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Modello da JDBC a Cloud Spanner

Usa il modello Dataproc Serverless JDBC to Spanner per estrarre dati dai database JDBC su Spanner.

Questo modello supporta i seguenti database come input:

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

Utilizza il modello

Esegui il modello utilizzando gcloud CLI o l'API Dataproc.

gcloud

Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati di comando riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: obbligatorio. L'ID del tuo progetto Google Cloud elencato nelle impostazioni IAM.
REGION: obbligatorio. Regione di Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION: obbligatorio. Specifica latest per la versione più recente del modello o la data di una versione specifica, ad esempio 2023-03-17_v0.1.0-beta (visita gs://dataproc-templates-binaries o esegui gsutil ls gs://dataproc-templates-binaries per elencare le versioni disponibili dei modelli).
SUBNET: facoltativo. Se non è specificata una subnet, viene selezionata quella specificata nella REGIONE specificata nella rete default.
Esempio: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: obbligatorio. Il percorso Cloud Storage completo, incluso il nome file, in cui è archiviato il jar del connettore JDBC. Puoi utilizzare i seguenti comandi per scaricare i connettori JDBC per il caricamento su Cloud Storage:

MySQL:

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

SQL 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

Le seguenti variabili vengono utilizzate per creare l'elemento JDBC_CONNECTION_URL richiesto:

JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE oppure, per Oracle, JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, e JDBC_PASSWORD: obbligatori. Host, porta, database, nome utente e password 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: obbligatorio. Il driver JDBC che verrà utilizzato per la connessione:
- MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
- SQL Postgres:
```
org.postgresql.Driver
```
- Microsoft SQL Server:
```
  com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
- Oracle:
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
QUERY o QUERY_FILE: obbligatorio. Imposta QUERY o QUERY_FILE per specificare la query da utilizzare per estrarre i dati da JDBC
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: facoltativi. Se utilizzati, è necessario specificare tutti i seguenti parametri:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: nome della colonna di partizione della tabella di input JDBC.
- LOWERBOUND: limite inferiore della colonna di partizione della tabella di input JDBC utilizzato per determinare l'intervallo di partizione.
- UPPERBOUND: limite superiore della colonna di partizione della tabella di input JDBC utilizzato per decidere l'intervallo di partizione.
- NUM_PARTITIONS: il numero massimo di partizioni che possono essere utilizzate per il parallelismo delle letture e delle scritture delle tabelle. Se specificato, questo valore viene utilizzato per la connessione di input e di output JDBC. Valore predefinito: 10.
FETCHSIZE: facoltativo. Numero di righe da recuperare per andata e ritorno. Valore predefinito: 10.
JDBC_SESSION_INIT: facoltativo. Istruzione di inizializzazione della sessione per leggere i modelli Java.
TEMPVIEW e SQL_QUERY: facoltativi. Puoi usare questi due parametri facoltativi per applicare una trasformazione Spark SQL durante il caricamento dei dati in Spanner. TEMPVIEW è il nome della visualizzazione temporanea, mentre SQL_QUERY è l'istruzione di query. TEMPVIEW e il nome della tabella in SQL_QUERY devono corrispondere.
INSTANCE: obbligatorio. ID istanza Spanner.
SPANNER_DATABASE: obbligatorio. ID database Spanner.
TABLE: obbligatorio. Nome della tabella di output di Spanner.
MODE: facoltativo. Modalità di scrittura per l'output di Spanner. Opzioni: Append, Overwrite, Ignore o ErrorIfExists. Il valore predefinito è ErrorIfExists.
PRIMARY_KEY: obbligatorio. Colonne di chiave primaria separate da virgole necessarie durante la creazione di una tabella di output Spanner.
SERVICE_ACCOUNT: facoltativo. Se non viene specificato, viene utilizzato l'account di servizio Compute Engine predefinito.
PROPERTY e PROPERTY_VALUE: facoltativi. Elenco separato da virgole di proprietà Spark=value coppie.
LABEL e LABEL_VALUE: facoltativi. Elenco separato da virgole di label=value coppie.
LOG_LEVEL: facoltativo. Livello di logging. Può essere ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE o WARN. Valore predefinito: INFO.
KMS_KEY: facoltativo. La chiave di Cloud Key Management Service da utilizzare per la crittografia. Se non viene specificata una chiave, i dati vengono criptati at-rest mediante una chiave di proprietà e gestita da Google.
Esempio: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Esegui questo comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud dataproc batches submit spark \
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate \
    --version="1.1" \
    --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"

Windows (PowerShell)

gcloud dataproc batches submit spark `
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate `
    --version="1.1" `
    --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"

Windows (cmd.exe)

gcloud dataproc batches submit spark ^
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate ^
    --version="1.1" ^
    --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"

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: obbligatorio. L'ID del tuo progetto Google Cloud elencato nelle impostazioni IAM.
REGION: obbligatorio. Regione di Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION: obbligatorio. Specifica latest per la versione più recente del modello o la data di una versione specifica, ad esempio 2023-03-17_v0.1.0-beta (visita gs://dataproc-templates-binaries o esegui gsutil ls gs://dataproc-templates-binaries per elencare le versioni disponibili dei modelli).
SUBNET: facoltativo. Se non è specificata una subnet, viene selezionata quella specificata nella REGIONE specificata nella rete default.
Esempio: 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 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

Le seguenti variabili vengono utilizzate per creare l'elemento JDBC_CONNECTION_URL richiesto:
- JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE oppure, per Oracle, JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, e JDBC_PASSWORD: obbligatori. Host, porta, database, nome utente e password JDBC.
- DRIVER: obbligatorio. Il driver JDBC che verrà utilizzato per la connessione:
  - MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
```
  - SQL Postgres:
```
org.postgresql.Driver
```
  - Microsoft SQL Server:
```
  com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
```
  - Oracle:
```
oracle.jdbc.driver.OracleDriver
```
- QUERY o QUERY_FILE: obbligatorio. Imposta QUERY o QUERY_FILE per specificare la query da utilizzare per estrarre i dati da JDBC
- INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: facoltativi. Se utilizzati, è necessario specificare tutti i seguenti parametri:
  - INPUT_PARTITION_COLUMN: nome della colonna di partizione della tabella di input JDBC.
  - LOWERBOUND: limite inferiore della colonna di partizione della tabella di input JDBC utilizzato per determinare l'intervallo di partizione.
  - UPPERBOUND: limite superiore della colonna di partizione della tabella di input JDBC utilizzato per decidere l'intervallo di partizione.
  - NUM_PARTITIONS: il numero massimo di partizioni che possono essere utilizzate per il parallelismo delle letture e delle scritture delle tabelle. Se specificato, questo valore viene utilizzato per la connessione di input e di output JDBC. Valore predefinito: 10.
- FETCHSIZE: facoltativo. Numero di righe da recuperare per andata e ritorno. Valore predefinito: 10.
- JDBC_SESSION_INIT: facoltativo. Istruzione di inizializzazione della sessione per leggere i modelli Java.
- TEMPVIEW e SQL_QUERY: facoltativi. Puoi usare questi due parametri facoltativi per applicare una trasformazione Spark SQL durante il caricamento dei dati in Spanner. TEMPVIEW è il nome della visualizzazione temporanea, mentre SQL_QUERY è l'istruzione di query. TEMPVIEW e il nome della tabella in SQL_QUERY devono corrispondere.
- INSTANCE: obbligatorio. ID istanza Spanner.
- SPANNER_DATABASE: obbligatorio. ID database Spanner.
- TABLE: obbligatorio. Nome della tabella di output di Spanner.
- MODE: facoltativo. Modalità di scrittura per l'output di Spanner. Opzioni: Append, Overwrite, Ignore o ErrorIfExists. Il valore predefinito è ErrorIfExists.
- PRIMARY_KEY: obbligatorio. Colonne di chiave primaria separate da virgole necessarie durante la creazione di una tabella di output Spanner.
- SERVICE_ACCOUNT: facoltativo. Se non viene specificato, viene utilizzato l'account di servizio Compute Engine predefinito.
- PROPERTY e PROPERTY_VALUE: facoltativi. Elenco separato da virgole di proprietà Spark=value coppie.
- LABEL e LABEL_VALUE: facoltativi. Elenco separato da virgole di label=value coppie.
- LOG_LEVEL: facoltativo. Livello di logging. Può essere ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE o WARN. Valore predefinito: INFO.
- KMS_KEY: facoltativo. La chiave di Cloud Key Management Service da utilizzare per la crittografia. Se non viene specificata una chiave, i dati vengono criptati at-rest mediante una chiave di proprietà e gestita da Google.
  Esempio: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Metodo HTTP e URL:
```
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
```
Corpo JSON della richiesta:
```
{
  "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","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" 
    ],
    "jarFileUris": [
      "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar","JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH"
    ]
  }
}
```
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo 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: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo 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
```
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
```
{
  "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"
  }
}
```

Modello da JDBC a Cloud Spanner

Utilizza il modello

gcloud

Linux, macOS o Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)