno de los siguientes: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE o WARN. Valor predeterminado: INFO.
- KMS_KEY: Opcional Es la clave de Cloud Key Management Service que se usará para la encriptación. Si no se especifica una clave, los datos se encriptan en reposo con un Google-owned and Google-managed encryption key.
  Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Método HTTP y URL:
```
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
```
Cuerpo JSON de la solicitud:
```
{
  "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","JDBCTOSPANNER",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID",
      "--templateProperty","jdbctospanner.jdbc.url=JDBC_CONNECTION_URL",
      "--templateProperty","jdbctospanner.jdbc.driver.class.name=DRIVER",
      "--templateProperty","jdbctospanner.jdbc.fetchsize=FETCHSIZE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.jdbc.sessioninitstatement=JDBC_SESSION_INIT",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql=QUERY",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.file=QUERY_FILE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.numPartitions=NUM_PARTITIONS",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.partitionColumn=INPUT_PARTITION_COLUMN",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.lowerBound=LOWERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.upperBound=UPPERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.instance=INSTANCE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.database=SPANNER_DATABASE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.table=TABLE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.saveMode=MODE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.primaryKey=PRIMARY_KEY",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.batch.size=BATCHSIZE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.temp.table=TEMPVIEW",
      "--templateProperty","jdbctospanner.temp.query=SQL_QUERY",
      "--templateProperty spanner.jdbc.dialect=SPANNER_JDBC_DIALECT"
    ],
    "jarFileUris": [
      "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar"
    ]
  }
}
```
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:
```
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)

Nota: El siguiente comando supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:
```
$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
```
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
```
{
  "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"
  }
}
```

Plantilla de JDBC a Cloud Spanner

Usa la plantilla

gcloud

Linux, macOS o Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)