Questo modello è deprecato e verrà rimosso nel terzo trimestre del 2023. Esegui la migrazione al modello Testo Cloud Storage in Firestore.
Il modello Cloud Storage Text to Datastore è una pipeline batch che legge dai file di testo archiviati in Cloud Storage e scrive entità con codifica JSON in Datastore. Ogni riga nei file di testo di input deve essere nel formato JSON specificato.
Requisiti della pipeline
- Datastore deve essere abilitato nel progetto di destinazione.
Parametri del modello
Parametri obbligatori
- textReadPattern: un pattern di percorso Cloud Storage che specifica la posizione dei file di dati di testo. Ad esempio,
gs://mybucket/somepath/*.json
. - datastoreWriteProjectId: l'ID del progetto Google Cloud in cui scrivere le entità Datastore.
- errorWritePath: il file di output del log degli errori da utilizzare per gli errori di scrittura che si verificano durante l'elaborazione. Ad esempio,
gs://your-bucket/errors/
.
Parametri facoltativi
- javascriptTextTransformGcsPath: l'URI Cloud Storage del file .js che definisce la funzione JavaScript definita dall'utente (UDF) da utilizzare. Ad esempio,
gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
. - javascriptTextTransformFunctionName: il nome della funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript da utilizzare. Ad esempio, se il codice della funzione JavaScript è
myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }
, il nome della funzione èmyTransform
. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta Esempi di funzioni UDF (https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples). - datastoreHintNumWorkers: suggerimento per il numero previsto di worker nel passaggio di limitazione del ramp-up del datastore. Il valore predefinito è
500
.
Esegui il modello
Console
- Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow. Vai a Crea job da modello
- Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
- (Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. La regione predefinita è
us-central1
.Per un elenco delle regioni in cui puoi eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.
- Nel menu a discesa Modello di flusso di dati, seleziona the Text Files on Cloud Storage to Datastore template.
- Nei campi dei parametri forniti, inserisci i valori dei parametri.
- Fai clic su Esegui job.
gcloud
Nella shell o nel terminale, esegui il modello:
gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \ --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/GCS_Text_to_Datastore \ --region REGION_NAME \ --parameters \ textReadPattern=PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES,\ javascriptTextTransformGcsPath=PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE,\ javascriptTextTransformFunctionName=JAVASCRIPT_FUNCTION,\ datastoreWriteProjectId=PROJECT_ID,\ errorWritePath=ERROR_FILE_WRITE_PATH
Sostituisci quanto segue:
JOB_NAME
: un nome di job univoco a tua sceltaVERSION
: la versione del modello che vuoi utilizzarePuoi utilizzare i seguenti valori:
latest
per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella principale senza data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/- il nome della versione, ad esempio
2023-09-12-00_RC00
, per utilizzare una versione specifica del modello, che si trova nidificata nella rispettiva cartella principale datata nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
REGION_NAME
: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempious-central1
PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES
: il pattern dei file di input su Cloud StorageJAVASCRIPT_FUNCTION
: il nome della funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript che vuoi utilizzareAd esempio, se il codice della funzione JavaScript è
myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }
, il nome della funzione èmyTransform
. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta Esempi di funzioni UDF.PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE
: l'URI Cloud Storage del file.js
che definisce la funzione JavaScript definita dall'utente (UDF) che vuoi utilizzare, ad esempiogs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
ERROR_FILE_WRITE_PATH
: il percorso del file di errore su Cloud Storage che preferisci
API
Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per ulteriori informazioni sull'API e sui relativi ambiti di autorizzazione, consulta projects.templates.launch
.
POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/GCS_Text_to_Datastore { "jobName": "JOB_NAME", "parameters": { "textReadPattern": "PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES", "javascriptTextTransformGcsPath": "PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE", "javascriptTextTransformFunctionName": "JAVASCRIPT_FUNCTION", "datastoreWriteProjectId": "PROJECT_ID", "errorWritePath": "ERROR_FILE_WRITE_PATH" }, "environment": { "zone": "us-central1-f" } }
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID
: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job DataflowJOB_NAME
: un nome di job univoco a tua sceltaVERSION
: la versione del modello che vuoi utilizzarePuoi utilizzare i seguenti valori:
latest
per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella principale senza data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/- il nome della versione, ad esempio
2023-09-12-00_RC00
, per utilizzare una versione specifica del modello, che si trova nidificata nella rispettiva cartella principale datata nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
LOCATION
: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempious-central1
PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES
: il pattern dei file di input su Cloud StorageJAVASCRIPT_FUNCTION
: il nome della funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript che vuoi utilizzareAd esempio, se il codice della funzione JavaScript è
myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }
, il nome della funzione èmyTransform
. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta Esempi di funzioni UDF.PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE
: l'URI Cloud Storage del file.js
che definisce la funzione JavaScript definita dall'utente (UDF) che vuoi utilizzare, ad esempiogs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
ERROR_FILE_WRITE_PATH
: il percorso del file di errore su Cloud Storage che preferisci
Passaggi successivi
- Scopri di più sui modelli Dataflow.
- Consulta l'elenco dei modelli forniti da Google.