Importar e exportar dados no formato CSV

Nesta página, descrevemos como exportar dados do Spanner para arquivos CSV ou importar dados de arquivos CSV para um banco de dados do Spanner.

O processo usa o Dataflow. É possível exportar dados o Spanner para um bucket do Cloud Storage ou importar dados para ele. Spanner de um bucket do Cloud Storage que contém um JSON de manifesto e um conjunto de arquivos CSV.

Antes de começar

Para importar ou exportar um banco de dados do Spanner, primeiro você precisa ativar as instâncias do Spanner, Cloud Storage Compute Engine e APIs Dataflow:

Ative as APIs

É preciso também ter cota suficiente e as permissões obrigatórias do IAM.

Requisitos de cota

Os requisitos de cota para jobs de importação ou exportação são os seguintes:

  • Spanner: você precisa ter capacidade de computação suficiente para dar suporte à quantidade de dados que você está importando. Nenhuma capacidade de computação extra é necessária para importar ou exportar um banco de dados, mas talvez você precise adicionar mais capacidade de computação para que seu job seja concluído em um tempo razoável. Consulte Otimizar tarefas para mais detalhes.
  • Cloud Storage: para importar, é preciso ter um bucket contendo os arquivos exportados anteriormente. Para exportar, crie um bucket para os arquivos exportados, se ainda não tiver um. É possível fazer isso no console do Google Cloud, na página do Cloud Storage ou ao criar a exportação na página do Spanner. Não é necessário definir um tamanho para o bucket.
  • Dataflow: os jobs de exportação ou importação estão sujeitos ao mesmo uso de CPU, disco e cotas do Compute Engine do endereço IP aplicados a outros jobs do Dataflow.

  • Compute Engine: antes de executar o job de importação ou exportação, é preciso configurar as cotas iniciais para o Compute Engine, usadas pelo Dataflow. Essas cotas representam o número máximo de recursos que você permite que o Dataflow use para seu job. Os valores iniciais recomendados são:

    • CPUs: 200
    • Endereços IP em uso: 200
    • Disco permanente padrão: 50 TB

    Geralmente, não é necessário fazer nenhum outro ajuste. O Dataflow oferece escalonamento automático para que você pague somente pelos recursos reais usados durante a importação ou exportação. Se o job puder usar mais recursos, a IU do Dataflow exibirá um ícone de aviso. O job será concluído, mesmo que um ícone de aviso seja exibido.

Requisitos do IAM

Para importar ou exportar um banco de dados, é preciso também ter papéis de IAM com permissões suficientes para usar todos os serviços envolvidos em um job de importação ou exportação. Para informações sobre como conceder papéis e permissões, consulte Aplicar papéis do IAM.

Para importar ou exportar um banco de dados, é preciso ter os seguintes papéis:

.

Exportar dados do Spanner para arquivos CSV

Para exportar dados do Spanner para arquivos CSV no Cloud Storage: siga as instruções para usar a Google Cloud CLI e executar um job com o Modelo do Spanner para o Cloud Storage Text.

Também é possível consultar as informações neste documento sobre como visualizar ou solucionar problemas de jobs, como otimizar jobs lentos e fatores que afetam o desempenho dos jobs.

Importar dados de arquivos CSV para o Spanner

O processo para importar dados de arquivos CSV inclui as seguintes etapas:

  1. Exporte seus dados para arquivos CSV e armazene-os no Cloud Storage. Não inclua uma linha de cabeçalho.
  2. Crie um arquivo de manifesto JSON e armazene o arquivo junto aos arquivos CSV.
  3. Crie tabelas de destino vazias no banco de dados do Spanner ou garanta que os tipos de dados para as colunas em seus arquivos CSV correspondem a qualquer coluna correspondente nas tabelas atuais.
  4. Execute o job de importação.
.

Etapa 1: exportar dados de um banco de dados que não seja do Spanner para arquivos CSV

O processo de importação traz dados de arquivos CSV localizados em um bucket do Cloud Storage. É possível exportar dados em formato CSV de qualquer origem.

