Template SequenceFile Bigtable ke Cloud Storage

Template Bigtable ke SequenceFile Cloud Storage adalah pipeline yang membaca data dari tabel Bigtable dan menulis data ke bucket Cloud Storage dalam format SequenceFile. Anda dapat menggunakan template untuk menyalin data dari Bigtable ke Cloud Storage.

Persyaratan pipeline

  • Tabel Bigtable harus ada.
  • Bucket Cloud Storage output harus ada sebelum menjalankan pipeline.

Parameter template

Parameter yang diperlukan

  • bigtableProject: ID project Google Cloud yang berisi instance Bigtable yang ingin Anda baca datanya.
  • bigtableInstanceId: ID instance Bigtable yang berisi tabel.
  • bigtableTableId: ID tabel Bigtable yang akan diekspor.
  • destinationPath: Jalur Cloud Storage tempat data ditulis. Contoh, gs://your-bucket/your-path/.
  • filenamePrefix: Awalan nama file SequenceFile. Contoh, output-.

Parameter opsional

  • bigtableAppProfileId: ID profil aplikasi Bigtable yang akan digunakan untuk ekspor. Jika Anda tidak menentukan profil aplikasi, Bigtable akan menggunakan profil aplikasi default instance: https://cloud.google.com/bigtable/docs/app-profiles#default-app-profile.
  • bigtableStartRow: Baris tempat memulai ekspor, defaultnya adalah baris pertama.
  • bigtableStopRow: Baris tempat menghentikan ekspor, defaultnya adalah baris terakhir.
  • bigtableMaxVersions: Jumlah maksimum versi sel. Nilai default: 2147483647.
  • bigtableFilter: String filter. Lihat: http://hbase.apache.org/book.html#thrift. Nilai defaultnya adalah kosong.

Menjalankan template

Konsol

  1. Buka halaman Dataflow Create job from template.
    2. Buka Membuat tugas dari template
  2. Di kolom Nama tugas, masukkan nama tugas yang unik.
  3. Opsional: Untuk Endpoint regional, pilih nilai dari menu drop-down. Region default-nya adalah us-central1.

    Untuk mengetahui daftar region tempat Anda dapat menjalankan tugas Dataflow, lihat Lokasi Dataflow.

  4. Dari menu drop-down Template Dataflow, pilih the Cloud Bigtable to SequenceFile Files on Cloud Storage template .
  5. Di kolom parameter yang disediakan, masukkan nilai parameter Anda.
  6. Klik Run job.

gcloud

Di shell atau terminal Anda, jalankan template:

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/Cloud_Bigtable_to_GCS_SequenceFile \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
bigtableProject=BIGTABLE_PROJECT_ID,\
bigtableInstanceId=INSTANCE_ID,\
bigtableTableId=TABLE_ID,\
bigtableAppProfileId=APPLICATION_PROFILE_ID,\
destinationPath=DESTINATION_PATH,\
filenamePrefix=FILENAME_PREFIX

Ganti kode berikut:

  • JOB_NAME: nama tugas unik pilihan Anda
  • VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

    Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • REGION_NAME: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow—misalnya, us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: ID project Google Cloud instance Bigtable yang ingin Anda baca datanya
  • INSTANCE_ID: ID instance Bigtable yang berisi tabel
  • TABLE_ID: ID tabel Bigtable yang akan diekspor
  • APPLICATION_PROFILE_ID: ID profil aplikasi Bigtable yang akan digunakan untuk ekspor
  • DESTINATION_PATH: jalur Cloud Storage tempat data ditulis, misalnya, gs://mybucket/somefolder
  • FILENAME_PREFIX: awalan nama file SequenceFile, misalnya, output-

API

Untuk menjalankan template menggunakan REST API, kirim permintaan HTTP POST. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang API dan cakupan otorisasinya, lihat projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/Cloud_Bigtable_to_GCS_SequenceFile
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "bigtableProject": "BIGTABLE_PROJECT_ID",
       "bigtableInstanceId": "INSTANCE_ID",
       "bigtableTableId": "TABLE_ID",
       "bigtableAppProfileId": "APPLICATION_PROFILE_ID",
       "destinationPath": "DESTINATION_PATH",
       "filenamePrefix": "FILENAME_PREFIX",
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
}

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: ID Google Cloud project tempat Anda ingin menjalankan tugas Dataflow
  • JOB_NAME: nama tugas unik pilihan Anda
  • VERSION: versi template yang ingin Anda gunakan

    Anda dapat menggunakan nilai berikut:

  • LOCATION: region tempat Anda ingin men-deploy tugas Dataflow—misalnya, us-central1
  • BIGTABLE_PROJECT_ID: ID project Google Cloud instance Bigtable yang ingin Anda baca datanya
  • INSTANCE_ID: ID instance Bigtable yang berisi tabel
  • TABLE_ID: ID tabel Bigtable yang akan diekspor
  • APPLICATION_PROFILE_ID: ID profil aplikasi Bigtable yang akan digunakan untuk ekspor
  • DESTINATION_PATH: jalur Cloud Storage tempat data ditulis, misalnya, gs://mybucket/somefolder
  • FILENAME_PREFIX: awalan nama file SequenceFile, misalnya, output-

Langkah berikutnya