Argomento Pub/Sub in file di testo su Cloud Storage

Il modello Pub/Sub to Cloud Storage Text è una pipeline di inserimento flussi che legge i record dall'argomento Pub/Sub e li salva sotto forma di serie di file di Cloud Storage in formato testo. Il modello può essere utilizzato come mezzo rapido per salvare dati contenuti in Pub/Sub per uso futuro. Per impostazione predefinita, il modello genera un nuovo file ogni 5 minuti.

Requisiti della pipeline

• L'argomento Pub/Sub deve esistere prima dell'esecuzione.
• I messaggi pubblicati nell'argomento devono essere in formato testo.
• I messaggi pubblicati nell'argomento non devono contenere caratteri di fine riga. Tieni presente che ogni messaggio Pub/Sub viene salvato come singola riga nel file di output.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

• outputDirectory: il percorso e il prefisso del nome file per la scrittura dei file di output. Ad esempio, gs://bucket-name/path/. Questo valore deve terminare con una barra.
• outputFilenamePrefix: il prefisso da inserire in ogni file con finestra. Ad esempio, output-. Il valore predefinito è output.

Parametri facoltativi

• inputTopic: l'argomento Pub/Sub dal quale leggere l'input. Il nome dell'argomento deve essere nel formato projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_NAME>.
• userTempLocation: la directory fornita dall'utente in cui scrivere i file temporanei. Deve terminare con una barra.
• outputFilenameSuffix: il suffisso da inserire in ogni file con finestra. In genere un'estensione di file come .txt o .csv. Il valore predefinito è vuoto.
• outputShardTemplate: il modello di partizione definisce la parte dinamica di ogni file con finestra. Per impostazione predefinita, la pipeline utilizza una singola partizione per l'output nel file system all'interno di ogni finestra. Di conseguenza, tutti i dati vengono inseriti in un singolo file per finestra. Il valore predefinito di outputShardTemplate è to W-P-SS-of-NN, dove W è l'intervallo di date della finestra, P sono le informazioni del riquadro, S è il numero di partizione e N è il numero di partizioni. Nel caso di un singolo file, la parte SS-of-NN di outputShardTemplate è 00-of-01.
• yearPattern: il pattern per la formattazione dell'anno. Deve essere uno o più di y o Y. La distinzione tra maiuscole e minuscole non fa differenza nell'anno. (Facoltativo) Racchiudi il pattern con caratteri non alfanumerici o con il carattere di directory (/). Il valore predefinito è YYYY.
• monthPattern: il pattern per la formattazione del mese. Deve essere uno o più caratteri M. (Facoltativo) Racchiudi il pattern con caratteri non alfanumerici o con il carattere di directory (/). Il valore predefinito è MM.
• dayPattern: il pattern per la formattazione del giorno. Deve essere uno o più di d per il giorno del mese o D per il giorno dell'anno. (Facoltativo) Racchiudi il pattern con caratteri non alfanumerici o con il carattere di directory (/). Il valore predefinito è dd.
• hourPattern: il pattern per la formattazione dell'ora. Deve essere uno o più caratteri H. (Facoltativo) Racchiudi il pattern con caratteri non alfanumerici o con il carattere di directory (/). Il valore predefinito è HH.
• minutePattern: il pattern per la formattazione del minuto. Deve essere uno o più caratteri m. (Facoltativo) Racchiudi il pattern con caratteri non alfanumerici o con il carattere di directory (/). Il valore predefinito è mm.

Esegui il modello

Console

1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
Vai a Crea job da modello
2. Nel campo Nome job, inserisci un nome job univoco.
3. (Facoltativo) Per Endpoint regionale, 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.

4. Dal menu a discesa Modello Dataflow, seleziona il modello Pub/Sub to Text Files on Cloud Storage.
5. Nei campi dei parametri forniti, inserisci i valori dei parametri.
6. (Facoltativo) Per passare dall'elaborazione esattamente una volta alla modalità di inserimento flussi almeno una volta, seleziona Almeno una volta.
7. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nota: per utilizzare Google Cloud CLI per eseguire classic i modelli, devi avere la versione 138.0.0 o successiva di Google Cloud CLI.

