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Cloud Storage to Cloud Storage 模板

使用 Dataproc 无服务器 Cloud Storage 到 Cloud Storage 模板将数据从 Cloud Storage 提取到 Cloud Storage。

使用模板

使用 gcloud CLI 或 Dataproc API 运行模板。

gcloud

在使用下面的命令数据之前，请先进行以下替换：

PROJECT_ID：必填。您的 Google Cloud 项目 ID 列于 IAM 设置。
REGION：必填。Compute Engine 区域。
SUBNET：可选。如果未指定子网，已选择 default 网络中指定 REGION 内的数据。
示例： projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION：必填。指定 latest 为最新版本模板版本或特定版本的日期，例如 2023-03-17_v0.1.0-beta （请访问 gs://dataproc-templates-binaries 或运行 gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries 列出可用的模板版本）。
CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH：必填。将读取输入数据的 Cloud Storage 路径。
示例： gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT：必填。输入数据格式。选项：avro， parquet 或 orc。注意：如果为 avro，您必须添加“file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar” jars gcloud CLI 标志或 API 字段。
示例（file:// 前缀引用 Dataproc Serverless jar 文件）：
--jars=file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar, [ ... 其他罐子]
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: 必填。用于存储输出的 Cloud Storage 路径。
示例： gs://example-bucket/example-folder/
OUTPUT_FILE_FORMAT: 必填。输出数据格式。选项：avro、csv parquet、json 或 orc。注意：如果为 avro，您必须添加“file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar” jars gcloud CLI 标志或 API 字段。
示例（file:// 前缀引用 Dataproc Serverless jar 文件）：
--jars=file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar, [ ... 其他罐子]
MODE: 必填。Cloud Storage 输出的写入模式。选项：Append、Overwrite、Ignore 或 ErrorIfExists。
TEMP_TABLE 和 TEMP_QUERY：可选。您可以在将数据加载到 Cloud Storage 时使用这两个可选参数来应用 Spark SQL 转换。 TEMP_TABLE 是临时视图名称，TEMP_QUERY 是查询语句。TEMP_TABLE 和 TEMP_QUERY 中的表名称必须匹配。
SERVICE_ACCOUNT：可选。如果未提供，默认的 Compute Engine 服务账号。
PROPERTY 和 PROPERTY_VALUE：选填。以英文逗号分隔的 Spark 属性=value 对列表。
LABEL 和 LABEL_VALUE：可选。以英文逗号分隔的 label=value 对列表。
LOG_LEVEL：可选。日志记录级别。可以是 ALL、DEBUG、ERROR、FATAL、INFO、OFF、TRACE 或 WARN 中的一个。默认值：INFO。
KMS_KEY：可选。用于加密的 Cloud Key Management Service 密钥。如果未指定密钥，系统会使用 Google 拥有且 Google 管理的密钥对数据进行静态加密。
示例： projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

执行以下命令：

Linux、macOS 或 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,file:///usr/lib/spark/external/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="1.1" `
    --project="PROJECT_ID" `
    --region="REGION" `
    --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,file:///usr/lib/spark/external/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="1.1" ^
    --project="PROJECT_ID" ^
    --region="REGION" ^
    --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,file:///usr/lib/spark/external/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

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

PROJECT_ID：必填。IAM 设置中列出的 Google Cloud 项目 ID。
REGION：必填。Compute Engine 区域。
SUBNET：可选。如果未指定子网，系统会选择 default 网络中指定区域中的子网。
示例： projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION：必填。指定 latest 为最新版本模板版本或特定版本的日期，例如 2023-03-17_v0.1.0-beta （请访问 gs://dataproc-templates-binaries 或运行 gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries 列出可用的模板版本）。
CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH：必填。将读取输入数据的 Cloud Storage 路径。
示例： gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT：必填。输入数据格式。选项：avro， parquet 或 orc。注意：如果为 avro，您必须添加“file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar” jars gcloud CLI 标志或 API 字段。
示例（file:// 前缀引用 Dataproc Serverless jar 文件）：
--jars=file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar, [ ... 其他罐子]
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: 必填。用于存储输出的 Cloud Storage 路径。
示例： gs://example-bucket/example-folder/
OUTPUT_FILE_FORMAT: 必填。输出数据格式。选项：avro、csv parquet、json 或 orc。注意：如果为 avro，您必须添加“file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar” jars gcloud CLI 标志或 API 字段。
示例（file:// 前缀引用 Dataproc Serverless jar 文件）：
--jars=file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar, [ ... 其他罐子]
MODE: 必填。Cloud Storage 输出的写入模式。选项：Append、Overwrite、Ignore 或 ErrorIfExists。
TEMP_TABLE 和 TEMP_QUERY：可选。您可以在将数据加载到 Cloud Storage 时使用这两个可选参数来应用 Spark SQL 转换。 TEMP_TABLE 是临时视图名称，TEMP_QUERY 是查询语句。TEMP_TABLE 和 TEMP_QUERY 中的表名称必须匹配。
SERVICE_ACCOUNT：可选。如果未提供，默认的 Compute Engine 服务账号。
PROPERTY 和 PROPERTY_VALUE：选填。以英文逗号分隔的 Spark 属性=value 对列表。
LABEL 和 LABEL_VALUE：选填。以英文逗号分隔的 label=value 对列表。
LOG_LEVEL：可选。日志记录级别。可以是 ALL、DEBUG、ERROR、FATAL、INFO、OFF、TRACE 或 WARN 中的一个。默认值：INFO。
KMS_KEY：可选。要用于加密的 Cloud Key Management Service 密钥。如果未指定密钥，系统会使用 Google 拥有且 Google 管理的密钥对数据进行静态加密。
示例： projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

HTTP 方法和网址：

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

请求 JSON 正文：


{
  "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","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/external/spark-avro.jar"
    ]
  }
}

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

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)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：


{
  "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"
  }
}