Tenha isto em mente ao exportar seus dados:

  • Os arquivos de texto a serem importados precisam estar no formato CSV.

  • Os dados precisam corresponder a um dos tipos a seguir:

GoogleSQL 

BOOL
INT64
FLOAT64
NUMERIC
STRING
DATE
TIMESTAMP
BYTES
JSON

PostgreSQL 

boolean
bigint
double precision
numeric
character varying, text
date
timestamp with time zone
bytea

  • Não é preciso incluir nem gerar metadados ao exportar os arquivos CSV.

  • Não é necessário seguir nenhuma convenção de nomenclatura específica para seus arquivos.

Se você não exportar seus arquivos diretamente para o Cloud Storage, é necessário fazer o upload dos arquivos CSV para um bucket do Cloud Storage.

Etapa 2: criar um arquivo de manifesto JSON

Também é necessário criar um arquivo de manifesto com uma descrição em JSON dos arquivos a serem importados e colocá-lo no mesmo bucket do Cloud Storage em que você armazenou seus arquivos CSV. Neste arquivo de manifesto, há uma matriz tables que lista o nome e os locais do arquivo de dados para cada tabela. O arquivo também especifica o dialeto do banco de dados receptor. Se o dialeto for omitido, o padrão será GoogleSQL.

O formato do arquivo de manifesto corresponde ao tipo de mensagem a seguir, mostrado aqui no formato de buffer de protocolo: 

message ImportManifest {
  // The per-table import manifest.
  message TableManifest {
    // Required. The name of the destination table.
    string table_name = 1;
    // Required. The CSV files to import. This value can be either a filepath or a glob pattern.
    repeated string file_patterns = 2;
    // The schema for a table column.
    message Column {
      // Required for each Column that you specify. The name of the column in the
      // destination table.
      string column_name = 1;
      // Required for each Column that you specify. The type of the column.
      string type_name = 2;
    }
    // Optional. The schema for the table columns.
    repeated Column columns = 3;
  }
  // Required. The TableManifest of the tables to be imported.
  repeated TableManifest tables = 1;

  enum ProtoDialect {
    GOOGLE_STANDARD_SQL = 0;
    POSTGRESQL = 1;
  }
  // Optional. The dialect of the receiving database. Defaults to GOOGLE_STANDARD_SQL.
  ProtoDialect dialect = 2;
}

O exemplo a seguir mostra um arquivo de manifesto para importar tabelas chamadas Albums e Singers para um banco de dados do dialeto GoogleSQL. A tabela Albums usa o esquema de colunas que o job recupera do banco de dados. A tabela Singers usa o esquema especificado pelo arquivo de manifesto: 

{
  "tables": [
    {
      "table_name": "Albums",
      "file_patterns": [
        "gs://bucket1/Albums_1.csv",
        "gs://bucket1/Albums_2.csv"
      ]
    },
    {
      "table_name": "Singers",
      "file_patterns": [
        "gs://bucket1/Singers*.csv"
      ],
      "columns": [
        {"column_name": "SingerId", "type_name": "INT64"},
        {"column_name": "FirstName", "type_name": "STRING"},
        {"column_name": "LastName", "type_name": "STRING"}
      ]
    }
  ]
}

Etapa 3: criar a tabela para o banco de dados do Spanner

Antes de executar a importação, é necessário criar as tabelas de destino em seu no banco de dados do Spanner. Se a tabela de destino do Spanner já tiver um esquema, todas as colunas especificadas no arquivo de manifesto precisam ter os mesmos dados de linha como as colunas correspondentes no esquema da tabela de destino.

Recomendamos que você crie índices secundários, chaves externas e altere após a importação dos dados para o Spanner, não quando você cria a tabela inicialmente. Se sua tabela já contiver esses então recomendamos descartá-las e recriá-las depois durante a importação dos dados.

Etapa 4: executar um job de importação do Dataflow usando a gcloud

Para iniciar o job de importação, siga as instruções de uso da Google Cloud CLI para executar um job com o modelo do Cloud Storage Text para Spanner.

Depois de iniciar um job de importação, é possível ver detalhes sobre ele no no console do Google Cloud.

