O modelo Cloud Storage SequenceFile para Bigtable é um pipeline que lê dados de SequenceFiles em um bucket do Cloud Storage e grava os dados em uma tabela do Bigtable. É possível usar o modelo para copiar dados do Cloud Storage para o Bigtable.
Requisitos de pipeline
- A tabela do Bigtable precisa existir.
- Os SequenceFiles de entrada precisam existir em um bucket do Cloud Storage antes do pipeline ser executado.
- Os SequenceFiles de entrada precisam ter sido exportado do Bigtable ou do HBase.
Parâmetros do modelo
Parâmetro | Descrição |
---|---|
bigtableProject |
O ID do projeto do Google Cloud da instância do Bigtable em que você quer gravar os dados. |
bigtableInstanceId |
O ID da instância do Bigtable que contém a tabela. |
bigtableTableId |
O ID da tabela do Bigtable a ser importada. |
bigtableAppProfileId |
O ID do perfil do aplicativo Bigtable a ser usado para a importação. Se você não especificar um perfil de aplicativo, o Bigtable usará o perfil de aplicativo padrão da instância. |
sourcePattern |
O padrão de caminho do Cloud Storage em que os dados estão localizados. Por exemplo, gs://mybucket/somefolder/prefix* . |
Executar o modelo
Console
- Acesse a página Criar job usando um modelo do Dataflow. Acesse Criar job usando um modelo
- No campo Nome do job, insira um nome exclusivo.
- Opcional: em Endpoint regional, selecione um valor no menu suspenso. A região padrão é
us-central1
.Para ver uma lista de regiões em que é possível executar um job do Dataflow, consulte Locais do Dataflow.
- No menu suspenso Modelo do Dataflow, selecione the SequenceFile Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable template.
- Nos campos de parâmetro fornecidos, insira os valores de parâmetro.
- Cliquem em Executar job.
gcloud
No shell ou no terminal, execute o modelo:
gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \ --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/GCS_SequenceFile_to_Cloud_Bigtable \ --region REGION_NAME \ --parameters \ bigtableProject=BIGTABLE_PROJECT_ID,\ bigtableInstanceId=INSTANCE_ID,\ bigtableTableId=TABLE_ID,\ bigtableAppProfileId=APPLICATION_PROFILE_ID,\ sourcePattern=SOURCE_PATTERN
Substitua:
JOB_NAME
: um nome de job de sua escolhaVERSION
: a versão do modelo que você quer usarUse estes valores:
latest
para usar a versão mais recente do modelo, disponível na pasta mãe não datada no bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/- o nome da versão, como
2023-09-12-00_RC00
, para usar uma versão específica do modelo, que pode ser aninhada na respectiva pasta mãe datada no bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
REGION_NAME
: a região em que você quer implantar o job do Dataflow, por exemplo,us-central1
.BIGTABLE_PROJECT_ID
: o ID do projeto do Google Cloud da instância do Bigtable da qual você quer ler os dados.INSTANCE_ID
: o ID da instância do Bigtable que contém a tabela.TABLE_ID
: o ID da tabela do Cloud Bigtable a ser exportada.APPLICATION_PROFILE_ID
: o ID do perfil do aplicativo Bigtable a ser usado para a exportação.SOURCE_PATTERN
: o padrão de caminho do Cloud Storage em que os dados estão localizados, por exemplo,gs://mybucket/somefolder/prefix*
API
Para executar o modelo usando a API REST, envie uma solicitação HTTP POST. Para mais informações sobre a
API e os respectivos escopos de autorização, consulte
projects.templates.launch
.
POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/GCS_SequenceFile_to_Cloud_Bigtable { "jobName": "JOB_NAME", "parameters": { "bigtableProject": "BIGTABLE_PROJECT_ID", "bigtableInstanceId": "INSTANCE_ID", "bigtableTableId": "TABLE_ID", "bigtableAppProfileId": "APPLICATION_PROFILE_ID", "sourcePattern": "SOURCE_PATTERN", }, "environment": { "zone": "us-central1-f" } }
Substitua:
PROJECT_ID
: o ID do projeto do Google Cloud em que você quer executar o job do DataflowJOB_NAME
: um nome de job de sua escolhaVERSION
: a versão do modelo que você quer usarUse estes valores:
latest
para usar a versão mais recente do modelo, disponível na pasta mãe não datada no bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/- o nome da versão, como
2023-09-12-00_RC00
, para usar uma versão específica do modelo, que pode ser aninhada na respectiva pasta mãe datada no bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
LOCATION
: a região em que você quer implantar o job do Dataflow, por exemplo,us-central1
.BIGTABLE_PROJECT_ID
: o ID do projeto do Google Cloud da instância do Bigtable da qual você quer ler os dados.INSTANCE_ID
: o ID da instância do Bigtable que contém a tabela.TABLE_ID
: o ID da tabela do Cloud Bigtable a ser exportada.APPLICATION_PROFILE_ID
: o ID do perfil do aplicativo Bigtable a ser usado para a exportação.SOURCE_PATTERN
: o padrão de caminho do Cloud Storage em que os dados estão localizados, por exemplo,gs://mybucket/somefolder/prefix*
A seguir
- Saiba mais sobre os modelos do Dataflow.
- Confira a lista de modelos fornecidos pelo Google.