Exporta bases de datos de Spanner a Avro

En esta página, se describe cómo exportar bases de datos de Spanner con la consola de Google Cloud. Para exportar una base de datos de Spanner con la API de REST o la herramienta de línea de comandos de gcloud spanner, completa los pasos en la sección Antes de comenzar en esta página y, luego, consulta las instrucciones detalladas en Spanner a Cloud Storage Avro en la documentación de Dataflow. El proceso de exportación usa Dataflow y escribe los datos en una carpeta de bucket de Cloud Storage. La carpeta resultante contiene un conjunto de archivos Avro y archivos de manifiesto JSON.

Antes de comenzar

Para exportar una base de datos de Spanner, primero debes habilitar las APIs de Spanner, Cloud Storage, Compute Engine y Dataflow:

Enable the APIs

También necesitas una cuota suficiente y los permisos necesarios de IAM.

Requisitos de cuota

Los requisitos de cuota para los trabajos de exportación son los siguientes:

• Spanner: No se requiere capacidad de procesamiento adicional para exportar una base de datos, aunque es posible que debas agregar más capacidad de procesamiento a fin de que el trabajo se complete en un tiempo razonable. Consulta la sección Optimiza los trabajos para obtener más detalles.
• Cloud Storage: Para exportar, debes crear un bucket para los archivos exportados si aún no tienes uno. Puedes hacerlo en la consola de Google Cloud, a través de la página de Cloud Storage o mientras creas la exportación a través de la página de Spanner. No es necesario que establezcas un tamaño para tu bucket.
• Dataflow: los trabajos de exportación están sujetos a las mismas cuotas de Compute Engine de direcciones IP, uso del disco y CPU que otros trabajos de Dataflow.

• Compute Engine: antes de ejecutar el trabajo de exportación, debes configurar las cuotas iniciales para Compute Engine, que Dataflow usa. Estas cuotas representan la cantidad máxima de recursos que permites que Dataflow use para tu trabajo. Los valores iniciales recomendados son los siguientes:

  • CPU: 200
  • Direcciones IP en uso: 200
  • Disco persistente estándar: 50 TB

  Por lo general, no es necesario hacer ningún otro ajuste. Dataflow proporciona el ajuste de escala automático para que solo pagues por los recursos reales que se usaron durante la exportación. Si tu trabajo puede utilizar más recursos, la IU de Dataflow muestra un ícono de advertencia. El trabajo debería completarse incluso si hay un ícono de advertencia.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para exportar una base de datos, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en la cuenta de servicio del trabajador de Dataflow:

• Visualizador de Cloud Spanner (roles/spanner.viewer)
• Trabajador de Dataflow (roles/dataflow.worker)
• Administrador de almacenamiento (roles/storage.admin)
• Lector de bases de datos de Spanner (roles/spanner.databaseReader)
• Administrador de bases de datos (roles/spanner.databaseAdmin)

Para usar los recursos de procesamiento independientes de Spanner Data Boost durante una exportación, también necesitas el permiso de IAM spanner.databases.useDataBoost. Para obtener más información, consulta Descripción general de Data Boost.

Exporta una base de datos

Una vez que cumplas con los requisitos de cuota y de IAM descritos anteriormente, puedes exportar una base de datos de Spanner existente.

Para exportar tu base de datos de Spanner a un bucket de Cloud Storage, sigue estos pasos: sigue estos pasos.

1. Ve a la página Instancias de Spanner.

   Ir a la página Instancias

2. Haz clic en el nombre de la instancia que contiene tu base de datos.

3. Haz clic en el elemento de menú Importar/Exportar en el panel izquierdo y, luego, en el botón Exportar.

4. En Elegir dónde almacenar la exportación, haz clic en Explorar.

5. Si aún no tienes un bucket de Cloud Storage para tu exportación, sigue estos pasos:

   1. Haz clic en Nuevo bucket.
   2. Ingresa un nombre para tu bucket. Los nombres de depósito deben ser únicos en Cloud Storage.
   3. Selecciona una clase y una ubicación de almacenamiento predeterminadas y, a continuación, haz clic en Crear.
   4. Haz clic en tu bucket para seleccionarlo.

   Si ya tienes un depósito, selecciona el depósito de la lista inicial o haz clic en Buscar para filtrar la lista y, luego, haz clic en tu depósito a fin de seleccionarlo.

6. Haz clic en Seleccionar.

7. En el menú desplegable Elegir una base de datos para exportar, selecciona la base de datos que deseas exportar.

8. Opcional: Para exportar tu base de datos desde un momento anterior, marca la casilla y, luego, ingresa una marca de tiempo.

