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Plantilla de JDBC a BigQuery

Usa la plantilla JDBC de Serverless para Apache Spark a BigQuery para extraer datos de bases de datos JDBC a BigQuery.

Esta plantilla admite las siguientes bases de datos como entrada:

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

Usar la plantilla

Ejecuta la plantilla con la CLI de gcloud o la API de Dataproc.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de los comandos que se indican a continuación, haz las siguientes sustituciones:

PROJECT_ID: obligatorio. El Google Cloud ID de proyecto que aparece en la sección Configuración de gestión de identidades y accesos.
REGION: obligatorio. Región de Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION: obligatorio. Especifica latest para la última versión de la plantilla o la fecha de una versión específica (por ejemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta). Consulta gs://dataproc-templates-binaries o ejecuta gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries para ver una lista de las versiones de plantilla disponibles.
SUBNET: opcional. Si no se especifica ninguna subred, se seleccionará la subred de la red default de la región especificada.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: obligatorio. Ruta completa de Cloud Storage, incluido el nombre de archivo, donde se almacena el archivo JAR del conector JDBC. Puedes usar los siguientes comandos para descargar conectores JDBC y subirlos a Cloud Storage:

MySQL:

wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz

Postgres SQL:

wget https://jdbc.postgresql.org/download/postgresql-42.2.6.jar

Microsoft SQL Server:

  
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/microsoft/sqlserver/mssql-jdbc/6.4.0.jre8/mssql-jdbc-6.4.0.jre8.jar

Oracle:

wget https://repo1.maven.org/maven2/com/oracle/database/jdbc/ojdbc8/21.7.0.0/ojdbc8-21.7.0.0.jar

DATASET y TABLE: obligatorios. Conjunto de datos y tabla de BigQuery de destino.

Las siguientes variables se usan para crear el JDBC_CONNECTION_URL obligatorio:

JDBC_HOST
JDBC_PORT
JDBC_DATABASE o, en el caso de Oracle, JDBC_SERVICE
JDBC_USERNAME
JDBC_PASSWORD

Crea el JDBC_CONNECTION_URL con uno de los siguientes formatos específicos del conector:

MySQL:

jdbc:mysql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD

Postgres SQL:

jdbc:postgresql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD

Microsoft SQL Server:

  
jdbc:sqlserver://JDBC_HOST:JDBC_PORT;databaseName=JDBC_DATABASE;user=JDBC_USERNAME;password=JDBC_PASSWORD

Oracle:

jdbc:oracle:thin:@//JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_SERVICE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD

DRIVER: obligatorio. El controlador JDBC que se usará para la conexión:

MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
        
```
Postgres SQL:
```
org.postgresql.Driver
        
```

Microsoft SQL Server:

  
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver

Oracle:

oracle.jdbc.driver.OracleDriver

QUERY: obligatorio. Consulta SQL para extraer datos de JDBC.
MODE: obligatorio. Modo de escritura de la salida de BigQuery. Opciones: append, overwrite, ignore o errorifexists.
TEMP_BUCKET: obligatorio. Nombre del segmento de Cloud Storage. Este contenedor se usa para la carga de BigQuery.
Ejemplo: gs://dataproc-templates/jdbc_to_cloud_storage_output
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, PARTITIONS: opcional. Si se usa, se deben especificar todos los parámetros siguientes:
- INPUT_PARTITION_COLUMN nombre de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC.
- LOWERBOUND: límite inferior de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC que se usa para determinar el paso de partición.
- UPPERBOUND: límite superior de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC que se usa para decidir el intervalo de partición.
- PARTICIONES: número máximo de particiones que se pueden usar para el paralelismo de lecturas y escrituras de tablas. Si se especifica, este valor se usa para la conexión de entrada y salida de JDBC. Valor predeterminado: 10.
FETCHSIZE: opcional. Número de filas que se obtendrán por viaje de ida y vuelta. Valor predeterminado: 10.
TEMPVIEW y SQL_QUERY: opcionales. Puedes usar estos dos parámetros opcionales para aplicar una transformación de Spark SQL al cargar datos en BigQuery. TEMPVIEW es el nombre de la vista temporal y SQL_QUERY es la instrucción de la consulta. TEMPVIEW y el nombre de la tabla de SQL_QUERY deben coincidir.
SERVICE_ACCOUNT: opcional. Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
PROPERTY y PROPERTY_VALUE: Opcionales. Lista de pares propiedad de Spark=value separados por comas.
LABEL y LABEL_VALUE: Opcionales. Lista de pares label=value separados por comas.
LOG_LEVEL: opcional. Nivel de registro. Puede ser uno de los siguientes: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE o WARN. Valor predeterminado: INFO.
KMS_KEY: opcional. La clave de Cloud Key Management Service que se va a usar para el cifrado. Si no se especifica ninguna clave, los datos se cifran en reposo con una Google-owned and Google-managed encryption key.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud dataproc batches submit spark \
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate \
    --version="1.2" \
    --project="PROJECT_ID" \
    --region="REGION" \
    --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" \
    --subnet="SUBNET" \
    --kms-key="KMS_KEY" \
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" \
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" \
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" \
    -- --template=JDBCTOBIGQUERY \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty jdbctobq.bigquery.location="DATASET.TABLE" \
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" \
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.driver.class.name="DRIVER" \
    --templateProperty jdbctobq.write.mode="MODE" \
    --templateProperty jdbctobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" \
    --templateProperty jdbctobq.sql="QUERY" \
    --templateProperty jdbctobq.sql.numPartitions="PARTITIONS" \
    --templateProperty jdbctobq.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" \
    --templateProperty jdbctobq.sql.lowerBound="LOWERBOUND" \
    --templateProperty jdbctobq.sql.upperBound="UPPERBOUND" \
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" \
    --templateProperty jdbctobq.temp.table="TEMPVIEW" \
    --templateProperty jdbctobq.temp.query="SQL_QUERY"

Windows (PowerShell)

gcloud dataproc batches submit spark `
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate `
    --version="1.2" `
    --project="PROJECT_ID" `
    --region="REGION" `
    --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" `
    --subnet="SUBNET" `
    --kms-key="KMS_KEY" `
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" `
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" `
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" `
    -- --template=JDBCTOBIGQUERY `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty jdbctobq.bigquery.location="DATASET.TABLE" `
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" `
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.driver.class.name="DRIVER" `
    --templateProperty jdbctobq.write.mode="MODE" `
    --templateProperty jdbctobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" `
    --templateProperty jdbctobq.sql="QUERY" `
    --templateProperty jdbctobq.sql.numPartitions="PARTITIONS" `
    --templateProperty jdbctobq.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" `
    --templateProperty jdbctobq.sql.lowerBound="LOWERBOUND" `
    --templateProperty jdbctobq.sql.upperBound="UPPERBOUND" `
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" `
    --templateProperty jdbctobq.temp.table="TEMPVIEW" `
    --templateProperty jdbctobq.temp.query="SQL_QUERY"

Windows (cmd.exe)

gcloud dataproc batches submit spark ^
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate ^
    --version="1.2" ^
    --project="PROJECT_ID" ^
    --region="REGION" ^
    --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar,JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH" ^
    --subnet="SUBNET" ^
    --kms-key="KMS_KEY" ^
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ^
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ^
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ^
    -- --template=JDBCTOBIGQUERY ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty jdbctobq.bigquery.location="DATASET.TABLE" ^
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" ^
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.driver.class.name="DRIVER" ^
    --templateProperty jdbctobq.write.mode="MODE" ^
    --templateProperty jdbctobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" ^
    --templateProperty jdbctobq.sql="QUERY" ^
    --templateProperty jdbctobq.sql.numPartitions="PARTITIONS" ^
    --templateProperty jdbctobq.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ^
    --templateProperty jdbctobq.sql.lowerBound="LOWERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctobq.sql.upperBound="UPPERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctobq.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" ^
    --templateProperty jdbctobq.temp.table="TEMPVIEW" ^
    --templateProperty jdbctobq.temp.query="SQL_QUERY"

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

PROJECT_ID: obligatorio. El Google Cloud ID de proyecto que aparece en la sección Configuración de gestión de identidades y accesos.
REGION: obligatorio. Región de Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION: obligatorio. Especifica latest para la última versión de la plantilla o la fecha de una versión específica (por ejemplo, 2023-03-17_v0.1.0-beta). Consulta gs://dataproc-templates-binaries o ejecuta gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries para ver una lista de las versiones de plantilla disponibles.
SUBNET: opcional. Si no se especifica ninguna subred, se seleccionará la subred de la red default de la región especificada.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

MySQL:

wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.30.tar.gz

Postgres SQL:

wget https://jdbc.postgresql.org/download/postgresql-42.2.6.jar

Microsoft SQL Server:

  
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/microsoft/sqlserver/mssql-jdbc/6.4.0.jre8/mssql-jdbc-6.4.0.jre8.jar

Oracle:

wget https://repo1.maven.org/maven2/com/oracle/database/jdbc/ojdbc8/21.7.0.0/ojdbc8-21.7.0.0.jar

DATASET y TABLE: obligatorios. Conjunto de datos y tabla de BigQuery de destino.

Las siguientes variables se usan para crear el JDBC_CONNECTION_URL obligatorio:

JDBC_HOST
JDBC_PORT
JDBC_DATABASE o, en el caso de Oracle, JDBC_SERVICE
JDBC_USERNAME
JDBC_PASSWORD

Crea el JDBC_CONNECTION_URL con uno de los siguientes formatos específicos del conector:

MySQL:

jdbc:mysql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD

Postgres SQL:

jdbc:postgresql://JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_DATABASE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD

Microsoft SQL Server:

  
jdbc:sqlserver://JDBC_HOST:JDBC_PORT;databaseName=JDBC_DATABASE;user=JDBC_USERNAME;password=JDBC_PASSWORD

Oracle:

jdbc:oracle:thin:@//JDBC_HOST:JDBC_PORT/JDBC_SERVICE?user=JDBC_USERNAME&password=JDBC_PASSWORD

DRIVER: obligatorio. El controlador JDBC que se usará para la conexión:

MySQL:
```
com.mysql.cj.jdbc.Driver
        