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/ \
    --region REGION_NAME \
    --staging-location STAGING_LOCATION \
    --parameters \
inputTopic=projects/PROJECT_ID/topics/TOPIC_NAME,\
outputDirectory=gs://BUCKET_NAME/output/,\
outputFilenamePrefix=output-,\
outputFilenameSuffix=.txt

Sostituisci quanto segue:

• JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta
• REGION_NAME: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

  Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella principale non datata 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 datata nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione: la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che causano interruzioni. Gli ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale datata più recente per evitare che queste modifiche che causano interruzioni influiscano sui workflow di produzione.
• STAGING_LOCATION: la località per l'archiviazione temporanea dei file locali (ad esempio, gs://your-bucket/staging)
• TOPIC_NAME: il nome dell'argomento Pub/Sub
• BUCKET_NAME: il nome del bucket Cloud Storage

API

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta HTTP POST. Per saperne di più 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/
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "environment": {
       "ipConfiguration": "WORKER_IP_UNSPECIFIED",
       "additionalExperiments": []
    },
   "parameters": {
       "inputTopic": "projects/PROJECT_ID/topics/TOPIC_NAME"
       "outputDirectory": "gs://BUCKET_NAME/output/",
       "outputFilenamePrefix": "output-",
       "outputFilenameSuffix": ".txt",
   }
}

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: l'ID progetto in cui vuoi eseguire il job Dataflow Google Cloud
• JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta
• LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

  Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella principale non datata 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 datata nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione: la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che causano interruzioni. Gli ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale datata più recente per evitare che queste modifiche che causano interruzioni influiscano sui workflow di produzione.
• STAGING_LOCATION: la località per l'archiviazione temporanea dei file locali (ad esempio, gs://your-bucket/staging)
• TOPIC_NAME: il nome dell'argomento Pub/Sub
• BUCKET_NAME: il nome del bucket Cloud Storage

Questo modello utilizza una finestra fissa e i dati che arrivano al di fuori della finestra potrebbero essere eliminati. Per modificare il modello in modo da cambiare questo comportamento, consulta Estendi i modelli.

Codice sorgente del modello

Java

/*
 * Copyright (C) 2018 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.templates;

import com.google.cloud.teleport.io.WindowedFilenamePolicy;
import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCreationParameter;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter;
import com.google.cloud.teleport.options.WindowedFilenamePolicyOptions;
import com.google.cloud.teleport.templates.PubsubToText.Options;
import com.google.cloud.teleport.util.DualInputNestedValueProvider;
import com.google.cloud.teleport.util.DualInputNestedValueProvider.TranslatorInput;
import com.google.cloud.teleport.util.DurationUtils;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.FileBasedSink;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.ResourceId;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsub.PubsubIO;
import org.apache.beam.sdk.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.StreamingOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider.NestedValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SerializableFunction;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.FixedWindows;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.Window;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;

/**
 * This pipeline ingests incoming data from a Cloud Pub/Sub topic and outputs the raw data into
 * windowed files at the specified output directory.
 *
 * <p>Check out <a
 * href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/blob/main/v1/README_Cloud_PubSub_to_GCS_Text.md">README</a>
 * for instructions on how to use or modify this template.
 */
@Template(
    name = "Cloud_PubSub_to_GCS_Text",
    category = TemplateCategory.STREAMING,
    displayName = "Pub/Sub to Text Files on Cloud Storage",
    description =
        "The Pub/Sub to Cloud Storage Text template is a streaming pipeline that reads records from Pub/Sub topic and "
            + "saves them as a series of Cloud Storage files in text format. "
            + "The template can be used as a quick way to save data in Pub/Sub for future use. "
            + "By default, the template generates a new file every 5 minutes.",
    optionsClass = Options.class,
    skipOptions = {"inputSubscription"},
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/pubsub-topic-to-text",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {
      "The Pub/Sub topic must exist prior to execution.",
      "The messages published to the topic must be in text format.",
      "The messages published to the topic must not contain any newlines. Note that each Pub/Sub message is saved as a single line in the output file."
    },
    streaming = true,
    supportsAtLeastOnce = true,
    supportsExactlyOnce = true)
public class PubsubToText {

  /**
   * Options supported by the pipeline.
   *
   * <p>Inherits standard configuration options.
   */
  public interface Options
      extends PipelineOptions, StreamingOptions, WindowedFilenamePolicyOptions {

    @TemplateParameter.PubsubSubscription(
        order = 1,
        groupName = "Source",
        optional = true,
        description = "Pub/Sub input subscription",
        helpText =
            "Pub/Sub subscription to read the input from, in the format of"
                + " 'projects/your-project-id/subscriptions/your-subscription-name'",
        example = "projects/your-project-id/subscriptions/your-subscription-name")
    ValueProvider<String> getInputSubscription();

    void setInputSubscription(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.PubsubTopic(
        order = 2,
        groupName = "Source",
        optional = true,
        description = "Pub/Sub input topic",
        helpText =
            "The Pub/Sub topic to read the input from. The topic name should be in the format "
                + "`projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_NAME>`.")
    ValueProvider<String> getInputTopic();

    void setInputTopic(ValueProvider<String> value);

    @TemplateCreationParameter(value = "false")
    @Description(
        "This determines whether the template reads from a Pub/Sub subscription or a topic")
    @Default.Boolean(false)
    Boolean getUseSubscription();

    void setUseSubscription(Boolean value);

