In diesem Dokument finden Sie eine Anleitung für die einstufige Migration von der Preview-Version des Geschäftsglossars, die Data Catalog-Metadaten unterstützt, zur allgemein verfügbaren Version des Geschäftsglossars, die Dataplex Universal Catalog-Metadaten unterstützt.
Hinweise
Installieren Sie gcloud oder Python-Pakete. Authentifizieren Sie Ihr Nutzerkonto und die Standardanmeldedaten für Anwendungen (Application Default Credentials, ADC), die von den Python-Bibliotheken verwendet werden. Führen Sie die folgenden Befehle aus und folgen Sie den browserbasierten Aufforderungen:
gcloud init gcloud auth login gcloud auth application-default loginAktivieren Sie folgende APIs:
Erstellen Sie einen oder mehrere Cloud Storage-Buckets in einem Ihrer Projekte. Die Buckets werden als temporärer Speicherort für die Importdateien verwendet. Je mehr Buckets Sie angeben, desto schneller erfolgt der Import. Weisen Sie dem Dienstkonto, mit dem die Migration ausgeführt wird, die IAM-Rolle „Storage-Administrator“ zu:
service-MIGRATION_PROJECT_ID@gcp-sa-dataplex.iam.gserviceaccount.com
Ersetzen Sie
MIGRATION_PROJECT_IDdurch das Projekt, aus dem Sie die Glossare migrieren.Repository einrichten:
Klonen Sie das Repository:
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/dataplex-labs.git cd dataplex-labs/dataplex-quickstart-labs/00-resources/scripts/python/business-glossary-importInstallieren Sie die erforderlichen Pakete:
pip3 install -r requirements.txt cd migration
Erforderliche Rollen
Migrationsskript ausführen
python3 run.py --project=MIGRATION_PROJECT_ID --user-project=USER_PROJECT_ID --buckets=BUCKET1,BUCKET2
Ersetzen Sie Folgendes:
USER_PROJECT_ID: die Projekt-ID des Projekts, das migriert werden soll.MIGRATION_PROJECT_IDbezieht sich auf das Quellprojekt mit Data Catalog-Glossaren, die Sie exportieren möchten. DasUSER_PROJECT_IDist das Projekt, das für die Abrechnung und Kontingentzuordnung für die vom Skript generierten API-Aufrufe verwendet wird.BUCKET1undBUCKET2: Die Cloud Storage-Bucket-IDs, die für den Import verwendet werden sollen.Sie können einen oder mehrere Buckets angeben. Geben Sie für die Bucket-Argumente eine kommagetrennte Liste mit Bucket-Namen ohne Leerzeichen an (z. B.
--buckets=bucket-one,bucket-two). Eine 1:1-Zuordnung zwischen Buckets und Glossaren ist nicht erforderlich. Das Skript führt die Importjobs parallel aus, wodurch die Migration beschleunigt wird.
Wenn Berechtigungsprobleme verhindern, dass das Script Ihre Organisations-IDs automatisch erkennt, verwenden Sie das Flag --orgIds, um die Organisationen anzugeben, die das Script verwenden kann, um nach Daten-Assets zu suchen, die mit Glossarbegriffen verknüpft sind.
Glossare im Migrationsbereich
Wenn Sie nur bestimmte Glossare migrieren möchten, definieren Sie ihren Umfang, indem Sie die entsprechenden URLs angeben.
python3 run.py --project=MIGRATION_PROJECT_ID --user-project=USER_PROJECT_ID --buckets=BUCKET1,BUCKET2 --glossaries="GLOSSARY_URL1","GLOSSARY_URL2"
Ersetzen Sie GLOSSARY_URL1 (und GLOSSARY_URL2) durch die URLs der Glossare, die Sie migrieren. Sie können eine oder mehrere Glossar-URLs angeben.
Während der Migration kann die Anzahl der Importjobs geringer sein als die Anzahl der exportierten Glossare. Das passiert, wenn leere Glossare, für die kein Hintergrundimportjob erforderlich ist, direkt erstellt werden.
Migration bei Fehlern im Importjob fortsetzen
Das Vorhandensein von Dateien nach der Migration weist darauf hin, dass einige Importjobs fehlgeschlagen sind. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Migration fortzusetzen:
python3 run.py --project=MIGRATION_PROJECT_ID --user-project=USER_PROJECT_ID --buckets=BUCKET1,BUCKET2 --resume-import
Wenn Fehler auftreten, führen Sie den Befehl resume noch einmal aus. Das Script verarbeitet nur Dateien, die nicht erfolgreich importiert und gelöscht wurden.
Das Skript erzwingt Abhängigkeitsprüfungen für Eintragslinks und Glossarlinks. Eine Eintragslinkdatei wird nur importiert, wenn das übergeordnete Glossar erfolgreich importiert wurde. Ebenso wird ein Link zwischen Begriffen nur importiert, wenn alle referenzierten Begriffe erfolgreich importiert wurden.
Fehlerbehebung
In diesem Abschnitt finden Sie Lösungen für häufige Fehler.
Berechtigung verweigert / 403-Fehler: Prüfen Sie, ob der Nutzer oder das Dienstkonto die Rolle „Dataplex Universal Catalog Editor“ für das Zielprojekt und die Rolle „Data Catalog Viewer“ für das Quellprojekt hat.
ModuleNotFoundError: Achten Sie darauf, dass Sie Ihre virtuelle Python-Umgebung aktiviert und die erforderlichen Pakete mit
pip3 install -r requirements.txtinstalliert haben.TimeoutError / ssl.SSLError: Diese Fehler auf Netzwerkebene können durch Firewalls, Proxys oder langsame Verbindungen verursacht werden. Das Skript hat ein Zeitlimit von 5 Minuten. Bei anhaltenden Problemen müssen Sie möglicherweise Ihre lokale Netzwerkkonfiguration überprüfen.
Methode nicht gefunden (Einträge können nicht abgerufen werden): Dieser Fehler weist häufig darauf hin, dass Ihr Nutzerprojekt nicht auf der Zulassungsliste für den API-Aufruf steht. Dadurch können die erforderlichen Einträge nicht abgerufen werden.