Após a conclusão do job de importação, adicione os índices secundários necessários, chaves estrangeiras e fluxos de alteração.

Escolha uma região para o job de importação

Você pode escolher uma região diferente com base na localização do bucket do Cloud Storage. Para evitar taxas de transferência de dados de saída, escolha uma região que corresponde ao local do bucket do Cloud Storage.

  • Se o local do bucket do Cloud Storage for uma região, podem aproveitar o uso gratuito da rede escolhendo o mesma região para o job de importação, supondo que essa região esteja disponível.

  • Se o local do bucket do Cloud Storage for birregional, você pode aproveitar o uso gratuito da rede escolhendo uma das duas regiões que compõem a região birregional do job de importação; supondo que uma das regiões esteja disponível.

  • Se uma região colocalizada não estiver disponível para seu job de importação ou se seu O local do bucket do Cloud Storage é um local multirregional, tarifas de transferência de dados de saída se aplicam. Consulte o Cloud Storage os preços de transferência de dados para escolher uma região que incorre no as tarifas mais baixas de transferência de dados.

Visualizar ou solucionar problemas de jobs na IU do Dataflow

Depois de iniciar um job de importação ou exportação, é possível visualizar detalhes do job, incluindo: registros, na seção "Dataflow" do console do Google Cloud.

Mais detalhes do job do Dataflow

Para ver os detalhes de qualquer job de importação/exportação executado na última semana, incluindo os jobs em execução no momento:

  1. Navegue até a página Detalhes do banco de dados.
  2. Clique no item de menu do painel esquerdo Importar/Exportar. A página Importar/Exportar do banco de dados exibe uma lista de jobs recentes.

  3. Na página Importar/Exportar do banco de dados, clique no nome do job na coluna Nome do job do Dataflow:

    Mensagem de status do job em andamento

    O console do Google Cloud exibe detalhes da API Dataflow trabalho.

Para visualizar um job executado há mais de uma semana, siga estas etapas:

  1. Acesse a página de jobs do Dataflow no console do Google Cloud.

    Ir para a página de jobs

  2. Encontre seu job na lista e clique no nome dele.

    O console do Google Cloud exibe detalhes da API Dataflow trabalho.

Visualizar os registros do Dataflow do job

Para visualizar os registros de um job do Dataflow, navegue até a página de detalhes do job, conforme descrito acima. Em seguida, clique em Registros, à direita do nome do job.

Se um job falhar, procure erros nos registros. Se houver erros, a contagem de erros será exibida ao lado de Registros:

Exemplo de contagem de erros ao lado do botão Registros

Para ver os erros do job, siga estas etapas:

  1. Clique na contagem de erros, ao lado de Registros.

    O console do Google Cloud exibe os registros do job. Pode ser necessário rolar para visualizar os erros.

  2. Localize entradas com o ícone de erro Ícone de erro.

  3. Clique em uma entrada de registro individual para expandir seu conteúdo.

Para mais informações sobre como solucionar problemas de jobs do Dataflow, consulte Solucionar problemas do pipeline.

Resolver problemas de jobs de importação ou exportação

Se você vir os seguintes erros nos registros do job:

com.google.cloud.spanner.SpannerException: NOT_FOUND: Session not found

--or--

com.google.cloud.spanner.SpannerException: DEADLINE_EXCEEDED: Deadline expired before operation could complete.

Verifique a latência de leitura/gravação de 99% no guia Monitoramento do banco de dados do Spanner, console do Google Cloud. Se forem mostrados valores altos (vários segundos), ela indica que a instância está sobrecarregada, e faz leituras e gravações tempo limite e falham.

Uma das causas de alta latência é que o job do Dataflow está sendo executado usando muitos os workers, sobrecarregando muito a instância do Spanner.

Para especificar um limite no número de workers do Dataflow:

  • Se você estiver usando o console do Dataflow, o parâmetro Workers máximos estará localizado na seção Parâmetros opcionais da página Criar job a partir do modelo.

