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Modèle JDBC vers Cloud Spanner

Utilisez le modèle Serverless pour Apache Spark JDBC vers Spanner pour extraire des données des bases de données JDBC vers Spanner.

Ce modèle accepte les bases de données suivantes en entrée :

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

Utiliser le modèle

Exécutez le modèle à l'aide de la gcloud CLI ou de l'API Dataproc.

gcloud

Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : valeur obligatoire. L'ID de votre projet Google Cloud est indiqué dans les paramètres IAM.
REGION : valeur obligatoire. Région Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiez latest pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple 2023-03-17_v0.1.0-beta (consultez gs://dataproc-templates-binaries ou exécutez gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries pour lister les versions de modèle disponibles).
SUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseau default est sélectionné.
Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH : valeur obligatoire. Chemin d'accès Cloud Storage complet, y compris le nom de fichier, où est stocké le fichier JAR du connecteur JDBC. Vous pouvez utiliser les commandes suivantes pour télécharger les connecteurs JDBC à importer dans Cloud Storage :

MySQL :

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

PostgreSQL SQL :

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

Les variables suivantes sont utilisées pour construire le JDBC_CONNECTION_URL requis :

JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE, ou, pour Oracle, JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, et JDBC_PASSWORD : obligatoire. Hôte, port, base de données, nom d'utilisateur et mot de passe 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 : valeur obligatoire. Pilote JDBC qui sera utilisé pour la connexion :
- MySQL :
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
- PostgreSQL SQL :
```
org.postgresql.Driver
```
- Microsoft SQL Server :
```
  com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
- Oracle :
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
QUERY ou QUERY_FILE : obligatoire. Définissez QUERY ou QUERY_FILE pour spécifier la requête à utiliser pour extraire les données de JDBC.
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS : facultatif. Si vous les utilisez, vous devez spécifier tous les paramètres suivants :
- INPUT_PARTITION_COLUMN : nom de la colonne de partition de la table d'entrée JDBC.
- LOWERBOUND : limite inférieure de la colonne de partition de la table d'entrée JDBC utilisée pour déterminer le pas de partition.
- UPPERBOUND : limite supérieure de la colonne de partition de la table d'entrée JDBC utilisée pour déterminer le pas de partition.
- NUM_PARTITIONS: : nombre maximal de partitions pouvant être utilisées pour le parallélisme des lectures et des écritures de tables. Si elle est spécifiée, cette valeur est utilisée pour la connexion d'entrée et de sortie JDBC. Valeur par défaut : 10.
FETCHSIZE : facultatif. Nombre de lignes à extraire par aller-retour. Par défaut : 10.
JDBC_SESSION_INIT : facultatif. Instruction d'initialisation de session pour lire les modèles Java.
TEMPVIEW et SQL_QUERY : facultatifs. Vous pouvez utiliser ces deux paramètres facultatifs pour appliquer une transformation Spark SQL lors du chargement de données dans Spanner. TEMPVIEW est le nom de la vue temporaire et SQL_QUERY est l'instruction de requête. TEMPVIEW et le nom de la table dans SQL_QUERY doivent correspondre.
INSTANCE : valeur obligatoire. ID de l'instance Spanner.
SPANNER_DATABASE : valeur obligatoire. ID de la base de données Spanner.
TABLE : valeur obligatoire. Nom de la table de sortie Spanner.
SPANNER_JDBC_DIALECT : valeur obligatoire. Dialecte JDBC Spanner. Options : googlesql ou postgresql. La valeur par défaut est googlesql.
MODE : facultatif. Mode d'écriture pour la sortie Spanner. Options : Append, Overwrite, Ignore ou ErrorIfExists. La valeur par défaut est ErrorIfExists.
PRIMARY_KEY : valeur obligatoire. Colonnes de clé primaire séparées par une virgule requises lors de la création d'une table de sortie Spanner.
SERVICE_ACCOUNT : facultatif. Si aucune valeur n'est fournie, le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé.
PROPERTY et PROPERTY_VALUE : facultatifs. Liste de paires propriété Spark=value séparées par une virgule.
LABEL et LABEL_VALUE : facultatifs. Liste de paires label=value séparées par une virgule.
LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Il peut s'agir de ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Par défaut : INFO.
KMS_KEY : facultatif. Clé Cloud Key Management Service à utiliser pour le chiffrement. Si aucune clé n'est spécifiée, les données sont chiffrées au repos à l'aide d'une clé Google-owned and Google-managed encryption key.
Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Exécutez la commande suivante :

