Diese Seite wurde von der Cloud Translation API übersetzt.

Bigtable-Änderungsstream verarbeiten

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie eine Datenpipeline in Dataflow bereitstellen, um einen Echtzeitstream von Datenbankänderungen zu erhalten, die aus dem Änderungsstream einer Bigtable-Tabelle stammen. Die Ausgabe der Pipeline wird in eine Reihe von Dateien in Cloud Storage geschrieben.

Es wird ein Beispiel-Dataset für eine Musik-Streaming-App bereitgestellt. In dieser Anleitung erfassen Sie, welche Songs gehört werden, und erstellen dann eine Rangliste der fünf beliebtesten Songs für einen bestimmten Zeitraum.

Diese Anleitung richtet sich an technische Nutzer, die mit dem Schreiben von Code und dem Bereitstellen von Datenpipelines in Google Cloudvertraut sind.

Lernziele

In dieser Anleitung wird Folgendes beschrieben:

Erstellen Sie eine Bigtable-Tabelle mit aktiviertem Änderungsstream.
Stellen Sie eine Pipeline in Dataflow bereit, die den Änderungsstream transformiert und ausgibt.
Sehen Sie sich die Ergebnisse Ihrer Datenpipeline an.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen.

Neuen Google Cloud Nutzern steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Nach Abschluss der in diesem Dokument beschriebenen Aufgaben können Sie weitere Kosten vermeiden, indem Sie die erstellten Ressourcen löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereinigen.

Hinweise

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl:

gcloud init

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataflow, Cloud Bigtable API, Cloud Bigtable Admin API, and Cloud Storage APIs:

gcloud services enable dataflow.googleapis.com bigtable.googleapis.com bigtableadmin.googleapis.com storage.googleapis.com

Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl:

gcloud init

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataflow, Cloud Bigtable API, Cloud Bigtable Admin API, and Cloud Storage APIs:

gcloud services enable dataflow.googleapis.com bigtable.googleapis.com bigtableadmin.googleapis.com storage.googleapis.com

Aktualisieren und installieren Sie die cbt-CLI.

gcloud components update
gcloud components install cbt

Umgebung vorbereiten

Code abrufen

Klonen Sie das Repository, das den Beispielcode enthält. Wenn Sie dieses Repository bereits heruntergeladen haben, rufen Sie die neueste Version ab.

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
cd java-docs-samples/bigtable/beam/change-streams

Bucket erstellen

Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:

Ersetzen Sie STORAGE_CLASS durch die gewünschte Storage-Klasse.
Ersetzen Sie LOCATION durch den gewünschten Standort (ASIA, EU oder US)
Ersetzen Sie BUCKET_NAME durch einen Bucket-Namen, der die Anforderungen für Bucket-Namen erfüllt.

gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STORAGE_CLASS --location LOCATION

Bigtable-Instanz erstellen

Sie können für diese Anleitung eine vorhandene Instanz verwenden oder eine Instanz mit den Standardkonfigurationen in einer Region in Ihrer Nähe erstellen.

Tabelle erstellen

Die Beispielanwendung erfasst die Songs, die Nutzer hören, und speichert die Wiedergabeereignisse in Bigtable. Erstellen Sie eine Tabelle mit aktiviertem Änderungsstream, die eine Spaltenfamilie (cf) und eine Spalte (song) enthält und Nutzer-IDs für Zeilenschlüssel verwendet.

Erstellen Sie die Tabelle.

gcloud bigtable instances tables create song-rank \
--column-families=cf --change-stream-retention-period=7d \
--instance=BIGTABLE_INSTANCE_ID --project=PROJECT_ID

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID: die ID des Projekts, das Sie verwenden
BIGTABLE_INSTANCE_ID: Die ID der Instanz, die die neue Tabelle enthalten soll.

Pipeline starten

In dieser Pipeline wird der Änderungsstream so transformiert:

Liest den Änderungsstream
Ruft den Songnamen ab.
Gruppiert die Ereignisse für das Anhören von Songs in N-Sekunden-Zeiträume.
Zählt die fünf meistgespielten Titel
Ausgabe der Ergebnisse

Pipeline ausführen.

mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=SongRank \
"-Dexec.args=--project=PROJECT_ID --bigtableProjectId=PROJECT_ID \
--bigtableInstanceId=BIGTABLE_INSTANCE_ID --bigtableTableId=song-rank \
--outputLocation=gs://BUCKET_NAME/ \
--runner=dataflow --region=BIGTABLE_REGION --experiments=use_runner_v2"

Ersetzen Sie BIGTABLE_REGION durch die ID der Region, in der sich Ihre Bigtable-Instanz befindet, z. B. us-east5.

Pipeline verstehen

Die folgenden Code-Snippets aus der Pipeline können Ihnen helfen, den Code zu verstehen, den Sie ausführen.

Änderungsstream lesen

Der Code in diesem Beispiel konfiguriert den Quellstream mit den Parametern für die spezifische Bigtable-Instanz und -Tabelle.

p.apply(
        "Stream from Bigtable",
        BigtableIO.readChangeStream()
            .withProjectId(options.getBigtableProjectId())
            .withInstanceId(options.getBigtableInstanceId())
            .withTableId(options.getBigtableTableId())
            .withAppProfileId(options.getBigtableAppProfile())

    )

Songname abrufen

Wenn ein Song angehört wird, wird der Songname in die Spaltenfamilie cf und den Spaltenqualifizierer song geschrieben. Der Code extrahiert den Wert also aus der Änderung des Streams und gibt ihn an den nächsten Schritt der Pipeline aus.

private static class ExtractSongName extends DoFn<KV<ByteString, ChangeStreamMutation>, String> {

  @DoFn.ProcessElement
  public void processElement(ProcessContext c) {

    for (Entry e : Objects.requireNonNull(Objects.requireNonNull(c.element()).getValue())
        .getEntries()) {
      if (e instanceof SetCell) {
        SetCell setCell = (SetCell) e;
        if ("cf".equals(setCell.getFamilyName())
            && "song".equals(setCell.getQualifier().toStringUtf8())) {
          c.output(setCell.getValue().toStringUtf8());
        }
      }
    }
  }
}

Die fünf meistgespielten Songs zählen

Mit den integrierten Beam-Funktionen Count und Top.of können Sie die fünf beliebtesten Songs im aktuellen Fenster abrufen.