  • Se você estiver usando o gcloud, especifique o argumento max-workers. Exemplo:

    gcloud dataflow jobs run my-import-job \
--gcs-location='gs://dataflow-templates/latest/GCS_Text_to_Cloud_Spanner' \
--region=us-central1 \
--parameters='instanceId=test-instance,databaseId=example-db,inputDir=gs://my-gcs-bucket' \
--max-workers=10

Otimizar jobs de importação ou exportação de execução lenta

Se as sugestões das configurações iniciais forem seguidas, geralmente não será necessário fazer nenhum outro ajuste. Se o job estiver sendo executado lentamente, é possível tentar outras otimizações:

  • Otimize o local do job e dos dados: execute o job do Dataflow na mesma região em que a instância do Spanner e do bucket do Cloud Storage estão localizados.

  • Garanta recursos suficientes do Dataflow: se o cotas relevantes do Compute Engine limitar os recursos do job do Dataflow, Página do Dataflow no console do Google Cloud exibe um ícone de aviso Ícone de aviso e registrar mensagens:

    Captura de tela do aviso de limite de cota

    Nessa situação, é possível reduzir o ambiente de execução do job aumentando as cotas (em inglês) para CPUs, endereços IP em uso e disco permanente padrão. Porém, isso pode resultar em mais cobranças do Compute Engine.

  • Verifique o uso da CPU do Spanner: caso a CPU uso da instância for superior a 65%, é possível aumentar a capacidade de computação da instância. A capacidade aumenta Os recursos do Spanner e o job devem acelerar, mas você incorre em mais Cobranças do Spanner.

Fatores que afetam o desempenho do job de importação ou exportação

Vários fatores influenciam o tempo necessário para concluir um job de importação ou exportação.

  • Tamanho do banco de dados do Spanner: o processamento de mais dados leva mais tempo e recursos.

  • Esquema de banco de dados do Spanner, incluindo:

    • O número de tabelas
    • o tamanho das linhas;
    • O número de índices secundários
    • O número de chaves estrangeiras
    • O número de fluxo de alterações

  • Local dos dados: os dados são transferidos entre o Spanner e Cloud Storage usando o Dataflow. O ideal é que os três componentes estejam localizados na mesma região. Se não estiverem, a movimentação dos dados pelas regiões prejudica a velocidade de execução do job.

  • Número de workers do Dataflow: o número ideal de workers do Dataflow é necessário para um bom desempenho. Ao usar o escalonamento automático, o Dataflow escolhe o número de workers para o job, dependendo da quantidade de trabalho que precisa ser feita. O número de workers, no entanto, será limitado pelas cotas para CPUs, endereços IP em uso e disco permanente padrão. A IU do Dataflow exibirá um ícone de aviso caso encontre limites de cotas. Nessa situação, o progresso será mais lento, mas ainda assim o job será concluído. O escalonamento automático pode sobrecarregar o Spanner, levando a erros quando há uma uma grande quantidade de dados para importar.

  • Carga atual no Spanner: um job de importação adiciona carga significativa da CPU em uma instância do Spanner. Um job de exportação normalmente adiciona uma carga leve ao Spanner. instância. Se a instância já tiver uma carga atual substancial, a execução do job será mais lenta.

  • Quantidade da capacidade de computação do Spanner: se a utilização da CPU para a instância for maior que 65%, o job será executado mais lentamente.

Ajustar os workers para ter um bom desempenho de importação

Ao iniciar um job de importação do Spanner, o Dataflow os workers precisam ser definidos com um valor ideal para ter um bom desempenho. Muitos workers sobrecarrega o Spanner e o número de workers é insuficiente desempenho de importação.

O número máximo de workers depende muito do tamanho dos dados. mas o ideal é que o uso total da CPU do Spanner fique entre 70% a 90%. Isso oferece um bom equilíbrio entre o Spanner e o eficiência e conclusão de jobs sem erros.

Para atingir essa meta de utilização na maioria dos esquemas e cenários, recomendamos um número máximo de vCPUs de worker entre 4 e 6 vezes o número de nós do Spanner.

Por exemplo, para uma instância de 10 nós do Spanner, use n1-standard-2. workers, você definiria o máximo de workers como 25, ou seja, 50 vCPUs.