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Vorlage „Cloud Spanner für Cloud Storage“

Verwenden Sie die Dataproc-Serverless-Vorlage „Cloud Spanner für Cloud Storage“, um Daten aus Spanner-Datenbanken in Cloud Storage zu extrahieren.

Vorlage verwenden

Führen Sie die Vorlage mit der gcloud CLI oder der Dataproc API aus.

gcloud

Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

PROJECT_ID: erforderlich. Ihre Google Cloud Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt ist.
REGION: erforderlich. Compute Engine-Region
SUBNET: Optional. Wenn kein Subnetz angegeben ist, wird das Subnetz in der angegebenen REGION im default-Netzwerk ausgewählt.
Beispiel: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: erforderlich. Geben Sie latest für die neueste Vorlagenversion oder das Datum einer bestimmten Version an, z. B. 2023-03-17_v0.1.0-beta. Rufen Sie gs://dataproc-templates-binaries auf oder führen Sie gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries aus, um eine Liste der verfügbaren Vorlagenversionen aufzurufen.
INSTANCE: erforderlich. Spanner-Instanz-ID.
DATABASE: erforderlich. Spanner-Datenbank-ID.
TABLE: erforderlich. Name der Spanner-Eingabetabelle oder eine SQL-Abfrage für die Spanner-Eingabetabelle.
Beispiel (die SQL-Abfrage muss in Klammern stehen): (select * from TABLE)
SPANNER_JDBC_DIALECT: erforderlich. Spanner-JDBC-Dialekt. Optionen: googlesql oder postgresql Die Standardeinstellung ist googlesql.
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: erforderlich. Cloud Storage-Pfad, unter dem die Ausgabe gespeichert werden soll.
Beispiel: gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT: erforderlich. Ausgabedatenformat. Optionen: avro, parquet, csv oder json. Hinweis:Wenn avro, müssen Sie dem jars-Flag oder API-Feld der gcloud CLI „file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar“ hinzufügen.
Beispiel (das Präfix file:// verweist auf eine Dataproc Serverless-JAR-Datei):
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [ ... other jars]
MODE: erforderlich. Schreibmodus für Cloud Storage-Ausgabe. Optionen: append, overwrite, ignore oder errorifexists.
NUM_PARTITIONS: Optional. Die maximale Anzahl von Partitionen, die für die Parallelität von Tabellenlese- und ‑schreibvorgängen verwendet werden können.
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND: Optional. Bei Verwendung müssen alle folgenden Parameter angegeben werden:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: Name der Partitionsspalte der Spanner-Eingabetabelle.
- LOWERBOUND: Untergrenze der Spanner-Tabellenpartitionsspalte, die zum Bestimmen des Partitionsschritts verwendet wird.
- UPPERBOUND:Obergrenze der Spanner-Tabellenpartitionsspalte, anhand derer der Partitionsschritt festgelegt wird.
TEMP_VIEW und TEMP_QUERY: Optional. Mit diesen beiden optionalen Parametern können Sie eine Spark SQL-Transformation beim Laden von Daten in Cloud Storage anwenden. TEMP_VIEW muss mit dem Tabellennamen in der Abfrage übereinstimmen. TEMP_QUERY ist die Abfrageanweisung.
SERVICE_ACCOUNT: Optional. Wenn nicht angegeben, wird das Compute Engine-Standarddienstkonto verwendet.
PROPERTY und PROPERTY_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von Spark-Property=value-Paaren.
LABEL und LABEL_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von label=value-Paaren.
LOG_LEVEL: Optional. Protokollierungsebene. Kann ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE oder WARN sein. Standard: INFO.
KMS_KEY: Optional. Der Cloud Key Management Service-Schlüssel, der für die Verschlüsselung verwendet werden soll. Wenn kein Schlüssel angegeben ist, werden die Daten inaktiv verschlüsselt. Dazu wird ein Google-owned and Google-managed encryption keyverwendet.
Beispiel: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder 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" \
    --subnet="SUBNET" \
    --kms-key="KMS_KEY" \
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" \
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" \
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" \
    -- --template=SPANNERTOGCS \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.spanner.id="INSTANCE" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.database.id="DATABASE" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.table.id="TABLE" \
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" \
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.saveMode="MODE" \
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.format="FORMAT" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.lowerBound="LOWERBOUND" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.upperBound="UPPERBOUND" \
    --templateProperty spanner.spanner.gcs.input.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" \
    --templateProperty spanner.gcs.temp.table="TEMP_VIEW" \
    --templateProperty spanner.gcs.temp.query="TEMP_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" `
    --subnet="SUBNET" `
    --kms-key="KMS_KEY" `
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" `
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" `
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" `
    -- --template=SPANNERTOGCS `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.spanner.id="INSTANCE" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.database.id="DATABASE" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.table.id="TABLE" `
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" `
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.saveMode="MODE" `
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.format="FORMAT" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.lowerBound="LOWERBOUND" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.upperBound="UPPERBOUND" `
    --templateProperty spanner.spanner.gcs.input.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" `
    --templateProperty spanner.gcs.temp.table="TEMP_VIEW" `
    --templateProperty spanner.gcs.temp.query="TEMP_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" ^
