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Modelo do JDBC para Cloud Storage

Use o modelo do Dataproc Serverless JDBC para Cloud Storage para extrair dados de bancos de dados JDBC para o Cloud Storage.

Este modelo oferece suporte aos seguintes bancos de dados como entrada:

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

Use o modelo

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

gcloud

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

PROJECT_ID: obrigatório. O ID do projeto do Google Cloud 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

JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: obrigatório. O caminho completo do Cloud Storage, incluindo o nome do arquivo, em que o jar do conector JDBC é armazenado. Use os comandos a seguir 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

Postgres 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

As variáveis a seguir são usadas para criar o JDBC_CONNECTION_URL:

JDBC_HOST
JDBC_PORT
JDBC_DATABASE ou, para o Oracle, JDBC_SERVICE
JDBC_USERNAME
JDBC_PASSWORD

Crie a JDBC_CONNECTION_URL usando uma das seguintes opções: formatos específicos do conector:

MySQL:

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

Postgres SQL:

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=

DRIVER: obrigatório. O driver JDBC usado para a conexão:

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

Microsoft SQL Server:

  
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver

Oracle:

oracle.jdbc.driver.OracleDriver

FORMAT: obrigatório. Formato de dados de saída. Opções: avro, parquet, csv ou json. Padrão: avro. Observação: se avro, adicione "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" à flag jars da CLI gcloud ou ao campo da API.
Exemplo (o prefixo file:// faz referência a um arquivo JAR do Dataproc sem servidor):
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [, ... outros potes]
MODE: obrigatório. Modo de gravação para a saída do Cloud Storage. Opções: append, overwrite, ignore, ou errorifexists.
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. Acesse gs://dataproc-templates-binaries ou execute gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries para listar as versões de modelo disponíveis.
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: obrigatório. Cloud Storage caminho em que a saída será armazenada.
Exemplo: gs://dataproc-templates/jdbc_to_cloud_storage_output
LOG_LEVEL: opcional. Nível de geração de registros. Pode ser ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Padrão: INFO.
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 usado para determinar o o salto de partição.
- UPPERBOUND:limite superior da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC usado para decidir o salto 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 será usado para a conexão de entrada e saída do JDBC. Padrão: 10.
OUTPUT_PARTITION_COLUMN: opcional. Nome da coluna da partição de saída.
FETCHSIZE: opcional. Quantas linhas buscar por ida e volta. Padrão: 10.
QUERY ou QUERY_FILE: obrigatório. Defina QUERY ou QUERY_FILE para especificar a consulta a ser usada para extrair dados do JDBC
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. TEMPVIEW 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.
JDBC_SESSION_INIT: opcional. Declaração de inicialização de sessão para ler modelos Java.
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 pertencente 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="1.2" \
    --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=JDBCTOGCS \
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" \
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.driver.class.name="DRIVER" \
    --templateProperty jdbctogcs.output.format="FORMAT" \
    --templateProperty jdbctogcs.output.location="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" \
    --templateProperty jdbctogcs.sql="QUERY" \
    --templateProperty jdbctogcs.sql.file="QUERY_FILE" \
    --templateProperty jdbctogcs.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" \
    --templateProperty jdbctogcs.sql.lowerBound="LOWERBOUND" \
    --templateProperty jdbctogcs.sql.upperBound="UPPERBOUND" \
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" \
    --templateProperty jdbctogcs.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" \
    --templateProperty jdbctogcs.write.mode="MODE" \
    --templateProperty dbctogcs.output.partition.col="OUTPUT_PARTITION_COLUMN" \
    --templateProperty jdbctogcs.temp.table="TEMP_VIEW" \
    --templateProperty jdbctogcs.temp.query="TEMP_QUERY"

Windows (PowerShell)

gcloud dataproc batches submit spark `
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate `
    --project="PROJECT_ID" `
    --region="REGION" `
    --version="1.2" `
    --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=JDBCTOGCS `
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" `
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.driver.class.name="DRIVER" `
    --templateProperty jdbctogcs.output.format="FORMAT" `
    --templateProperty jdbctogcs.output.location="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" `
    --templateProperty jdbctogcs.sql="QUERY" `
    --templateProperty jdbctogcs.sql.file="QUERY_FILE" `
    --templateProperty jdbctogcs.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" `
    --templateProperty jdbctogcs.sql.lowerBound="LOWERBOUND" `
    --templateProperty jdbctogcs.sql.upperBound="UPPERBOUND" `
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" `
    --templateProperty jdbctogcs.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" `
    --templateProperty jdbctogcs.write.mode="MODE" `
    --templateProperty dbctogcs.output.partition.col="OUTPUT_PARTITION_COLUMN" `
    --templateProperty jdbctogcs.temp.table="TEMP_VIEW" `
    --templateProperty jdbctogcs.temp.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="1.2" ^
    --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=JDBCTOGCS ^
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" ^
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.driver.class.name="DRIVER" ^
    --templateProperty jdbctogcs.output.format="FORMAT" ^
    --templateProperty jdbctogcs.output.location="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" ^
    --templateProperty jdbctogcs.sql="QUERY" ^
    --templateProperty jdbctogcs.sql.file="QUERY_FILE" ^
    --templateProperty jdbctogcs.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ^
    --templateProperty jdbctogcs.sql.lowerBound="LOWERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctogcs.sql.upperBound="UPPERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctogcs.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" ^
    --templateProperty jdbctogcs.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" ^
    --templateProperty jdbctogcs.write.mode="MODE" ^
    --templateProperty dbctogcs.output.partition.col="OUTPUT_PARTITION_COLUMN" ^
    --templateProperty jdbctogcs.temp.table="TEMP_VIEW" ^
    --templateProperty jdbctogcs.temp.query="TEMP_QUERY"

