Vorlage „Cloud Storage für BigQuery“

Verwenden Sie die Vorlage „Serverless for Apache Spark Cloud Storage to BigQuery“, um Daten aus Cloud Storage in BigQuery 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. Die Google Cloud Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt ist.
• REGION: erforderlich. Compute Engine-Region.
• 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 die verfügbaren Vorlagenversionen aufzulisten.
• CLOUD_STORAGE_PATH: erforderlich. Cloud Storage-Quellpfad.

  Beispiel: gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output"

• FORMAT: erforderlich. Format der Eingabedaten. Optionen: avro, parquet, csv oder json. Hinweis:Wenn avro, müssen Sie dem gcloud CLI-Flag oder API-Feld jars „file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar“ hinzufügen.

  Beispiel (das Präfix file:// verweist auf eine Serverless for Apache Spark-JAR-Datei):

  --jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [, ... other jars]
• DATASET: erforderlich. BigQuery-Ziel-Dataset.
• TABLE: erforderlich. BigQuery-Zieltabelle.
• TEMP_BUCKET: erforderlich. Temporärer Cloud Storage-Bucket, der zum Bereitstellen von Daten vor dem Laden in BigQuery verwendet wird.
• 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

• TEMPVIEW und SQL_QUERY: Optional. Mit diesen beiden optionalen Parametern können Sie eine Spark SQL-Transformation anwenden, während Sie Daten in BigQuery laden. TEMPVIEW ist der Name der temporären Ansicht und SQL_QUERY die Abfrageanweisung. TEMPVIEW und der Tabellenname in SQL_QUERY müssen übereinstimmen.
• SERVICE_ACCOUNT: Optional. Wenn nicht angegeben, wird das Compute Engine-Standarddienstkonto verwendet.
• PROPERTY und PROPERTY_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von Spark-Eigenschaft=value-Paaren.
• LABEL und LABEL_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von label=value-Paaren.
• LOG_LEVEL: Optional. Ebene der Protokollierung. Kann einer der folgenden Werte sein: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE oder WARN. Standard: INFO.
• KMS_KEY: Optional. Der Cloud Key Management Service-Schlüssel, der für die Verschlüsselung verwendet werden soll. Wenn kein Schlüssel angegeben ist, werden Daten mit einem Google-owned and Google-managed encryption keyim Ruhezustand verschlüsselt.

  Beispiel: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder Cloud Shell

Hinweis: Prüfen Sie, ob die Google Cloud CLI mit Authentifizierung und einem Projekt initialisiert wurde. Führen Sie dazu gcloud init oder gcloud auth login und gcloud config set project aus.

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=GCSTOBIGQUERY \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \
    --templateProperty gcs.bigquery.input.location="CLOUD_STORAGE_PATH" \
    --templateProperty gcs.bigquery.input.format="FORMAT" \
    --templateProperty gcs.bigquery.output.dataset="DATASET" \
    --templateProperty gcs.bigquery.output.table="TABLE" \
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.bucket.name="TEMP_BUCKET" \
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.table="TEMPVIEW" \
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.query="SQL_QUERY"

Windows (PowerShell)

Hinweis: Prüfen Sie, ob die Google Cloud CLI mit Authentifizierung und einem Projekt initialisiert wurde. Führen Sie dazu gcloud init oder gcloud auth login und gcloud config set project aus.

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=GCSTOBIGQUERY `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" `
    --templateProperty gcs.bigquery.input.location="CLOUD_STORAGE_PATH" `
    --templateProperty gcs.bigquery.input.format="FORMAT" `
    --templateProperty gcs.bigquery.output.dataset="DATASET" `
    --templateProperty gcs.bigquery.output.table="TABLE" `
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.bucket.name="TEMP_BUCKET" `
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.table="TEMPVIEW" `
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.query="SQL_QUERY"

Windows (cmd.exe)

Hinweis: Prüfen Sie, ob die Google Cloud CLI mit Authentifizierung und einem Projekt initialisiert wurde Führen Sie dazu gcloud init oder gcloud auth login und gcloud config set project aus.

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=GCSTOBIGQUERY ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^
    --templateProperty gcs.bigquery.input.location="CLOUD_STORAGE_PATH" ^
    --templateProperty gcs.bigquery.input.format="FORMAT" ^
    --templateProperty gcs.bigquery.output.dataset="DATASET" ^
    --templateProperty gcs.bigquery.output.table="TABLE" ^
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.bucket.name="TEMP_BUCKET" ^
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.table="TEMPVIEW" ^
    --templateProperty gcs.bigquery.temp.query="SQL_QUERY"

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

• PROJECT_ID: erforderlich. Die Google Cloud Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt ist.
• REGION: erforderlich. Compute Engine-Region.
• 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 die verfügbaren Vorlagenversionen aufzulisten.
• CLOUD_STORAGE_PATH: erforderlich. Cloud Storage-Quellpfad.

  Beispiel: gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output"

• FORMAT: erforderlich. Format der Eingabedaten. Optionen: avro, parquet, csv oder json. Hinweis:Wenn avro, müssen Sie dem gcloud CLI-Flag oder API-Feld jars „file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar“ hinzufügen.

  Beispiel (das Präfix file:// verweist auf eine Serverless for Apache Spark-JAR-Datei):

  --jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [, ... other jars]
• DATASET: erforderlich. BigQuery-Ziel-Dataset.
• TABLE: erforderlich. BigQuery-Zieltabelle.
• TEMP_BUCKET: erforderlich. Temporärer Cloud Storage-Bucket, der zum Bereitstellen von Daten vor dem Laden in BigQuery verwendet wird.
• 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

• TEMPVIEW und SQL_QUERY: Optional. Mit diesen beiden optionalen Parametern können Sie eine Spark SQL-Transformation anwenden, während Sie Daten in BigQuery laden. TEMPVIEW ist der Name der temporären Ansicht und SQL_QUERY die Abfrageanweisung. TEMPVIEW und der Tabellenname in SQL_QUERY müssen übereinstimmen.
• SERVICE_ACCOUNT: Optional. Wenn nicht angegeben, wird das Compute Engine-Standarddienstkonto verwendet.
• PROPERTY und PROPERTY_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von Spark-Eigenschaft=value-Paaren.
• LABEL und LABEL_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von label=value-Paaren.
• LOG_LEVEL: Optional. Ebene der Protokollierung. Kann einer der folgenden Werte sein: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE oder WARN. Standard: INFO.
• KMS_KEY: Optional. Der Cloud Key Management Service-Schlüssel, der für die Verschlüsselung verwendet werden soll. Wenn kein Schlüssel angegeben ist, werden Daten mit einem Google-owned and Google-managed encryption keyim Ruhezustand verschlüsselt.

  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", "GCSTOBIGQUERY",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID",
      "--templateProperty","gcs.bigquery.input.location=CLOUD_STORAGE_PATH",
      "--templateProperty","gcs.bigquery.input.format=FORMAT",
      "--templateProperty","gcs.bigquery.output.dataset=DATASET",
      "--templateProperty","gcs.bigquery.output.table=TABLE",
      "--templateProperty","gcs.bigquery.temp.bucket.name=TEMP_BUCKET",
      "--templateProperty","gcs.bigquery.temp.table=TEMPVIEW",
      "--templateProperty","gcs.bigquery.temp.query=SQL_QUERY"
    ],
    "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"
  }
}