Transférez les données transcodées localement sur le mainframe vers Google Cloud

Cette page explique comment transcoder localement les données du mainframe au format ORC (Optimized Row Columnar), puis déplacer le contenu vers BigQuery.

Le transcodage consiste à convertir des informations d'une forme de représentation codée à une autre, en l'occurrence en ORC. ORC est un format de données Open Source orienté colonnes, très utilisé dans l'écosystème Apache Hadoop et compatible avec BigQuery.

Avant de commencer

Installez Mainframe Connector sur tout ensemble de données partitionné par mainframe que vous souhaitez utiliser comme bibliothèque de procédures (PROCLIB).

Transférer les données transcodées localement sur le mainframe vers Google Cloud

Pour transcoder des données localement sur un mainframe, puis les déplacer vers BigQuery, vous devez effectuer les tâches suivantes:

  1. Lire et transcoder un ensemble de données sur un mainframe, puis l'importer dans Cloud Storage au format ORC La transcodage est effectuée lors de l'opération cp, où un ensemble de données EBCDIC (Extended Binary Coded Decimal Interchange Code) de mainframe est converti au format ORC en UTF-8 lors de la copie dans un bucket Cloud Storage.
  2. Chargez l'ensemble de données dans une table BigQuery.
  3. (Facultatif) Exécutez une requête SQL sur la table BigQuery.
  4. (Facultatif) Exporter les données de BigQuery vers le mainframe.

Pour effectuer ces tâches, procédez comme suit:

  1. Créez une tâche pour lire l'ensemble de données sur votre mainframe et le transcoder au format ORC, comme suit. Lisez les données de l'ensemble de données INFILE et la mise en page des enregistrements du DD COPYBOOK. L'ensemble de données d'entrée doit être un fichier QSAM (queued sequential access method) avec une longueur d'enregistrement fixe ou variable.

    //STEP01 EXEC BQSH
//INFILE DD DSN=<HLQ>.DATA.FILENAME,DISP=SHR
//COPYBOOK DD DISP=SHR,DSN=<HLQ>.COPYBOOK.FILENAME
//STDIN DD *
BUCKET=BUCKET_NAME
gsutil cp --replace gs://$BUCKET/tablename.orc
/*

    Remplacez les éléments suivants :

    • BUCKET_NAME: nom du bucket Cloud Storage dans lequel vous souhaitez copier les données du mainframe.

    Pour éviter de spécifier des variables telles que des ID de projet et des noms de buckets dans chaque procédure JCL (Job Control Language), vous pouvez les ajouter dans la PROCLIB BQSH et les référencer dans plusieurs procédures JCL en tant que variables d'environnement. Cette approche permet également de passer facilement d'un environnement de production à un environnement hors production, car les variables spécifiques à l'environnement sont définies dans la PROCLIB BQSH de l'environnement. Pour obtenir la liste complète des variables d'environnement compatibles avec le connecteur Mainframe, consultez la section Variables d'environnement.

    Dans cet exemple, l'entrée standard (STDIN) est fournie en tant que données dans le flux à la DD STDIN. Vous pouvez également fournir cette entrée à l'aide d'un nom de source de données (DSN), ce qui facilite la gestion de la substitution de symboles.

    Si vous souhaitez consigner les commandes exécutées au cours de ce processus, vous pouvez activer les statistiques de charge.

  2. Créez et envoyez une tâche de chargement BigQuery qui charge les partitions de fichiers ORC de my_table.orc dans MY_DATASET.MY_TABLE, comme suit.

    Example JCL
//STEP02 EXEC BQSH
//STDIN DD *
PROJECT=PROJECT_NAME
bq load --project_id=$PROJECT \
  myproject:DATASET.TABLE \
  gs://bucket/tablename.orc/*
/*

    Remplacez les éléments suivants :

    • PROJECT_NAME: nom du projet dans lequel vous souhaitez exécuter la requête.

  3. (Facultatif) Créez et envoyez une tâche de requête BigQuery qui exécute une lecture SQL à partir du fichier DD QUERY. En règle générale, la requête est une instruction MERGE ou SELECT INTO DML qui entraîne la transformation d'une table BigQuery. Notez que le connecteur Mainframe consigne les métriques de tâche, mais n'écrit pas les résultats de la requête dans un fichier.

    Vous pouvez interroger BigQuery de différentes manières : en ligne, avec un ensemble de données distinct à l'aide de DD ou avec un ensemble de données distinct à l'aide de DSN.

    Example JCL
//STEP03 EXEC BQSH
//QUERY DD DSN=<HLQ>.QUERY.FILENAME,DISP=SHR
//STDIN DD *
PROJECT=PROJECT_NAME
LOCATION=LOCATION
bq query --project_id=$PROJECT \
--location=$LOCATION/*
/*

    Remplacez les éléments suivants :

    • PROJECT_NAME: nom du projet dans lequel vous souhaitez exécuter la requête.
    • LOCATION: emplacement où la requête sera exécutée. Nous vous recommandons d'exécuter la requête dans un emplacement proche des données.

  4. (Facultatif) Créez et envoyez une tâche d'exportation qui exécute une lecture SQL à partir du fichier DD QUERY et exporte le jeu de données obtenu vers un mainframe en tant que fichier binaire.

    Example JCL
//STEP04 EXEC BQSH
//OUTFILE DD DSN=<HLQ>.DATA.FILENAME,DISP=SHR
//COPYBOOK DD DISP=SHR,DSN=<HLQ>.COPYBOOK.FILENAME
//QUERY DD DSN=<HLQ>.QUERY.FILENAME,DISP=SHR
//STDIN DD *
PROJECT=PROJECT_NAME
DATASET_ID=DATASET_ID
DESTINATION_TABLE=DESTINATION_TABLE
bq export --project_id=$PROJECT \
  --dataset_id=$DATASET_ID \
  --destination_table=$DESTINATION_TABLE \
  --location="US" \
  --remoteHost <mainframe-connector-url>.a.run.app \
  --remotePort 443
/*

    Remplacez les éléments suivants :

    • PROJECT_NAME: nom du projet dans lequel vous souhaitez exécuter la requête.
    • DATASET_ID: ID de l'ensemble de données BigQuery contenant la table que vous souhaitez exporter.
    • DESTINATION_TABLE: table BigQuery que vous souhaitez exporter.

    Les données sont exportées vers l'ensemble de données OUTFILE DD. La mise en page des enregistrements est décrite par le COPYBOOK DD.