    @TemplateParameter.GcsWriteFolder(
        order = 3,
        groupName = "Target",
        description = "Output file directory in Cloud Storage",
        helpText =
            "The path and filename prefix for writing output files. For example, `gs://bucket-name/path/`. This value must end in a slash.")
    @Required
    ValueProvider<String> getOutputDirectory();

    void setOutputDirectory(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.GcsWriteFolder(
        order = 4,
        optional = true,
        description = "User provided temp location",
        helpText =
            "The user provided directory to output temporary files to. Must end with a slash.")
    ValueProvider<String> getUserTempLocation();

    void setUserTempLocation(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 5,
        groupName = "Target",
        description = "Output filename prefix of the files to write",
        helpText = "The prefix to place on each windowed file. For example, `output-`.")
    @Default.String("output")
    @Required
    ValueProvider<String> getOutputFilenamePrefix();

    void setOutputFilenamePrefix(ValueProvider<String> value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 6,
        groupName = "Target",
        optional = true,
        description = "Output filename suffix of the files to write",
        helpText =
            "The suffix to place on each windowed file. Typically a file extension such as `.txt` or `.csv`.")
    @Default.String("")
    ValueProvider<String> getOutputFilenameSuffix();

    void setOutputFilenameSuffix(ValueProvider<String> value);
  }

  /**
   * Main entry point for executing the pipeline.
   *
   * @param args The command-line arguments to the pipeline.
   */
  public static void main(String[] args) {

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

    options.setStreaming(true);

    run(options);
  }

  /**
   * Runs the pipeline with the supplied options.
   *
   * @param options The execution parameters to the pipeline.
   * @return The result of the pipeline execution.
   */
  public static PipelineResult run(Options options) {
    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    PCollection<String> messages = null;

    /*
     * Steps:
     *   1) Read string messages from PubSub
     *   2) Window the messages into minute intervals specified by the executor.
     *   3) Output the windowed files to GCS
     */
    if (options.getUseSubscription()) {
      messages =
          pipeline.apply(
              "Read PubSub Events",
              PubsubIO.readStrings().fromSubscription(options.getInputSubscription()));
    } else {
      messages =
          pipeline.apply(
              "Read PubSub Events", PubsubIO.readStrings().fromTopic(options.getInputTopic()));
    }
    messages
        .apply(
            options.getWindowDuration() + " Window",
            Window.into(FixedWindows.of(DurationUtils.parseDuration(options.getWindowDuration()))))

        // Apply windowed file writes. Use a NestedValueProvider because the filename
        // policy requires a resourceId generated from the input value at runtime.
        .apply(
            "Write File(s)",
            TextIO.write()
                .withWindowedWrites()
                .withNumShards(options.getNumShards())
                .to(
                    WindowedFilenamePolicy.writeWindowedFiles()
                        .withOutputDirectory(options.getOutputDirectory())
                        .withOutputFilenamePrefix(options.getOutputFilenamePrefix())
                        .withShardTemplate(options.getOutputShardTemplate())
                        .withSuffix(options.getOutputFilenameSuffix())
                        .withYearPattern(options.getYearPattern())
                        .withMonthPattern(options.getMonthPattern())
                        .withDayPattern(options.getDayPattern())
                        .withHourPattern(options.getHourPattern())
                        .withMinutePattern(options.getMinutePattern()))
                .withTempDirectory(
                    NestedValueProvider.of(
                        maybeUseUserTempLocation(
                            options.getUserTempLocation(), options.getOutputDirectory()),
                        (SerializableFunction<String, ResourceId>)
                            input -> FileBasedSink.convertToFileResourceIfPossible(input))));

    // Execute the pipeline and return the result.
    return pipeline.run();
  }

  /**
   * Utility method for using optional parameter userTempLocation as TempDirectory. This is useful
   * when output bucket is locked and temporary data cannot be deleted.
   *
   * @param userTempLocation user provided temp location
   * @param outputLocation user provided outputDirectory to be used as the default temp location
   * @return userTempLocation if available, otherwise outputLocation is returned.
   */
  private static ValueProvider<String> maybeUseUserTempLocation(
      ValueProvider<String> userTempLocation, ValueProvider<String> outputLocation) {
    return DualInputNestedValueProvider.of(
        userTempLocation,
        outputLocation,
        new SerializableFunction<TranslatorInput<String, String>, String>() {
          @Override
          public String apply(TranslatorInput<String, String> input) {
            return (input.getX() != null) ? input.getX() : input.getY();
          }
        });
  }
}

Passaggi successivi

• Scopri di più sui modelli Dataflow.
• Consulta l'elenco dei modelli forniti da Google.