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Modèle Cloud Storage vers BigQuery

Utiliser Dataproc sans serveur avec Cloud Storage dans BigQuery pour extraire des données de Cloud Storage vers BigQuery.

Utiliser le modèle

Exécuter le modèle à l'aide de gcloud CLI ou de Dataproc API.

gcloud

Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : valeur obligatoire. ID de votre projet Google Cloud répertorié dans les paramètres IAM.
REGION : valeur obligatoire. Compute Engine région.
TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiez latest pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple 2023-03-17_v0.1.0-beta (accédez à gs://dataproc-templates-binaries ou exécutez gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries pour afficher les versions de modèle disponibles).
CLOUD_STORAGE_PATH : valeur obligatoire. Chemin d'accès Cloud Storage source.
Exemple gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output"
FORMAT : valeur obligatoire. Format des données d'entrée. Options : avro, parquet, csv ou json. Remarque:Si la valeur est avro, vous devez ajouter "file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar". à l'option jars de la gcloud CLI ou au champ d'API.
Exemple (le préfixe file:// fait référence à un fichier JAR Dataproc sans serveur) :
--jars=file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar, [, ... autres pots]
DATASET : valeur obligatoire. Ensemble de données BigQuery de destination.
TABLE : valeur obligatoire. Table BigQuery de destination.
TEMP_BUCKET : valeur obligatoire. Bucket Cloud Storage temporaire utilisé pour le préproduction des données avant de les charger dans BigQuery.
SUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseau default est sélectionné.
Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPVIEW et SQL_QUERY : facultatifs. Vous pouvez utiliser ces deux paramètres facultatifs pour appliquer une transformation Spark SQL lors du chargement des données dans BigQuery. TEMPVIEW est le nom de la vue temporaire et SQL_QUERY est l'instruction de requête. TEMPVIEW et le nom de table dans SQL_QUERY doivent correspondre.
SERVICE_ACCOUNT : facultatif. S'il n'est pas fourni, la valeur default Compute Engine service account (Compte de service Compute Engine par défaut) est utilisé.
PROPERTY et PROPERTY_VALUE: Facultatif. Liste de paires propriété Spark=value séparées par une virgule.
LABEL et LABEL_VALUE: Facultatif. Liste de paires label=value séparées par une virgule.
LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation Peut appartenir à l'une des valeurs suivantes : ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO OFF, TRACE ou WARN. Valeur par défaut : INFO.
KMS_KEY : facultatif. Clé Cloud Key Management Service à utiliser pour le chiffrement. Si aucune clé n'est spécifiée, les données sont chiffrées au repos à l'aide d'une clé appartenant à Google et gérée par Google.
Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Exécutez la commande suivante :

Linux, macOS ou 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" \
    --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)

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" `
    --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)

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" ^
    --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

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : valeur obligatoire. ID de votre projet Google Cloud répertorié dans les paramètres IAM.
REGION : valeur obligatoire. Compute Engine région.
TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiez latest pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple 2023-03-17_v0.1.0-beta (accédez à gs://dataproc-templates-binaries ou exécutez gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries pour afficher les versions de modèle disponibles).
CLOUD_STORAGE_PATH : valeur obligatoire. Source Cloud Storage chemin d'accès.
Exemple gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output"
FORMAT : valeur obligatoire. Format des données d'entrée. Options : avro, parquet, csv ou json. Remarque:Si la valeur est avro, vous devez ajouter "file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar". à l'option jars de la gcloud CLI ou au champ d'API.
Exemple (le préfixe file:// fait référence à un fichier JAR Dataproc sans serveur) :
--jars=file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar, [, ... autres pots]
DATASET : valeur obligatoire. Ensemble de données BigQuery de destination.
TABLE : valeur obligatoire. Table BigQuery de destination.
TEMP_BUCKET : valeur obligatoire. Bucket Cloud Storage temporaire utilisé pour le préproduction des données avant de les charger dans BigQuery.
SUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseau default est sélectionné.
Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPVIEW et SQL_QUERY : facultatifs. Vous pouvez utiliser ces deux paramètres facultatifs pour appliquer une transformation Spark SQL lors du chargement des données dans BigQuery. TEMPVIEW est le nom de la vue temporaire et SQL_QUERY est l'instruction de requête. TEMPVIEW et le nom de table dans SQL_QUERY doivent correspondre.
SERVICE_ACCOUNT : facultatif. S'il n'est pas fourni, la valeur default Compute Engine service account (Compte de service Compute Engine par défaut) est utilisé.
PROPERTY et PROPERTY_VALUE: Facultatif. Liste de paires propriété Spark=value séparées par une virgule.
LABEL et LABEL_VALUE : facultatives. Liste de paires label=value séparées par une virgule.
LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation Peut appartenir à l'une des valeurs suivantes : ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO OFF, TRACE ou WARN. Valeur par défaut : INFO.
KMS_KEY : facultatif. Clé Cloud Key Management Service à utiliser pour le chiffrement. Si aucune clé n'est spécifiée, les données sont chiffrées au repos à l'aide d'une clé appartenant à Google et gérée par Google.
Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :


{
  "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", "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/external/spark-avro.jar", "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar"
    ]
  }
}

Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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)

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :


{
  "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"
  }
}