9. En el menú desplegable Elegir una región para el trabajo de exportación, selecciona una región.

10. Opcional: Para encriptar el estado de la canalización de Dataflow con una clave de encriptación administrada por el cliente, haz lo siguiente:

    1. Haz clic en Mostrar opciones de encriptación.
    2. Selecciona Usar una clave de encriptación administrada por el cliente (CMEK).
    3. Selecciona tu clave en la lista desplegable.

    Esta opción no afecta la encriptación a nivel del bucket de Cloud Storage de destino. Para habilitar CMEK en tu bucket de Cloud Storage, consulta Cómo usar CMEK con Cloud Storage.

11. Opcional: Para exportar con Data Boost de Spanner, selecciona la Casilla de verificación Usar Data Boost de Spanner. Para obtener más información, consulta Descripción general de Data Boost.

12. Selecciona la casilla de verificación en Confirmar cargos para confirmar que existen cargos adicionales a los incurridos por tu instancia existente de Spanner.

13. Haz clic en Exportar.

    La consola de Google Cloud muestra la página Importar/Exportar base de datos, que ahora muestra una línea de pedido para tu trabajo de exportación en la lista de trabajos de importación/exportación, incluido el tiempo transcurrido del trabajo:

    

Cuando el trabajo finaliza o finaliza, el estado se actualiza en el repositorio lista. Si la tarea se realizó correctamente, se mostrará el estado Succeeded:

Si el trabajo falló, se mostrará el estado Failed:

Para ver los detalles de la operación de Dataflow de tu trabajo, haz clic en el nombre del trabajo en la columna Nombre del trabajo de Dataflow.

Si tu trabajo falla, revisa los registros de Dataflow del trabajo para ver los detalles del error.

Para evitar que Cloud Storage cobre cargos por los archivos que creó el trabajo de exportación con errores, borra la carpeta y sus archivos. Consulta Visualiza la exportación para obtener información sobre cómo encontrar la carpeta.

Nota sobre la exportación de columnas generadas y flujos de cambios

Los valores en una columna generada almacenada no se exportan. La definición de la columna se exporta al esquema de Avro como un campo de registro de tipo nulo, con la definición de la columna como propiedades personalizadas del campo. Hasta que se completa la operación de reabastecimiento de una columna generada recién agregada, esta se ignora como si no existiera en el esquema.

Los flujos de cambios exportados como archivos Avro solo contienen el esquema de los flujos de cambios y no los registros de cambios de datos.

Nota sobre la exportación de secuencias

Las secuencias (GoogleSQL, PostgreSQL) son objetos de esquema que usas para generar valores enteros únicos. Spanner exporta cada uno de los objetos de esquema al esquema de Avro como un campo de registro, con su tipo de secuencia, rango omitido y contador como propiedades del campo. Ten en cuenta que, para evitar que se restablezca una secuencia y genere valores duplicados después de la importación, durante la exportación del esquema, la función GET_INTERNAL_SEQUENCE_STATE() (GoogleSQL, PostgreSQL) captura el contador de secuencia. Spanner agrega un búfer de 1, 000 en el contador y escribe el valor nuevo del contador en el campo de registro. Esta Evita los errores de valores duplicados que pueden ocurrir después de la importación. Si hay más escrituras en la base de datos de origen durante la exportación de datos, deberías ajustar el contador de secuencias real con ALTER SEQUENCE (GoogleSQL, PostgreSQL).

Durante la importación, la secuencia comienza desde este contador nuevo en lugar del contador que se encuentra en el esquema. Como alternativa, puedes usar ALTER SEQUENCE. (GoogleSQL, PostgreSQL) para actualizar la secuencia con un contador nuevo.

Consulta tu exportación en Cloud Storage

Para ver la carpeta que contiene tu base de datos exportada en la console de Google Cloud, dirígete al navegador de Cloud Storage y elige el bucket que seleccionaste anteriormente:

Ir al navegador de Cloud Storage

El bucket ahora contiene una carpeta con la base de datos exportada dentro. El nombre de la carpeta comienza con el ID de la instancia, el nombre de la base de datos y la marca de tiempo de tu trabajo de exportación. La carpeta contiene estos archivos:

• Un archivo spanner-export.json
• Un archivo TableName-manifest.json para cada tabla de la base de datos que exportaste

• Uno o más archivos TableName.avro-#####-of-##### El primer número de la extensión .avro-#####-of-##### representa el índice del archivo Avro, comenzando en cero, y el segundo representa la cantidad de archivos Avro generados para cada tabla.

  Por ejemplo, Songs.avro-00001-of-00002 es el segundo de dos archivos que contiene los datos de la tabla Songs.

• Un archivo ChangeStreamName-manifest.json para cada flujo de cambios en la base de datos que exportaste.