.apply(Count.perElement())
.apply("Top songs", Top.of(5, new SongComparator()).withoutDefaults())

Ergebnisse ausgeben

Die Ergebnisse dieser Pipeline werden sowohl in Standard-Out als auch in Dateien geschrieben. Bei den Dateien werden die Schreibvorgänge in Gruppen von 10 Elementen oder in Ein-Minuten-Segmente unterteilt.

.apply("Print", ParDo.of(new PrintFn()))
.apply(
    "Collect at least 10 elements or 1 minute of elements",
    Window.<String>into(new GlobalWindows())
        .triggering(
            Repeatedly.forever(
                AfterFirst.of(
                    AfterPane.elementCountAtLeast(10),
                    AfterProcessingTime
                        .pastFirstElementInPane()
                        .plusDelayOf(Duration.standardMinutes(1)
                        )
                )
            ))
        .discardingFiredPanes())
.apply(
    "Output top songs",
    TextIO.write()
        .to(options.getOutputLocation() + "song-charts/")
        .withSuffix(".txt")
        .withNumShards(1)
        .withWindowedWrites()
);

Pipeline ansehen

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Dataflow auf.

Zu Dataflow
Klicken Sie auf den Job, dessen Name mit song-rank beginnt.
Klicken Sie unten auf dem Bildschirm auf Anzeigen, um das Logfeld zu öffnen.
Klicken Sie auf Worker-Logs, um die Ausgabelogs des Änderungsstreams zu überwachen.

Hinweis :Es kann einige Minuten dauern, bis das Log angezeigt wird, während der Job initialisiert wird.

Stream-Schreibvorgänge

Verwenden Sie die cbt-Befehlszeile, um eine Anzahl von Songwiedergaben für verschiedene Nutzer in die Tabelle song-rank zu schreiben. So soll simuliert werden, dass Songs über einen längeren Zeitraum gestreamt werden.

cbt -instance=BIGTABLE_INSTANCE_ID -project=PROJECT_ID import \
song-rank song-rank-data.csv  column-family=cf batch-size=1

Ausgabe ansehen

Lesen Sie die Ausgabe in Cloud Storage, um die beliebtesten Songs zu sehen.

gcloud storage cat gs://BUCKET_NAME/song-charts/GlobalWindow-pane-0-00000-of-00001.txt

Beispielausgabe:

2023-07-06T19:53:38.232Z [KV{The Wheels on the Bus, 199}, KV{Twinkle, Twinkle, Little Star, 199}, KV{Ode to Joy , 192}, KV{Row, Row, Row Your Boat, 186}, KV{Take Me Out to the Ball Game, 182}]
2023-07-06T19:53:49.536Z [KV{Old MacDonald Had a Farm, 20}, KV{Take Me Out to the Ball Game, 18}, KV{Für Elise, 17}, KV{Ode to Joy , 15}, KV{Mary Had a Little Lamb, 12}]
2023-07-06T19:53:50.425Z [KV{Twinkle, Twinkle, Little Star, 20}, KV{The Wheels on the Bus, 17}, KV{Row, Row, Row Your Boat, 13}, KV{Happy Birthday to You, 12}, KV{Over the Rainbow, 9}]

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie entweder das Projekt, das die Ressourcen enthält, oder Sie behalten das Projekt und löschen die einzelnen Ressourcen.

Projekt löschen

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Einzelne Ressourcen löschen

Löschen Sie den Bucket und die Dateien.

gcloud storage rm --recursive gs://BUCKET_NAME/

Deaktivieren Sie den Änderungsstream für die Tabelle.

gcloud bigtable instances tables update song-rank --instance=BIGTABLE_INSTANCE_ID \
--clear-change-stream-retention-period

Löschen Sie die Tabelle song-rank.

cbt -instance=BIGTABLE_INSTANCE_ID -project=PROJECT_ID deletetable song-rank

Beenden Sie die Änderungsstream-Pipeline.
1. Listen Sie die Jobs auf, um die Job-ID zu erhalten.
```
gcloud dataflow jobs list --region=BIGTABLE_REGION
```
2. Brechen Sie den Job ab.
```
gcloud dataflow jobs cancel JOB_ID --region=BIGTABLE_REGION
```
  Ersetzen Sie JOB_ID durch die Job-ID, die nach dem vorherigen Befehl angezeigt wird.

Bigtable-Änderungsstream verarbeiten Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Lernziele

Kosten

Hinweise

Umgebung vorbereiten

Code abrufen

Bucket erstellen

Bigtable-Instanz erstellen

Tabelle erstellen

Pipeline starten

Pipeline verstehen

Änderungsstream lesen

Songname abrufen

Die fünf meistgespielten Songs zählen

Ergebnisse ausgeben

Pipeline ansehen

Stream-Schreibvorgänge

Ausgabe ansehen

Bereinigen

Projekt löschen

Einzelne Ressourcen löschen

Nächste Schritte

Bigtable-Änderungsstream verarbeiten