Modelo do Pub/Sub para Java Database Connectivity (JDBC)

Beta

Esta funcionalidade está sujeita aos "Termos das Ofertas de Pré-DG" na secção Termos Gerais de Serviço dos Termos Específicos do Serviço. As funcionalidades de pré-DG estão disponíveis "tal como estão" e podem ter apoio técnico limitado. Para mais informações, consulte as descrições das fases de lançamento.

O modelo Pub/Sub para Java Database Connectivity (JDBC) é um pipeline de streaming que carrega dados de uma subscrição do Pub/Sub pré-existente como strings JSON e escreve os registos resultantes no JDBC.

Requisitos do pipeline

• A subscrição do Pub/Sub tem de existir antes de executar o pipeline.
• A origem JDBC tem de existir antes de executar o pipeline.
• O tópico de mensagens não entregues de saída do Pub/Sub tem de existir antes da execução do pipeline.

Parâmetros de modelos

Parâmetro	Descrição
driverClassName	O nome da classe do controlador JDBC. Por exemplo, com.mysql.jdbc.Driver.
connectionUrl	A string do URL de ligação JDBC. Por exemplo, jdbc:mysql://some-host:3306/sampledb. Pode transmitir este valor como uma string encriptada com uma chave do Cloud KMS e, em seguida, codificada em Base64. Remova os carateres de espaço da string codificada em Base64.
driverJars	Caminhos do Cloud Storage separados por vírgulas para controladores JDBC. Por exemplo, gs://your-bucket/driver_jar1.jar,gs://your-bucket/driver_jar2.jar.
username	Opcional: o nome de utilizador a usar para a ligação JDBC. Pode transmitir este valor encriptado por uma chave do Cloud KMS como uma string codificada em Base64.
password	Opcional: a palavra-passe a usar para a ligação JDBC. Pode transmitir este valor encriptado por uma chave do Cloud KMS como uma string codificada em Base64.
connectionProperties	Opcional: string de propriedades a usar para a ligação JDBC. O formato da string tem de ser [propertyName=property;]*. Por exemplo, unicode=true;characterEncoding=UTF-8.
statement	Declaração a executar na base de dados. A declaração tem de especificar os nomes das colunas da tabela por qualquer ordem. Apenas os valores dos nomes das colunas especificados são lidos a partir do JSON e adicionados à declaração. Por exemplo, INSERT INTO tableName (column1, column2) VALUES (?,?)
inputSubscription	A subscrição de entrada do Pub/Sub a partir da qual ler, no formato projects/<project>/subscriptions/<subscription>.
outputDeadletterTopic	O tópico Pub/Sub para encaminhar mensagens não entregues. Por exemplo, projects/<project-id>/topics/<topic-name>.
KMSEncryptionKey	Opcional: chave de encriptação do Cloud KMS para desencriptar o nome de utilizador, a palavra-passe e a cadeia de caracteres da ligação. Se for transmitida uma chave do Cloud KMS, o nome de utilizador, a palavra-passe e a string de ligação têm de ser transmitidos encriptados.
extraFilesToStage	Caminhos do Cloud Storage ou Secrets do Secret Manager separados por vírgulas para ficheiros a preparar no trabalhador. Estes ficheiros são guardados no diretório /extra_files em cada trabalhador. Por exemplo, gs://<my-bucket>/file.txt,projects/<project-id>/secrets/<secret-id>/versions/<version-id>.

Execute o modelo

Consola

1. Aceda à página Dataflow Criar tarefa a partir de um modelo.
Aceda a Criar tarefa a partir de modelo
2. No campo Nome da tarefa, introduza um nome exclusivo para a tarefa.
3. Opcional: para Ponto final regional, selecione um valor no menu pendente. A região predefinida é us-central1.

   Para ver uma lista das regiões onde pode executar uma tarefa do Dataflow, consulte o artigo Localizações do Dataflow.

4. No menu pendente Modelo do fluxo de dados, selecione the Pub/Sub to JDBC template.
5. Nos campos de parâmetros fornecidos, introduza os valores dos parâmetros.
6. Clique em Executar tarefa.

gcloud

Nota: para usar a CLI do Google Cloud para executar modelos, tem de ter a versão 284.0.0 ou posterior da CLI do Google Cloud. flex

Na shell ou no terminal, execute o modelo:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --template-file-gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Pubsub_to_Jdbc \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
driverClassName=DRIVER_CLASS_NAME,\
connectionUrl=JDBC_CONNECTION_URL,\
driverJars=DRIVER_PATHS,\
username=CONNECTION_USERNAME,\
password=CONNECTION_PASSWORD,\
connectionProperties=CONNECTION_PROPERTIES,\
statement=SQL_STATEMENT,\
inputSubscription=INPUT_SUBSCRIPTION,\
outputDeadletterTopic=OUTPUT_DEADLETTER_TOPIC,\
KMSEncryptionKey=KMS_ENCRYPTION_KEY