• Un ChangeStreamName.avro-00000-of-00001 para cada flujo de cambios. Este archivo contiene datos vacíos solo con el esquema de Avro del flujo de cambios.

Elige una región para tu trabajo de importación

Puedes elegir una región diferente según la ubicación de tu bucket de Cloud Storage. Para evitar los cargos de transferencia de datos salientes, elige una región que coincida con la ubicación de tu bucket de Cloud Storage.

• Si la ubicación de tu bucket de Cloud Storage es una región, puedes aprovechar el uso gratuito de la red si eliges la misma región para tu trabajo de importación, siempre que esa región esté disponible.

• Si la ubicación de tu bucket de Cloud Storage es de región doble, puedes aprovechar el uso gratuito de red eligiendo una de las dos regiones que conforman la región doble para tu trabajo de importación, siempre que una de las regiones esté disponible.

• Si una región con ubicación compartida no está disponible para tu trabajo de importación o si tu La ubicación del bucket de Cloud Storage es una multirregión, se aplican cargos de transferencia de datos salientes. Consulta Cloud Storage transferencia de datos para elegir una región que incurra en los costos de transferencia de datos más bajos.

Cómo exportar un subconjunto de tablas

Si quieres exportar solo los datos de ciertas tablas y no los en toda la base de datos, podrás especificar esas tablas durante la exportación. En este caso, Spanner exporta todo el esquema de la base de datos, incluidos los datos de las tablas que especifiques, y deja todas las demás tablas presentes, pero vacías, en el archivo exportado.

Puedes especificar un subconjunto de tablas para exportar con el Página de Dataflow en la consola de Google Cloud o en la línea de comandos. (La página de Spanner no proporciona esta acción).

Si exportas los datos de una tabla que es secundaria de otra, también debes exportar los datos de su tabla superior. Si no se exportan los elementos superiores, fallará el trabajo de exportación.

Para exportar un subconjunto de tablas, inicia la exportación con la plantilla de Spanner a Cloud Storage Avro de Dataflow y especifica las tablas con la página de Dataflow en la consola de Google Cloud o Google Cloud CLI, como se describe a continuación:

gcloud dataflow jobs run my-export-job \
--gcs-location='gs://dataflow-templates/latest/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro' \
--region=us-central1 \
--parameters='instanceId=test-instance,databaseId=example-db,tableNames=table1,outputDir=gs://my-gcs-bucket' \
--max-workers=10

 gcloud dataflow jobs run my-export-job \
--gcs-location='gs://dataflow-templates/latest/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro' \
--region=us-central1 \
--parameters='^|^instanceId=test-instance|databaseId=example-db|tableNames=table1,table2|outputDir=gs://my-gcs-bucket' \
--max-workers=10

gcloud dataflow jobs run my-export-job \
--gcs-location='gs://dataflow-templates/latest/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro' \
--region=us-central1 \
--parameters='instanceId=test-instance,databaseId=example-db,tableNames=Songs,shouldExportRelatedTables=true,outputDir=gs://my-gcs-bucket' \
--max-workers=10

Visualiza o soluciona problemas de trabajos en la IU de Dataflow

Después de iniciar un trabajo de exportación, puedes ver los detalles del trabajo, incluido lo siguiente: en la sección Dataflow de la consola de Google Cloud.

Cómo ver los detalles del trabajo de Dataflow

Para ver los detalles de cualquier trabajo de importación o exportación que ejecutes durante la última semana, incluidos los trabajos que se estén ejecutando:

1. Navega hasta la página Descripción general de la base de datos de la base de datos.
2. Haz clic en el elemento de menú del panel izquierdo Importar/Exportar. En la página Importar/Exportar de la base de datos, se muestra una lista de trabajos recientes.

3. En la página Importar/Exportar de la base de datos, haz clic en el nombre del trabajo en la columna Nombre del trabajo de Dataflow:

   

   En la consola de Google Cloud, se muestran los detalles del el trabajo.

Para ver un trabajo que ejecutaste hace más de una semana, sigue estos pasos:

1. Ve a la página de trabajos de Dataflow en la consola de Google Cloud.

   Ir a la página Trabajos

2. Busca tu trabajo en la lista y haz clic sobre su nombre.

   En la consola de Google Cloud, se muestran los detalles del el trabajo.

Ver los registros de Dataflow para tu trabajo

Para ver los registros de un trabajo de Dataflow, navega hasta la página de detalles del trabajo como se describió con anterioridad y, luego, haz clic en Registros a la derecha del nombre del trabajo.