```
Postgres SQL:
```
org.postgresql.Driver
        
```

Microsoft SQL Server:

  
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver

Oracle:

oracle.jdbc.driver.OracleDriver

QUERY: obligatorio. Consulta SQL para extraer datos de JDBC.
MODE: obligatorio. Modo de escritura de la salida de BigQuery. Opciones: append, overwrite, ignore o errorifexists.
TEMP_BUCKET: obligatorio. Nombre del segmento de Cloud Storage. Este contenedor se usa para la carga de BigQuery.
Ejemplo: gs://dataproc-templates/jdbc_to_cloud_storage_output
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, PARTITIONS: opcional. Si se usa, se deben especificar todos los parámetros siguientes:
- INPUT_PARTITION_COLUMN nombre de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC.
- LOWERBOUND: límite inferior de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC que se usa para determinar el paso de partición.
- UPPERBOUND: límite superior de la columna de partición de la tabla de entrada de JDBC que se usa para decidir el intervalo de partición.
- PARTICIONES: número máximo de particiones que se pueden usar para el paralelismo de lecturas y escrituras de tablas. Si se especifica, este valor se usa para la conexión de entrada y salida de JDBC. Valor predeterminado: 10.
FETCHSIZE: opcional. Número de filas que se obtendrán por viaje de ida y vuelta. Valor predeterminado: 10.
TEMPVIEW y SQL_QUERY: opcionales. Puedes usar estos dos parámetros opcionales para aplicar una transformación de Spark SQL al cargar datos en BigQuery. TEMPVIEW es el nombre de la vista temporal y SQL_QUERY es la instrucción de la consulta. TEMPVIEW y el nombre de la tabla de SQL_QUERY deben coincidir.
SERVICE_ACCOUNT: opcional. Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
PROPERTY y PROPERTY_VALUE: Opcionales. Lista de pares propiedad de Spark=value separados por comas.
LABEL y LABEL_VALUE: Opcionales. Lista de pares label=value separados por comas.
LOG_LEVEL: opcional. Nivel de registro. Puede ser uno de los siguientes: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE o WARN. Valor predeterminado: INFO.
KMS_KEY: opcional. La clave de Cloud Key Management Service que se va a usar para el cifrado. Si no se especifica ninguna clave, los datos se cifran en reposo con una Google-owned and Google-managed encryption key.
Ejemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Método HTTP y URL:

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches

Cuerpo JSON de la solicitud:


{
  "environmentConfig": {
    "executionConfig": {
      "subnetworkUri": "SUBNET",
      "kmsKey": "KMS_KEY",
      "serviceAccount": "SERVICE_ACCOUNT"
    }
  },
  "labels": {
    "LABEL": "LABEL_VALUE"
  },
  "runtimeConfig": {
    "version": "1.2",
    "properties": {
      "PROPERTY": "PROPERTY_VALUE"
    }
  },
  "sparkBatch": {
    "mainClass": "com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate",
    "args": [
      "--template","JDBCTOBIGQUERY",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","jdbctobq.bigquery.location=DATASET.TABLE",
      "--templateProperty","jdbctobq.jdbc.url=JDBC_CONNECTION_URL",
      "--templateProperty","jdbctobq.jdbc.driver.class.name=DRIVER",
      "--templateProperty","jdbctobq.sql=QUERY",
      "--templateProperty","jdbctobq.write.mode=MODE",
      "--templateProperty","jdbctobq.temp.gcs.bucket=TEMP_BUCKET",
      "--templateProperty","jdbctobq.sql.partitionColumn=INPUT_PARTITION_COLUMN",
      "--templateProperty","jdbctobq.sql.lowerBound=LOWERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctobq.sql.upperBound=UPPERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctobq.sql.numPartitions=PARTITIONS",
      "--templateProperty","jdbctobq.jdbc.fetchsize=FETCHSIZE"
    ],
    "jarFileUris": [
      "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar","gs://JDBC_CONNECTOR_GCS_PATH"
    ]
  }
}

Para enviar tu solicitud, despliega una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar la cuenta activa, ejecuta el comando gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches"

PowerShell (Windows)

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa, ejecuta el comando gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:


{
  "name": "projects/PROJECT_ID/regions/REGION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.dataproc.v1.BatchOperationMetadata",
    "batch": "projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches/BATCH_ID",
    "batchUuid": "de8af8d4-3599-4a7c-915c-798201ed1583",
    "createTime": "2023-02-24T03:31:03.440329Z",
    "operationType": "BATCH",
    "description": "Batch"
  }
}