    --subnet="SUBNET" ^
    --kms-key="KMS_KEY" ^
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ^
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ^
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ^
    -- --template=SPANNERTOGCS ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.spanner.id="INSTANCE" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.database.id="DATABASE" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.table.id="TABLE" ^
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" ^
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.saveMode="MODE" ^
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.format="FORMAT" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.lowerBound="LOWERBOUND" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.upperBound="UPPERBOUND" ^
    --templateProperty spanner.spanner.gcs.input.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" ^
    --templateProperty spanner.gcs.temp.table="TEMP_VIEW" ^
    --templateProperty spanner.gcs.temp.query="TEMP_QUERY" ^
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: erforderlich. Ihre Google Cloud Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt ist.
REGION: erforderlich. Compute Engine-Region
SUBNET: Optional. Wenn kein Subnetz angegeben ist, wird das Subnetz in der angegebenen REGION im default-Netzwerk ausgewählt.
Beispiel: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: erforderlich. Geben Sie latest für die neueste Vorlagenversion oder das Datum einer bestimmten Version an, z. B. 2023-03-17_v0.1.0-beta. Rufen Sie gs://dataproc-templates-binaries auf oder führen Sie gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries aus, um eine Liste der verfügbaren Vorlagenversionen aufzurufen.
INSTANCE: erforderlich. Spanner-Instanz-ID.
DATABASE: erforderlich. Spanner-Datenbank-ID.
TABLE: erforderlich. Name der Spanner-Eingabetabelle oder eine SQL-Abfrage für die Spanner-Eingabetabelle.
Beispiel (die SQL-Abfrage muss in Klammern stehen): (select * from TABLE)
SPANNER_JDBC_DIALECT: erforderlich. Spanner-JDBC-Dialekt. Optionen: googlesql oder postgresql Die Standardeinstellung ist googlesql.
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: erforderlich. Cloud Storage-Pfad, unter dem die Ausgabe gespeichert werden soll.
Beispiel: gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT: erforderlich. Ausgabedatenformat. Optionen: avro, parquet, csv oder json. Hinweis:Wenn avro, müssen Sie dem jars-Flag oder API-Feld der gcloud CLI „file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar“ hinzufügen.
Beispiel (das Präfix file:// verweist auf eine Dataproc Serverless-JAR-Datei):
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [ ... other jars]
MODE: erforderlich. Schreibmodus für Cloud Storage-Ausgabe. Optionen: append, overwrite, ignore oder errorifexists.
NUM_PARTITIONS: Optional. Die maximale Anzahl von Partitionen, die für die Parallelität von Tabellenlese- und ‑schreibvorgängen verwendet werden können.
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND: Optional. Bei Verwendung müssen alle folgenden Parameter angegeben werden:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: Name der Partitionsspalte der Spanner-Eingabetabelle.
- LOWERBOUND: Untergrenze der Spanner-Tabellenpartitionsspalte, die zum Bestimmen des Partitionsschritts verwendet wird.
- UPPERBOUND:Obergrenze der Spanner-Tabellenpartitionsspalte, anhand derer der Partitionsschritt festgelegt wird.
TEMP_VIEW und TEMP_QUERY: Optional. Mit diesen beiden optionalen Parametern können Sie eine Spark SQL-Transformation beim Laden von Daten in Cloud Storage anwenden. TEMP_VIEW muss mit dem Tabellennamen in der Abfrage übereinstimmen. TEMP_QUERY ist die Abfrageanweisung.
SERVICE_ACCOUNT: Optional. Wenn nicht angegeben, wird das Compute Engine-Standarddienstkonto verwendet.
PROPERTY und PROPERTY_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von Spark-Property=value-Paaren.
LABEL und LABEL_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von label=value-Paaren.
LOG_LEVEL: Optional. Protokollierungsebene. Kann ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE oder WARN sein. Standard: INFO.
KMS_KEY: Optional. Der Cloud Key Management Service-Schlüssel, der für die Verschlüsselung verwendet werden soll. Wenn kein Schlüssel angegeben ist, werden die Daten inaktiv verschlüsselt. Dazu wird ein Google-owned and Google-managed encryption keyverwendet.
Beispiel: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

HTTP-Methode und URL:

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches

JSON-Text anfordern:


{
  "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","SPANNERTOGCS",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.spanner.id=INSTANCE",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.database.id=DATABASE",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.table.id=TABLE",
      "--templateProperty","spanner.gcs.output.gcs.path=CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH",
      "--templateProperty","spanner.gcs.output.gcs.saveMode=MODE",
      "--templateProperty","spanner.gcs.output.gcs.format=FORMAT",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.sql.partitionColumn=INPUT_PARTITION_COLUMN",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.sql.lowerBound=LOWERBOUND",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.sql.upperBound=UPPERBOUND",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.sql.numPartitions=NUM_PARTITIONS",
      "--templateProperty","spanner.gcs.temp.table=TEMP_VIEW",
      "--templateProperty","spanner.gcs.temp.query=TEMP_QUERY",
      "--templateProperty spanner.jdbc.dialect=SPANNER_JDBC_DIALECT"
    ],
    "jarFileUris":[
      "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar", "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar"
    ]
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:


{
  "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"
  }
}