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Bigtable HBase Beam 連接器

為協助您在 Dataflow 管道中使用 Bigtable，我們提供兩個開放原始碼的 Bigtable Beam I/O 連接器。

如果您要從 HBase 遷移至 Bigtable，或是應用程式會呼叫 HBase API，請使用本頁討論的 Bigtable HBase Beam 連接器 (CloudBigtableIO)。

在所有其他情況下，您都應搭配使用 Bigtable Beam 連接器 (BigtableIO) 和適用於 Java 的 Cloud Bigtable 用戶端，因為後者可與 Cloud Bigtable API 搭配運作。如要開始使用該連接器，請參閱「Bigtable Beam 連接器」。

如要進一步瞭解 Apache Beam 程式設計模型，請參閱 Beam 說明文件。

開始使用 HBase

Bigtable HBase Beam 連接器是以 Java 編寫而成，並以適用於 Java 的 Bigtable HBase 用戶端為基礎。這項服務與以 Apache Beam 為基礎的 Java 適用的 Dataflow SDK 2.x 相容。這個連結器的原始碼位於 GitHub 的 googleapis/java-bigtable-hbase 存放區。

本頁概要說明如何使用 Read 和 Write 轉換。

設定驗證方法

如要在本機開發環境中使用本頁的 Java 範例，請安裝並初始化 gcloud CLI，然後使用使用者憑證設定應用程式預設憑證。

安裝 Google Cloud CLI。
如果您使用外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。
如果您使用本機殼層，請為使用者帳戶建立本機驗證憑證：
```
gcloud auth application-default login
```
如果您使用 Cloud Shell，則不需要執行這項操作。

如果系統傳回驗證錯誤，且您使用外部識別資訊提供者 (IdP)，請確認您已使用聯合身分登入 gcloud CLI。

詳情請參閱「設定本機開發環境的驗證機制」。

如要瞭解如何為正式環境設定驗證機制，請參閱「為在 Google Cloud上執行的程式碼設定應用程式預設憑證」。

將連接器新增至 Maven 專案

如要將 Bigtable HBase Beam 連接器新增至 Maven 專案，請將 Maven 構件新增至 pom.xml 檔案做為依附元件：

<dependency>
  <groupId>com.google.cloud.bigtable</groupId>
  <artifactId>bigtable-hbase-beam</artifactId>
  <version>2.12.0</version>
</dependency>

指定 Bigtable 設定

建立選項介面，允許輸入內容來執行管道：

public interface BigtableOptions extends DataflowPipelineOptions {

  @Description("The Bigtable project ID, this can be different than your Dataflow project")
  @Default.String("bigtable-project")
  String getBigtableProjectId();

  void setBigtableProjectId(String bigtableProjectId);

  @Description("The Bigtable instance ID")
  @Default.String("bigtable-instance")
  String getBigtableInstanceId();

  void setBigtableInstanceId(String bigtableInstanceId);

  @Description("The Bigtable table ID in the instance.")
  @Default.String("mobile-time-series")
  String getBigtableTableId();

  void setBigtableTableId(String bigtableTableId);
}

從 Bigtable 讀取資料或將資料寫入 Bigtable 時，您必須提供 CloudBigtableConfiguration 設定物件。此物件指定您資料表的專案 ID 與執行個體 ID，以及資料表本身的名稱：

CloudBigtableTableConfiguration bigtableTableConfig =
    new CloudBigtableTableConfiguration.Builder()
        .withProjectId(options.getBigtableProjectId())
        .withInstanceId(options.getBigtableInstanceId())
        .withTableId(options.getBigtableTableId())
        .build();

如要讀取資料，請提供 CloudBigtableScanConfiguration 設定物件，以便指定 Apache HBase Scan 物件，限制及篩選讀取結果。詳情請參閱「從 Bigtable 讀取資料」一文。

