Modèle Cloud Storage vers Cloud Spanner
Utilisez le modèle Dataproc Serverless Cloud Storage vers Spanner pour extraire des données de Cloud Storage vers Spanner.
Utiliser le modèle
Exécutez le modèle à l'aide de la CLI gcloud ou de l'API Dataproc.
Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
PROJECT_ID : valeur obligatoire. Votre ID de projet Google Cloud indiqué dans les paramètres IAM.REGION : valeur obligatoire. Région Compute EngineSUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseaudefault
est sélectionné.Exemple
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiezlatest
pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple2023-03-17_v0.1.0-beta
(accédez à gs://dataproc-templates-binaries ou exécutezgcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
pour afficher les versions de modèle disponibles).CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH : valeur obligatoire. Chemin d'accès Cloud Storage à partir duquel les données d'entrée seront lues.Exemple
gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT : valeur obligatoire. Format des données d'entrée. Options:avro
,parquet
ouorc
. Remarque:Si la valeur estavro
, vous devez ajouter "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar
" au champ de l'indicateur ou de l'API de la CLI gcloudjars
.Exemple (le préfixe
file://
fait référence à un fichier JAR Dataproc sans serveur):--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar,
[ ... other jars]INSTANCE : valeur obligatoire. ID de l'instance Spanner.DATABASE : valeur obligatoire. ID de la base de données Spanner.TABLE : valeur obligatoire. Nom de la table de sortie Spanner.SPANNER_JDBC_DIALECT : valeur obligatoire. Dialecte JDBC Spanner. Options:googlesql
oupostgresql
. La valeur par défaut estgooglesql
.MODE : facultatif. Mode d'écriture pour la sortie Spanner. Options:Append
,Overwrite
,Ignore
ouErrorifExists
. La valeur par défaut estErrorifExists
.PRIMARY_KEY : valeur obligatoire. Colonnes de clé primaire séparées par une virgule requises lors de la création de la table de sortie Spanner.BATCHSIZE : facultatif. Nombre d'enregistrements à insérer en un aller-retour dans la table Spanner. Valeur par défaut : 1 000.SERVICE_ACCOUNT : facultatif. Si aucune valeur n'est fournie, le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé.PROPERTY etPROPERTY_VALUE : facultatives. Liste de paires propriété Spark=value
séparées par une virgule.LABEL etLABEL_VALUE : facultatives. Liste de paireslabel
=value
séparées par une virgule.LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Il peut s'agir deALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. 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'un Google-owned and Google-managed encryption key.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="1.2" \ --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 GCSTOSPANNER \ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL " \ --templateProperty project.id="PROJECT_ID " \ --templateProperty gcs.spanner.input.format="FORMAT " \ --templateProperty gcs.spanner.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH " \ --templateProperty gcs.spanner.output.instance="INSTANCE " \ --templateProperty gcs.spanner.output.database="DATABASE " \ --templateProperty gcs.spanner.output.table="TABLE " \ --templateProperty gcs.spanner.output.saveMode="MODE " \ --templateProperty gcs.spanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY " \ --templateProperty gcs.spanner.output.batchInsertSize="BATCHSIZE " \ --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 GCSTOSPANNER ` --templateProperty log.level="LOG_LEVEL " ` --templateProperty project.id="PROJECT_ID " ` --templateProperty gcs.spanner.input.format="FORMAT " ` --templateProperty gcs.spanner.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH " ` --templateProperty gcs.spanner.output.instance="INSTANCE " ` --templateProperty gcs.spanner.output.database="DATABASE " ` --templateProperty gcs.spanner.output.table="TABLE " ` --templateProperty gcs.spanner.output.saveMode="MODE " ` --templateProperty gcs.spanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY " ` --templateProperty gcs.spanner.output.batchInsertSize="BATCHSIZE " ` --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 GCSTOSPANNER ^ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL " ^ --templateProperty project.id="PROJECT_ID " ^ --templateProperty gcs.spanner.input.format="FORMAT " ^ --templateProperty gcs.spanner.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH " ^ --templateProperty gcs.spanner.output.instance="INSTANCE " ^ --templateProperty gcs.spanner.output.database="DATABASE " ^ --templateProperty gcs.spanner.output.table="TABLE " ^ --templateProperty gcs.spanner.output.saveMode="MODE " ^ --templateProperty gcs.spanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY " ^ --templateProperty gcs.spanner.output.batchInsertSize="BATCHSIZE " ^ --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT "
Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
PROJECT_ID : valeur obligatoire. Votre Google Cloud ID de projet indiqué dans les paramètres IAM.REGION : valeur obligatoire. Région Compute EngineSUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseaudefault
est sélectionné.Exemple
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiezlatest
pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple2023-03-17_v0.1.0-beta
(accédez à gs://dataproc-templates-binaries ou exécutezgcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
pour afficher les versions de modèle disponibles).CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH : valeur obligatoire. Chemin d'accès Cloud Storage à partir duquel les données d'entrée seront lues.Exemple
gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT : valeur obligatoire. Format des données d'entrée. Options:avro
,parquet
ouorc
. Remarque:Si la valeur estavro
, vous devez ajouter "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar
" au champ de l'indicateur ou de l'API de la CLI gcloudjars
.Exemple (le préfixe
file://
fait référence à un fichier JAR Dataproc sans serveur):--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar,
[ ... other jars]INSTANCE : valeur obligatoire. ID de l'instance Spanner.DATABASE : valeur obligatoire. ID de la base de données Spanner.TABLE : valeur obligatoire. Nom de la table de sortie Spanner.SPANNER_JDBC_DIALECT : valeur obligatoire. Dialecte JDBC Spanner. Options:googlesql
oupostgresql
. La valeur par défaut estgooglesql
.MODE : facultatif. Mode d'écriture pour la sortie Spanner. Options:Append
,Overwrite
,Ignore
ouErrorifExists
. La valeur par défaut estErrorifExists
.PRIMARY_KEY : valeur obligatoire. Colonnes de clé primaire séparées par une virgule requises lors de la création de la table de sortie Spanner.BATCHSIZE : facultatif. Nombre d'enregistrements à insérer en un aller-retour dans la table Spanner. Valeur par défaut : 1 000.SERVICE_ACCOUNT : facultatif. Si aucune valeur n'est fournie, le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé.PROPERTY etPROPERTY_VALUE : facultatives. Liste de paires propriété Spark=value
séparées par une virgule.LABEL etLABEL_VALUE : facultatives. Liste de paireslabel
=value
séparées par une virgule.LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Il peut s'agir deALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. 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'un Google-owned and Google-managed encryption key.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": "1.2", "properties": { "PROPERTY ": "PROPERTY_VALUE " } }, "sparkBatch": { "mainClass": "com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate", "args": [ "--template","GCSTOSPANNER", "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID ", "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL ", "--templateProperty","gcs.spanner.input.format=FORMAT ", "--templateProperty","gcs.spanner.input.location=CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH ", "--templateProperty","gcs.spanner.output.instance=INSTANCE ", "--templateProperty","gcs.spanner.output.database=DATABASE ", "--templateProperty","gcs.spanner.output.table=TABLE ", "--templateProperty","gcs.spanner.output.saveMode=MODE ", "--templateProperty","gcs.spanner.output.primaryKey=PRIMARY_KEY ", "--templateProperty","gcs.spanner.output.batchInsertSize=BATCHSIZE ", "--templateProperty spanner.jdbc.dialect=SPANNER_JDBC_DIALECT " ], "jarFileUris":[ "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)
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)
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" } }