Si un trabajo falla, busca errores en los registros. Si hay errores, el recuento de errores se muestra junto a Registros (Logs):

Para ver los errores del trabajo, sigue estos pasos:

1. Haz clic en el recuento de errores junto a Registros (Logs).

   En la consola de Google Cloud, se muestran los registros del trabajo. Es posible que debas desplazarte para ver los errores.

2. Identifica las entradas con el ícono de error .

3. Haz clic en una entrada de registro individual para expandir su contenido.

Si necesitas más información para solucionar problemas de trabajos de Dataflow, consulta Soluciona problemas de tu canalización.

Soluciona problemas de trabajos de exportación con errores

Si ves los siguientes errores en tus registros de trabajos, haz lo siguiente:

com.google.cloud.spanner.SpannerException: NOT_FOUND: Session not found

--or--

com.google.cloud.spanner.SpannerException: DEADLINE_EXCEEDED: Deadline expired before operation could complete.

Verifica la latencia de lectura del 99% en la pestaña Supervisión de tu base de datos de Spanner en la consola de Google Cloud. Si se muestran valores altos (de varios segundos), eso indica que la instancia está sobrecargada, lo que hace que las lecturas agoten el tiempo de espera y fallen.

Una de las causas de la latencia alta es que el trabajo de Dataflow se ejecuta con demasiados trabajadores, lo que pone demasiada carga en la instancia de Spanner.

• Si usas la consola de Dataflow, el parámetro Cantidad máxima de trabajadores se encuentra en la sección Parámetros opcionales de la página Crear un trabajo a partir de una plantilla.

• Si usas gcloud, especifica el argumento max-workers. Por ejemplo:

  gcloud dataflow jobs run my-export-job \
  --gcs-location='gs://dataflow-templates/latest/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro' \
  --region=us-central1 \
  --parameters='instanceId=test-instance,databaseId=example-db,outputDir=gs://my-gcs-bucket' \
  --max-workers=10
  

Optimiza los trabajos de exportación de ejecución lenta

Si seguiste las sugerencias de la configuración inicial, por general, no se debe realizar ningún otro ajuste. Si tu trabajo se ejecuta a poca velocidad, existen otras optimizaciones que puedes probar:

• Optimiza el trabajo y la ubicación de los datos: Ejecuta tu trabajo de Dataflow en la misma región donde se encuentran tu instancia de Spanner y el bucket de Cloud Storage.

• Garantizar recursos suficientes de Dataflow: Si la cuotas de Compute Engine relevantes limitar los recursos de tu trabajo de Dataflow, Página de Dataflow en la consola de Google Cloud muestra un ícono de advertencia y registro mensajes:

  

  En esta situación, aumentar las cuotas para CPU, direcciones IP en uso y el disco persistente estándar podría acortar el tiempo de ejecución del trabajo, pero se podrían generar más cargos de Compute Engine.

• Comprueba el uso de CPU de Spanner: Si ves que el uso de CPU de la instancia supera el 65%, puedes aumentar la capacidad de procesamiento en esa instancia. La capacidad agrega más Los recursos de Spanner y el trabajo deberían acelerarse, pero incurrirás en más Cargos de Spanner

Factores que afectan el rendimiento del trabajo de exportación

Varios factores influyen en el tiempo que lleva completar un trabajo de exportación.

• Tamaño de la base de datos de Spanner: Procesar más datos lleva más tiempo. y recursos.

• Esquema de la base de datos de Spanner, que incluye lo siguiente:

  • La cantidad de tablas
  • El tamaño de las filas
  • La cantidad de índices secundarios
  • La cantidad de claves externas
  • La cantidad de flujos de cambios

• Ubicación de los datos: Los datos se transfieren entre Spanner y Cloud Storage con Dataflow. Lo ideal es que los tres componentes se ubiquen en la misma región. Si los componentes no están en la misma región, mover los datos entre las regiones hace que la ejecución del trabajo sea más lenta.

• Cantidad de trabajadores de Dataflow: Los trabajadores óptimos de Dataflow son necesarios para un buen rendimiento. Mediante el ajuste de escala automático, Dataflow elige la cantidad de trabajadores en función de la cantidad de trabajo que se debe realizar. Sin embargo, la cantidad de trabajadores estará limitada por las cuotas de las CPU, las direcciones IP en uso y el disco persistente estándar. La IU de Dataflow muestra un ícono de advertencia si se alcanzan los límites de cuota. En esta situación, el progreso es más lento, pero el trabajo se completará de todos modos.

• Carga existente en Spanner: Por lo general, un trabajo de exportación agrega una carga ligera a una instancia instancia. Si la instancia ya tiene una carga sustancial existente, el trabajo se ejecutará más lento.

• Cantidad de capacidad de procesamiento de Spanner: si el uso de CPU para la instancia supera el 65%, entonces el trabajo se ejecuta más lento.