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Plantilla de Cloud Spanner a Cloud Storage

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

Usar la plantilla

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

gcloud

Antes de usar los datos de los comandos que se indican a continuación, haz los siguientes cambios:

PROJECT_ID: obligatorio. El ID de tu proyecto, que se indica en la sección Configuración de gestión de identidades y accesos. Google Cloud
REGION: obligatorio. Región de Compute Engine.
SUBNET: opcional. Si no se especifica ninguna subred, se seleccionará la subred de la red default de la región especificada.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: obligatorio. Especifique latest para la versión más reciente de la plantilla o la fecha de una versión específica (por ejemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta). Consulte gs://dataproc-templates-binaries o ejecute gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries para ver una lista de las versiones de plantilla disponibles.
INSTANCE: obligatorio. ID de instancia de Spanner.
DATABASE: obligatorio. ID de la base de datos de Spanner.
TABLE: obligatorio. Nombre de la tabla de entrada de Spanner o una consulta de SQL en la tabla de entrada de Spanner.
Ejemplo (la consulta de SQL debe estar entre paréntesis): (select * from TABLE)
SPANNER_JDBC_DIALECT: obligatorio. Dialecto JDBC de Spanner. Opciones: googlesql o postgresql. El valor predeterminado es googlesql.
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: obligatorio. Ruta de Cloud Storage en la que se almacenará la salida.
Ejemplo: gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT: obligatorio. Formato de los datos de salida. Opciones: avro, parquet, csv o json. Nota: Si avro, debes añadir "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" a la marca jars de la CLI de gcloud o al campo de la API.
Ejemplo (el prefijo file:// hace referencia a un archivo JAR de Serverless para Apache Spark):
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [ ... otros archivos JAR]
MODE: obligatorio. Modo de escritura de la salida de Cloud Storage. Opciones: append, overwrite, ignore o errorifexists.
NUM_PARTITIONS: opcional. Número máximo de particiones que se pueden usar para el paralelismo de lecturas y escrituras de tablas.
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND: opcional. Si se usa, se deben especificar todos los parámetros siguientes:
- INPUT_PARTITION_COLUMN nombre de la columna de partición de la tabla de entrada de Spanner.
- LOWERBOUND: límite inferior de la columna de partición de la tabla de entrada de Spanner que se usa para determinar el paso de la partición.
- UPPERBOUND: límite superior de la columna de partición de la tabla de entrada de Spanner que se usa para decidir el paso de partición.
TEMP_VIEW y TEMP_QUERY: opcionales. Puedes usar estos dos parámetros opcionales para aplicar una transformación de Spark SQL al cargar datos en Cloud Storage. TEMP_VIEW debe ser el mismo que el nombre de la tabla que se usa en la consulta, y TEMP_QUERY es la instrucción de la consulta.
SERVICE_ACCOUNT: opcional. Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
PROPERTY y PROPERTY_VALUE: opcional. Lista de pares propiedad de Spark=value separados por comas.
LABEL y LABEL_VALUE: Opcionales. Lista de pares label=value separados por comas.
LOG_LEVEL: opcional. Nivel de registro. Puede ser uno de los siguientes: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE o WARN. Valor predeterminado: INFO.
KMS_KEY: opcional. La clave de Cloud Key Management Service que se va a usar para el cifrado. Si no se especifica ninguna clave, los datos se cifran en reposo con una 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" \
    --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

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

PROJECT_ID: obligatorio. El ID de tu proyecto, que se indica en la sección Configuración de gestión de identidades y accesos. Google Cloud
REGION: obligatorio. Región de Compute Engine.
SUBNET: opcional. Si no se especifica ninguna subred, se seleccionará la subred de la red default de la región especificada.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: obligatorio. Especifique latest para la versión más reciente de la plantilla o la fecha de una versión específica (por ejemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta). Consulte gs://dataproc-templates-binaries o ejecute gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries para ver una lista de las versiones de plantilla disponibles.
INSTANCE: obligatorio. ID de instancia de Spanner.
DATABASE: obligatorio. ID de la base de datos de Spanner.
TABLE: obligatorio. Nombre de la tabla de entrada de Spanner o una consulta de SQL en la tabla de entrada de Spanner.
Ejemplo (la consulta de SQL debe estar entre paréntesis): (select * from TABLE)
SPANNER_JDBC_DIALECT: obligatorio. Dialecto JDBC de Spanner. Opciones: googlesql o postgresql. El valor predeterminado es googlesql.
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: obligatorio. Ruta de Cloud Storage en la que se almacenará la salida.
Ejemplo: gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT: obligatorio. Formato de los datos de salida. Opciones: avro, parquet, csv o json. Nota: Si avro, debes añadir "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" a la marca jars de la CLI de gcloud o al campo de la API.
Ejemplo (el prefijo file:// hace referencia a un archivo JAR de Serverless para Apache Spark):
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [ ... otros archivos JAR]
MODE: obligatorio. Modo de escritura de la salida de Cloud Storage. Opciones: append, overwrite, ignore o errorifexists.
NUM_PARTITIONS: opcional. Número máximo de particiones que se pueden usar para el paralelismo de lecturas y escrituras de tablas.
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND: opcional. Si se usa, se deben especificar todos los parámetros siguientes:
- INPUT_PARTITION_COLUMN nombre de la columna de partición de la tabla de entrada de Spanner.
- LOWERBOUND: límite inferior de la columna de partición de la tabla de entrada de Spanner que se usa para determinar el paso de la partición.
- UPPERBOUND: límite superior de la columna de partición de la tabla de entrada de Spanner que se usa para decidir el paso de partición.
TEMP_VIEW y TEMP_QUERY: opcionales. Puedes usar estos dos parámetros opcionales para aplicar una transformación de Spark SQL al cargar datos en Cloud Storage. TEMP_VIEW debe ser el mismo que el nombre de la tabla que se usa en la consulta, y TEMP_QUERY es la instrucción de la consulta.
SERVICE_ACCOUNT: opcional. Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
PROPERTY y PROPERTY_VALUE: opcional. Lista de pares propiedad de Spark=value separados por comas.
LABEL y LABEL_VALUE: Opcionales. Lista de pares label=value separados por comas.
LOG_LEVEL: opcional. Nivel de registro. Puede ser uno de los siguientes: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE o WARN. Valor predeterminado: INFO.
KMS_KEY: opcional. La clave de Cloud Key Management Service que se va a usar para el cifrado. Si no se especifica ninguna clave, los datos se cifran en reposo con una 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","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"
    ]
  }
}

Para enviar tu solicitud, despliega una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, 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 presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, 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 siguiente:


{
  "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"
  }
}