Vorlage „Cloud Storage zu Cloud Storage“
Mit der Vorlage „Serverless for Apache Spark Cloud Storage to Cloud Storage“ können Sie Daten aus Cloud Storage in Cloud Storage 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.
- SUBNET: Optional. Wenn kein Subnetz angegeben ist, wird das Subnetz in der angegebenen REGION im Netzwerk
default
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 Siegcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
aus, um die verfügbaren Vorlagenversionen aufzulisten. - CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH: erforderlich. Cloud Storage-Pfad, aus dem Eingabedaten gelesen werden.
Beispiel:
gs://example-bucket/example-folder/
- FORMAT: erforderlich. Format der Eingabedaten. Optionen:
avro
,parquet
oderorc
. Hinweis:Wennavro
, müssen Sie dem gcloud CLI-Flag oder API-Feldjars
„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] -
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH:
Erforderlich. Cloud Storage-Pfad, in dem die Ausgabe gespeichert wird.
Beispiel:
gs://example-bucket/example-folder/
-
OUTPUT_FILE_FORMAT:
Erforderlich. Ausgabedatenformat. Optionen:
avro
,csv
,parquet
,json
oderorc
. Hinweis:Wennavro
, müssen Sie dem gcloud CLI-Flag oder API-Feldjars
„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] -
MODE:
Erforderlich. Schreibmodus für die Cloud Storage-Ausgabe.
Optionen:
Append
,Overwrite
,Ignore
oderErrorIfExists
. - TEMP_TABLE und TEMP_QUERY: Optional. Mit diesen beiden optionalen Parametern können Sie eine Spark SQL-Transformation anwenden, während Daten in Cloud Storage geladen werden. TEMP_TABLE ist der Name der temporären Ansicht und TEMP_QUERY die Abfrageanweisung. TEMP_TABLE und der Tabellenname in TEMP_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
oderWARN
. 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
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,file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" \ --subnet="SUBNET" \ --kms-key="KMS_KEY" \ --service-account="SERVICE_ACCOUNT" \ --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" \ --labels="LABEL=LABEL_VALUE" \ -- --template=GCSTOGCS \ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \ --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \ --templateProperty gcs.gcs.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH" \ --templateProperty gcs.gcs.input.format="INPUT_FILE_FORMAT" \ --templateProperty gcs.gcs.output.location="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" \ --templateProperty gcs.gcs.output.format="OUTPUT_FILE_FORMAT" \ --templateProperty gcs.gcs.write.mode="MODE" \ --templateProperty gcs.gcs.temp.table="TEMP_TABLE" \ --templateProperty gcs.gcs.temp.query="TEMP_QUERY"
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,file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" ` --subnet="SUBNET" ` --kms-key="KMS_KEY" ` --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ` --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ` --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ` -- --template=GCSTOGCS ` --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ` --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ` --templateProperty gcs.gcs.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH" ` --templateProperty gcs.gcs.input.format="INPUT_FILE_FORMAT" ` --templateProperty gcs.gcs.output.location="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" ` --templateProperty gcs.gcs.output.format="OUTPUT_FILE_FORMAT" ` --templateProperty gcs.gcs.write.mode="MODE" ` --templateProperty gcs.gcs.temp.table="TEMP_TABLE" ` --templateProperty gcs.gcs.temp.query="TEMP_QUERY"
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,file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" ^ --subnet="SUBNET" ^ --kms-key="KMS_KEY" ^ --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ^ --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ^ --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ^ -- --template=GCSTOGCS ^ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^ --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^ --templateProperty gcs.gcs.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH" ^ --templateProperty gcs.gcs.input.format="INPUT_FILE_FORMAT" ^ --templateProperty gcs.gcs.output.location="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" ^ --templateProperty gcs.gcs.output.format="OUTPUT_FILE_FORMAT" ^ --templateProperty gcs.gcs.write.mode="MODE" ^ --templateProperty gcs.gcs.temp.table="TEMP_TABLE" ^ --templateProperty gcs.gcs.temp.query="TEMP_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.
- SUBNET: Optional. Wenn kein Subnetz angegeben ist, wird das Subnetz in der angegebenen REGION im Netzwerk
default
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 Siegcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
aus, um die verfügbaren Vorlagenversionen aufzulisten. - CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH: erforderlich. Cloud Storage-Pfad, aus dem Eingabedaten gelesen werden.
Beispiel:
gs://example-bucket/example-folder/
- FORMAT: erforderlich. Format der Eingabedaten. Optionen:
avro
,parquet
oderorc
. Hinweis:Wennavro
, müssen Sie dem gcloud CLI-Flag oder API-Feldjars
„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] -
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH:
Erforderlich. Cloud Storage-Pfad, in dem die Ausgabe gespeichert wird.
Beispiel:
gs://example-bucket/example-folder/
-
OUTPUT_FILE_FORMAT:
Erforderlich. Ausgabedatenformat. Optionen:
avro
,csv
,parquet
,json
oderorc
. Hinweis:Wennavro
, müssen Sie dem gcloud CLI-Flag oder API-Feldjars
„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] -
MODE:
Erforderlich. Schreibmodus für die Cloud Storage-Ausgabe.
Optionen:
Append
,Overwrite
,Ignore
oderErrorIfExists
. - TEMP_TABLE und TEMP_QUERY: Optional. Mit diesen beiden optionalen Parametern können Sie eine Spark SQL-Transformation anwenden, während Daten in Cloud Storage geladen werden. TEMP_TABLE ist der Name der temporären Ansicht und TEMP_QUERY die Abfrageanweisung. TEMP_TABLE und der Tabellenname in TEMP_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
oderWARN
. 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","GCSTOGCS", "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID", "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL", "--templateProperty","gcs.gcs.input.location=CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH", "--templateProperty","gcs.gcs.input.format=INPUT_FILE_FORMAT", "--templateProperty","gcs.gcs.output.location=CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH", "--templateProperty","gcs.gcs.output.format=OUTPUT_FILE_FORMAT", "--templateProperty","gcs.gcs.write.mode=MODE", "--templateProperty","gcs.gcs.temp.table=TEMP_TABLE", "--templateProperty","gcs.gcs.temp.query=TEMP_QUERY" ], "jarFileUris":[ "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar", "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" ] } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
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" } }