從 Bigtable 讀取

如要從 Bigtable 資料表讀取資料，請將 Read 轉換套用至 CloudBigtableIO.read 作業的結果。Read 轉換會傳回 HBase Result 物件的 PCollection，其中 PCollection 中的每個元素都代表資料表中的單一資料列。

p.apply(Read.from(CloudBigtableIO.read(config)))
    .apply(
        ParDo.of(
            new DoFn<Result, Void>() {
              @ProcessElement
              public void processElement(@Element Result row, OutputReceiver<Void> out) {
                System.out.println(Bytes.toString(row.getRow()));
              }
            }));

根據預設，CloudBigtableIO.read 作業會傳回表格中的所有資料列。您可以使用 HBase Scan 物件，將讀取作業限制在資料表中的某個資料列鍵範圍內，或是對讀取結果套用篩選器。如要使用 Scan 物件，請將其納入 CloudBigtableScanConfiguration。

舉例來說，您可以新增 Scan，只傳回資料表中每列的第一個鍵/值組合，這在計算資料表中的列數時非常實用：

import com.google.cloud.bigtable.beam.CloudBigtableIO;
import com.google.cloud.bigtable.beam.CloudBigtableScanConfiguration;
import org.apache.beam.runners.dataflow.options.DataflowPipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.Read;
import org.apache.beam.sdk.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FirstKeyOnlyFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HelloWorldRead {
  public static void main(String[] args) {
    BigtableOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(BigtableOptions.class);
    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    Scan scan = new Scan();
    scan.setCacheBlocks(false);
    scan.setFilter(new FirstKeyOnlyFilter());

    CloudBigtableScanConfiguration config =
        new CloudBigtableScanConfiguration.Builder()
            .withProjectId(options.getBigtableProjectId())
            .withInstanceId(options.getBigtableInstanceId())
            .withTableId(options.getBigtableTableId())
            .withScan(scan)
            .build();

    p.apply(Read.from(CloudBigtableIO.read(config)))
        .apply(
            ParDo.of(
                new DoFn<Result, Void>() {
                  @ProcessElement
                  public void processElement(@Element Result row, OutputReceiver<Void> out) {
                    System.out.println(Bytes.toString(row.getRow()));
                  }
                }));

    p.run().waitUntilFinish();
  }

  public interface BigtableOptions extends DataflowPipelineOptions {
    @Description("The Bigtable project ID, this can be different than your Dataflow project")
    @Default.String("bigtable-project")
    String getBigtableProjectId();

    void setBigtableProjectId(String bigtableProjectId);

    @Description("The Bigtable instance ID")
    @Default.String("bigtable-instance")
    String getBigtableInstanceId();

    void setBigtableInstanceId(String bigtableInstanceId);

    @Description("The Bigtable table ID in the instance.")
    @Default.String("mobile-time-series")
    String getBigtableTableId();

    void setBigtableTableId(String bigtableTableId);
  }
}

寫入 Bigtable

如要寫入 Bigtable 資料表，請使用 apply a CloudBigtableIO.writeToTable 作業。您需要在 HBase Mutation 物件的 PCollection 上執行這項作業，這些物件可以包含 Put 和 Delete 物件。

Bigtable 資料表必須已存在，且必須定義適當的資料欄系列。Dataflow 連接器不會即時建立資料表和資料欄系列。您可以使用 cbt CLI 建立資料表並設定資料欄系列，也可以透過程式輔助方式完成這項操作。

如要寫入 Bigtable，請先建立 Dataflow 管道，以便透過網路序列化放置和刪除作業：

BigtableOptions options =
    PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(BigtableOptions.class);
Pipeline p = Pipeline.create(options);

一般來說，您需要執行轉換 (例如 ParDo)，將輸出資料格式化為 HBase Put 或 Delete 物件的集合。以下範例顯示 DoFn 轉換，該轉換會取得目前值，並將其做為 Put 的資料列鍵。接著，您可以將 Put 物件寫入 Bigtable。

p.apply(Create.of("phone#4c410523#20190501", "phone#4c410523#20190502"))
    .apply(
        ParDo.of(
            new DoFn<String, Mutation>() {
              @ProcessElement
              public void processElement(@Element String rowkey, OutputReceiver<Mutation> out) {
                long timestamp = System.currentTimeMillis();
                Put row = new Put(Bytes.toBytes(rowkey));

                row.addColumn(
                    Bytes.toBytes("stats_summary"),
                    Bytes.toBytes("os_build"),
                    timestamp,
                    Bytes.toBytes("android"));
                out.output(row);
              }
            }))
    .apply(CloudBigtableIO.writeToTable(bigtableTableConfig));