Linux, macOS ou 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

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : valeur obligatoire. L'ID de votre projet Google Cloud est indiqué dans les paramètres IAM.
REGION : valeur obligatoire. Région Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiez latest pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple 2023-03-17_v0.1.0-beta (consultez gs://dataproc-templates-binaries ou exécutez gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries pour lister les versions de modèle disponibles).
SUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseau default est sélectionné.
Exemple 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

PostgreSQL SQL :

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

Les variables suivantes sont utilisées pour construire le JDBC_CONNECTION_URL requis :
- JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE, ou, pour Oracle, JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, et JDBC_PASSWORD : obligatoire. Hôte, port, base de données, nom d'utilisateur et mot de passe JDBC.
- DRIVER : valeur obligatoire. Pilote JDBC qui sera utilisé pour la connexion :
  - MySQL :
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
  - PostgreSQL SQL :
```
org.postgresql.Driver
```
  - Microsoft SQL Server :
```
  com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
  - Oracle :
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
- QUERY ou QUERY_FILE : obligatoire. Définissez QUERY ou QUERY_FILE pour spécifier la requête à utiliser pour extraire les données de JDBC.
- INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS : facultatif. Si vous les utilisez, vous devez spécifier tous les paramètres suivants :
  - INPUT_PARTITION_COLUMN : nom de la colonne de partition de la table d'entrée JDBC.
  - LOWERBOUND : limite inférieure de la colonne de partition de la table d'entrée JDBC utilisée pour déterminer le pas de partition.
  - UPPERBOUND : limite supérieure de la colonne de partition de la table d'entrée JDBC utilisée pour déterminer le pas de partition.
  - NUM_PARTITIONS: : nombre maximal de partitions pouvant être utilisées pour le parallélisme des lectures et des écritures de tables. Si elle est spécifiée, cette valeur est utilisée pour la connexion d'entrée et de sortie JDBC. Valeur par défaut : 10.
- FETCHSIZE : facultatif. Nombre de lignes à extraire par aller-retour. Par défaut : 10.
- JDBC_SESSION_INIT : facultatif. Instruction d'initialisation de session pour lire les modèles Java.
- TEMPVIEW et SQL_QUERY : facultatifs. Vous pouvez utiliser ces deux paramètres facultatifs pour appliquer une transformation Spark SQL lors du chargement de données dans Spanner. TEMPVIEW est le nom de la vue temporaire et SQL_QUERY est l'instruction de requête. TEMPVIEW et le nom de la table dans SQL_QUERY doivent correspondre.
- INSTANCE : valeur obligatoire. ID de l'instance Spanner.
- SPANNER_DATABASE : valeur obligatoire. ID de la base de données Spanner.
- TABLE : valeur obligatoire. Nom de la table de sortie Spanner.
- SPANNER_JDBC_DIALECT : valeur obligatoire. Dialecte JDBC Spanner. Options : googlesql ou postgresql. La valeur par défaut est googlesql.
- MODE : facultatif. Mode d'écriture pour la sortie Spanner. Options : Append, Overwrite, Ignore ou ErrorIfExists. La valeur par défaut est ErrorIfExists.
- PRIMARY_KEY : valeur obligatoire. Colonnes de clé primaire séparées par une virgule requises lors de la création d'une table de sortie Spanner.
- SERVICE_ACCOUNT : facultatif. Si aucune valeur n'est fournie, le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé.
- PROPERTY et PROPERTY_VALUE : facultatifs. Liste de paires propriété Spark=value séparées par une virgule.
- LABEL et LABEL_VALUE : facultatifs. Liste de paires label=value séparées par une virgule.
- LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Il peut s'agir de ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Par défaut : INFO.
- KMS_KEY : facultatif. Clé Cloud Key Management Service à utiliser pour le chiffrement. Si aucune clé n'est spécifiée, les données sont chiffrées au repos à l'aide d'une clé Google-owned and Google-managed encryption key.
  Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Méthode HTTP et URL :
```
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
```
Corps JSON de la requête :
```
{
  "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"
    ]
  }
}
```
Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :
curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :
```
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)

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :
```
$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
```
Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :
```
{
  "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"
  }
}
```

Modèle JDBC vers Cloud Spanner

Utiliser le modèle

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)