REST

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

PROJECT_ID: obrigatório. O ID do seu projeto do Google Cloud listado em Configurações do IAM.
REGION: obrigatório. Região do Compute Engine.
SUBNET: opcional. Se uma sub-rede não for especificada, ela na REGIÃO especificada da rede default está selecionada.
Exemplo: 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

Postgres 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

As variáveis a seguir são usadas para criar o JDBC_CONNECTION_URL:

JDBC_HOST
JDBC_PORT
JDBC_DATABASE ou, para o Oracle, JDBC_SERVICE
JDBC_USERNAME
JDBC_PASSWORD

Crie a JDBC_CONNECTION_URL usando uma das seguintes opções: formatos específicos do conector:

MySQL:

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

Postgres SQL:

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=

DRIVER: obrigatório. O driver JDBC usado para a conexão:

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

Microsoft SQL Server:

  
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver

Oracle:

oracle.jdbc.driver.OracleDriver

FORMAT: obrigatório. Formato de dados de saída. Opções: avro, parquet, csv ou json. Padrão: avro. Observação: se avro, adicione "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" à flag jars da CLI gcloud ou ao campo da API.
Exemplo (o prefixo file:// faz referência a um arquivo JAR do Dataproc sem servidor):
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [, ... outros potes]
MODE: obrigatório. Modo de gravação para a saída do Cloud Storage. Opções: append, overwrite, ignore, ou errorifexists.
TEMPLATE_VERSION: obrigatório. Especifique latest para a versão mais recente versão do modelo ou a data de uma versão específica, por exemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta Acesse gs://dataproc-templates-binaries ou execute gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries para listar as versões de modelo disponíveis.
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: obrigatório. Caminho do Cloud Storage em que a saída será armazenada.
Exemplo: gs://dataproc-templates/jdbc_to_cloud_storage_output
LOG_LEVEL: opcional. Nível de geração de registros. Pode ser ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Padrão: INFO.
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 usado para determinar o o salto de partição.
- UPPERBOUND:limite superior da coluna de partição da tabela de entrada do JDBC usado para decidir o salto 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 será usado para a conexão de entrada e saída do JDBC. Padrão: 10.
OUTPUT_PARTITION_COLUMN: opcional. Nome da coluna da partição de saída.
FETCHSIZE: opcional. Quantas linhas buscar por ida e volta. Padrão: 10.
QUERY ou QUERY_FILE: obrigatório. Defina QUERY ou QUERY_FILE para especificar a consulta a ser usada para extrair dados do JDBC
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. TEMPVIEW 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 Propriedade do Spark=pares value.
LABEL e LABEL_VALUE: opcional. Lista separada por vírgulas de pares label=value.
JDBC_SESSION_INIT: opcional. Declaração de inicialização de sessão para ler modelos Java.
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 pertencente 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": "1.2",
    "properties": {
      "PROPERTY": "PROPERTY_VALUE"
    }
  },
  "sparkBatch": {
    "mainClass": "com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate",
    "args": [
      "--template=JDBCTOGCS",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID",
      "--templateProperty","jdbctogcs.jdbc.url=JDBC_CONNECTION_URL",
      "--templateProperty","jdbctogcs.jdbc.driver.class.name=DRIVER",
      "--templateProperty","jdbctogcs.output.location=CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH",
      "--templateProperty","jdbctogcs.write.mode=MODE",
      "--templateProperty","jdbctogcs.output.format=FORMAT",
      "--templateProperty","jdbctogcs.sql.numPartitions=NUM_PARTITIONS",
      "--templateProperty","jdbctogcs.jdbc.fetchsize=FETCHSIZE",
      "--templateProperty","jdbctogcs.sql=QUERY",
      "--templateProperty","jdbctogcs.sql.file=QUERY_FILE",
      "--templateProperty","jdbctogcs.sql.partitionColumn=INPUT_PARTITION_COLUMN",
      "--templateProperty","jdbctogcs.sql.lowerBound=LOWERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctogcs.sql.upperBound=UPPERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctogcs.output.partition.col=OUTPUT_PARTITION_COLUMN",
      "--templateProperty","jdbctogcs.temp.table=TEMP_VIEW",
      "--templateProperty","jdbctogcs.temp.query=TEMP_QUERY",
      "--templateProperty","jdbctogcs.jdbc.sessioninitstatement=JDBC_SESSION_INIT"
    ],
    "jarFileUris": [
      "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar", "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"
  }
}