如要啟用批次寫入流量控制，請將 BIGTABLE_ENABLE_BULK_MUTATION_FLOW_CONTROL 設為 true。這項功能會自動限制批次寫入要求的流量，並讓 Bigtable 自動調度資源功能自動新增或移除節點，以處理 Dataflow 工作。

CloudBigtableTableConfiguration bigtableTableConfig =
    new CloudBigtableTableConfiguration.Builder()
        .withProjectId(options.getBigtableProjectId())
        .withInstanceId(options.getBigtableInstanceId())
        .withTableId(options.getBigtableTableId())
        .withConfiguration(BigtableOptionsFactory.BIGTABLE_ENABLE_BULK_MUTATION_FLOW_CONTROL,
            "true")
        .build();
return bigtableTableConfig;

以下是完整的寫入範例，包括啟用批次寫入流量控制的變體。


import com.google.cloud.bigtable.beam.CloudBigtableIO;
import com.google.cloud.bigtable.beam.CloudBigtableTableConfiguration;
import com.google.cloud.bigtable.hbase.BigtableOptionsFactory;
import org.apache.beam.runners.dataflow.options.DataflowPipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.Create;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Mutation;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HelloWorldWrite {

  public static void main(String[] args) {
    BigtableOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(BigtableOptions.class);
    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    CloudBigtableTableConfiguration bigtableTableConfig =
        new CloudBigtableTableConfiguration.Builder()
            .withProjectId(options.getBigtableProjectId())
            .withInstanceId(options.getBigtableInstanceId())
            .withTableId(options.getBigtableTableId())
            .build();

    p.apply(Create.of("phone#4c410523#20190501", "phone#4c410523#20190502"))
        .apply(
            ParDo.of(
                new DoFn<String, Mutation>() {
                  @ProcessElement
                  public void processElement(@Element String rowkey, OutputReceiver<Mutation> out) {
                    long timestamp = System.currentTimeMillis();
                    Put row = new Put(Bytes.toBytes(rowkey));

                    row.addColumn(
                        Bytes.toBytes("stats_summary"),
                        Bytes.toBytes("os_build"),
                        timestamp,
                        Bytes.toBytes("android"));
                    out.output(row);
                  }
                }))
        .apply(CloudBigtableIO.writeToTable(bigtableTableConfig));

    p.run().waitUntilFinish();
  }

  public interface BigtableOptions extends DataflowPipelineOptions {

    @Description("The Bigtable project ID, this can be different than your Dataflow project")
    @Default.String("bigtable-project")
    String getBigtableProjectId();

    void setBigtableProjectId(String bigtableProjectId);

    @Description("The Bigtable instance ID")
    @Default.String("bigtable-instance")
    String getBigtableInstanceId();

    void setBigtableInstanceId(String bigtableInstanceId);

    @Description("The Bigtable table ID in the instance.")
    @Default.String("mobile-time-series")
    String getBigtableTableId();

    void setBigtableTableId(String bigtableTableId);
  }

  public static CloudBigtableTableConfiguration batchWriteFlowControlExample(
      BigtableOptions options) {
    CloudBigtableTableConfiguration bigtableTableConfig =
        new CloudBigtableTableConfiguration.Builder()
            .withProjectId(options.getBigtableProjectId())
            .withInstanceId(options.getBigtableInstanceId())
            .withTableId(options.getBigtableTableId())
            .withConfiguration(BigtableOptionsFactory.BIGTABLE_ENABLE_BULK_MUTATION_FLOW_CONTROL,
                "true")
            .build();
    return bigtableTableConfig;
  }
}