Substitua o seguinte:

• JOB_NAME: um nome de tarefa exclusivo à sua escolha
• VERSION: a versão do modelo que quer usar

  Pode usar os seguintes valores:

  • latest para usar a versão mais recente do modelo, que está disponível na pasta principal sem data no contentor: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • o nome da versão, como 2023-09-12-00_RC00, para usar uma versão específica do modelo, que pode ser encontrada aninhada na pasta principal com a data correspondente no contentor: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Atenção: a versão mais recente dos modelos pode ser atualizada com alterações destrutivas. Os seus ambientes de produção devem usar modelos mantidos na pasta principal datada mais recente para evitar que estas alterações significativas afetem os seus fluxos de trabalho de produção.
• REGION_NAME: a região onde quer implementar a tarefa do Dataflow, por exemplo, us-central1
• DRIVER_CLASS_NAME: o nome da classe do controlador
• JDBC_CONNECTION_URL: o URL de ligação JDBC
• DRIVER_PATHS: os caminhos do Cloud Storage separados por vírgulas dos controladores JDBC
• CONNECTION_USERNAME: o nome de utilizador da ligação JDBC
• CONNECTION_PASSWORD: a palavra-passe da ligação JDBC
• CONNECTION_PROPERTIES: as propriedades da ligação JDBC, se necessário
• SQL_STATEMENT: a declaração SQL a ser executada na base de dados
• INPUT_SUBSCRIPTION: a subscrição de entrada do Pub/Sub a partir da qual ler
• OUTPUT_DEADLETTER_TOPIC: o Pub/Sub para encaminhar mensagens não entregues
• KMS_ENCRYPTION_KEY: a chave de encriptação do Cloud KMS

API

Para executar o modelo através da API REST, envie um pedido HTTP POST. Para mais informações sobre a API e os respetivos âmbitos de autorização, consulte projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "driverClassName": "DRIVER_CLASS_NAME",
       "connectionUrl": "JDBC_CONNECTION_URL",
       "driverJars": "DRIVER_PATHS",
       "username": "CONNECTION_USERNAME",
       "password": "CONNECTION_PASSWORD",
       "connectionProperties": "CONNECTION_PROPERTIES",
       "statement": "SQL_STATEMENT",
       "inputSubscription": "INPUT_SUBSCRIPTION",
       "outputDeadletterTopic": "OUTPUT_DEADLETTER_TOPIC",
       "KMSEncryptionKey":"KMS_ENCRYPTION_KEY"
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" },
}

Substitua o seguinte:

• PROJECT_ID: o ID do projeto onde quer executar a tarefa do Dataflow Google Cloud
• JOB_NAME: um nome de tarefa exclusivo à sua escolha
• VERSION: a versão do modelo que quer usar

  Pode usar os seguintes valores:

  • latest para usar a versão mais recente do modelo, que está disponível na pasta principal sem data no contentor: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • o nome da versão, como 2023-09-12-00_RC00, para usar uma versão específica do modelo, que pode ser encontrada aninhada na pasta principal com a data correspondente no contentor: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Atenção: a versão mais recente dos modelos pode ser atualizada com alterações destrutivas. Os seus ambientes de produção devem usar modelos mantidos na pasta principal datada mais recente para evitar que estas alterações significativas afetem os seus fluxos de trabalho de produção.
• LOCATION: a região onde quer implementar a tarefa do Dataflow, por exemplo, us-central1
• DRIVER_CLASS_NAME: o nome da classe do controlador
• JDBC_CONNECTION_URL: o URL de ligação JDBC
• DRIVER_PATHS: os caminhos do Cloud Storage separados por vírgulas dos controladores JDBC
• CONNECTION_USERNAME: o nome de utilizador da ligação JDBC
• CONNECTION_PASSWORD: a palavra-passe da ligação JDBC
• CONNECTION_PROPERTIES: as propriedades da ligação JDBC, se necessário
• SQL_STATEMENT: a declaração SQL a ser executada na base de dados
• INPUT_SUBSCRIPTION: a subscrição de entrada do Pub/Sub a partir da qual ler
• OUTPUT_DEADLETTER_TOPIC: o Pub/Sub para encaminhar mensagens não entregues
• KMS_ENCRYPTION_KEY: a chave de encriptação do Cloud KMS

