Il modello Cloud Storage Text to Firestore è una pipeline batch che importa da documenti JSON archiviati in Cloud Storage a Firestore.
Requisiti della pipeline
Firestore deve essere abilitato nel progetto di destinazione.
Formato di input
Ogni file di input deve contenere JSON delimitato da nuova riga, in cui ogni riga contiene una
rappresentazione JSON di un tipo di dati
Entity
Datastore.
Ad esempio, il seguente JSON rappresenta un documento in una raccolta denominata
Users
. L'esempio è formattato per la leggibilità, ma ogni documento
deve essere visualizzato come una singola riga di input.
{ "key": { "partitionId": { "projectId": "my-project" }, "path": [ { "kind": "users", "name": "alovelace" } ] }, "properties": { "first": { "stringValue": "Ada" }, "last": { "stringValue": "Lovelace" }, "born": { "integerValue": "1815", "excludeFromIndexes": true } } }
Per ulteriori informazioni sul modello di documento, consulta Entità, proprietà e chiavi.
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
. - firestoreWriteProjectId: l'ID del progetto Google Cloud in cui scrivere le entità Firestore.
- 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 definita dall'utente (UDF) JavaScript 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, vedi Esempi di UDF (https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples). - firestoreHintNumWorkers: suggerimento per il numero previsto di worker nel passaggio di limitazione dell'aumento graduale di Firestore. Il valore predefinito è
500
.
Funzione definita dall'utente
Se vuoi, puoi estendere questo modello scrivendo una funzione definita dall'utente (UDF). Il modello chiama la UDF per ogni elemento di input. I payload degli elementi vengono serializzati come stringhe JSON. Per ulteriori informazioni, consulta Creare funzioni definite dall'utente per i modelli Dataflow.
Specifiche della funzione
La funzione definita dall'utente ha le seguenti specifiche:
- Input: una riga di testo da un file di input Cloud Storage.
- Output: un
Entity
, serializzato come stringa JSON.
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.
- Dal menu a discesa Modello di dataflow, seleziona the Text Files on Cloud Storage to Firestore 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_Firestore \ --region REGION_NAME \ --parameters \ textReadPattern=PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES,\ javascriptTextTransformGcsPath=PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE,\ javascriptTextTransformFunctionName=JAVASCRIPT_FUNCTION,\ firestoreWriteProjectId=PROJECT_ID,\ errorWritePath=ERROR_FILE_WRITE_PATH
Sostituisci quanto segue:
JOB_NAME
: un nome univoco del job a tua sceltaVERSION
: la versione del modello che vuoi utilizzarePuoi utilizzare i seguenti valori:
latest
per utilizzare l'ultima versione del modello, disponibile nella cartella principale senza data nel 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 con data 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, vedi Esempi di UDF.PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE
: l'URI Cloud Storage del file.js
che definisce la funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript che vuoi utilizzare, ad esempiogs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
ERROR_FILE_WRITE_PATH
: il percorso desiderato del file di errori su Cloud Storage
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_Firestore { "jobName": "JOB_NAME", "parameters": { "textReadPattern": "PATH_TO_INPUT_TEXT_FILES", "javascriptTextTransformGcsPath": "PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE", "javascriptTextTransformFunctionName": "JAVASCRIPT_FUNCTION", "firestoreWriteProjectId": "PROJECT_ID", "errorWritePath": "ERROR_FILE_WRITE_PATH" }, "environment": { "zone": "us-central1-f" } }
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID
: l'ID progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job DataflowJOB_NAME
: un nome univoco del job a tua sceltaVERSION
: la versione del modello che vuoi utilizzarePuoi utilizzare i seguenti valori:
latest
per utilizzare l'ultima versione del modello, disponibile nella cartella principale senza data nel 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 con data 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, vedi Esempi di UDF.PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE
: l'URI Cloud Storage del file.js
che definisce la funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript che vuoi utilizzare, ad esempiogs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
ERROR_FILE_WRITE_PATH
: il percorso desiderato del file di errori su Cloud Storage
Passaggi successivi
- Scopri di più sui modelli Dataflow.
- Consulta l'elenco dei modelli forniti da Google.