Código-fonte do modelo

Java

/*
 * Copyright (C) 2021 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.v2.templates;

import static com.google.cloud.teleport.v2.utils.KMSUtils.maybeDecrypt;

import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.v2.coders.FailsafeElementCoder;
import com.google.cloud.teleport.v2.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.io.DynamicJdbcIO;
import com.google.cloud.teleport.v2.options.PubsubToJdbcOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.ErrorConverters;
import com.google.cloud.teleport.v2.utils.JsonStringToQueryMapper;
import com.google.cloud.teleport.v2.values.FailsafeElement;
import com.google.common.base.Splitter;
import java.util.List;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.coders.StringUtf8Coder;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsub.PubsubIO;
import org.apache.beam.sdk.io.jdbc.JdbcIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link PubsubToJdbc} streaming pipeline reads data from Google Cloud PubSub and publishes to
 * JDBC.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v2/googlecloud-to-googlecloud/README_Pubsub_to_Jdbc.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "Pubsub_to_Jdbc",
    category = TemplateCategory.STREAMING,
    displayName = "Pub/Sub to JDBC",
    description =
        "The Pub/Sub to Java Database Connectivity (JDBC) template is a streaming pipeline that ingests data from a "
            + "pre-existing Cloud Pub/Sub subscription as JSON strings, and writes the resulting records to JDBC.",
    optionsClass = PubsubToJdbcOptions.class,
    flexContainerName = "pubsub-to-jdbc",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/pubsub-to-jdbc",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    preview = true,
    requirements = {
      "The Cloud Pub/Sub subscription must exist prior to running the pipeline.",
      "The JDBC source must exist prior to running the pipeline.",
      "The Cloud Pub/Sub output deadletter topic must exist prior to running the pipeline.",
    },
    streaming = true,
    supportsAtLeastOnce = true)
public class PubsubToJdbc {

  /* Logger for class.*/
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(PubsubToJdbc.class);

  /** String/String Coder for FailsafeElement. */
  public static final FailsafeElementCoder<String, String> FAILSAFE_ELEMENT_CODER =
      FailsafeElementCoder.of(StringUtf8Coder.of(), StringUtf8Coder.of());

  /**
   * Main entry point for pipeline execution.
   *
   * @param args Command line arguments to the pipeline.
   */
  public static void main(String[] args) {
    UncaughtExceptionLogger.register();

    PubsubToJdbcOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(PubsubToJdbcOptions.class);

    run(options);
  }

  /**
   * Runs a pipeline which reads message from Pub/Sub and writes to JDBC.
   *
   * @param options The execution options.
   * @return The pipeline result.
   */
  public static PipelineResult run(PubsubToJdbcOptions options) {
    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    LOG.info("Starting Pubsub-to-Jdbc Pipeline.");

    /*
     * Steps:
     *  1) Read data from a Pub/Sub subscription
     *  2) Write to Jdbc Table
     *  3) Write errors to deadletter topic
     */
    PCollection<String> pubsubData =
        pipeline.apply(
            "readFromPubSubSubscription",
            PubsubIO.readStrings().fromSubscription(options.getInputSubscription()));

    JdbcIO.DataSourceConfiguration dataSourceConfiguration =
        JdbcIO.DataSourceConfiguration.create(
                ValueProvider.StaticValueProvider.of(options.getDriverClassName()),
                maybeDecrypt(options.getConnectionUrl(), options.getKMSEncryptionKey()))
            .withDriverJars(options.getDriverJars());
    if (options.getUsername() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withUsername(
              maybeDecrypt(options.getUsername(), options.getKMSEncryptionKey()).get());
    }
    if (options.getPassword() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withPassword(
              maybeDecrypt(options.getPassword(), options.getKMSEncryptionKey()).get());
    }
    if (options.getConnectionProperties() != null) {
      dataSourceConfiguration =
          dataSourceConfiguration.withConnectionProperties(options.getConnectionProperties());
    }

    PCollection<FailsafeElement<String, String>> errors =
        pubsubData
            .apply(
                "writeToJdbc",
                DynamicJdbcIO.<String>write()
                    .withDataSourceConfiguration(dataSourceConfiguration)
                    .withStatement(options.getStatement())
                    .withPreparedStatementSetter(
                        new JsonStringToQueryMapper(getKeyOrder(options.getStatement()))))
            .setCoder(FAILSAFE_ELEMENT_CODER);

    errors.apply(
        "WriteFailedRecords",
        ErrorConverters.WriteStringMessageErrorsToPubSub.newBuilder()
            .setErrorRecordsTopic(options.getOutputDeadletterTopic())
            .build());

    return pipeline.run();
  }

  private static List<String> getKeyOrder(String statement) {
    int startIndex = statement.indexOf("(");
    int endIndex = statement.indexOf(")");
    String data = statement.substring(startIndex + 1, endIndex);
    return Splitter.on(',').trimResults().splitToList(data);
  }
}

O que se segue?

• Saiba mais sobre os modelos do Dataflow.
• Consulte a lista de modelos fornecidos pela Google.