„Managed Service for Apache Spark“ ist der neue Name für das Produkt, das früher als „Dataproc on Compute Engine“ (Clusterbereitstellung) und „Google Cloud Serverless for Apache Spark“ (serverlose Bereitstellung) bekannt war.

Vorlage „JDBC zu Cloud Spanner“

Mit der Vorlage „Managed Service for Apache Spark JDBC zu Spanner“ können Sie Daten aus JDBC-Datenbanken in Spanner extrahieren.

Diese Vorlage unterstützt die folgenden Datenbanken als Eingabe:

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

Vorlage verwenden

Führen Sie die Vorlage mit der gcloud CLI oder der Managed Service for Apache Spark API aus.

gcloud

Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

PROJECT_ID: Erforderlich. Ihre Google Cloud Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt ist.
REGION: Erforderlich. Compute Engine -Region.
TEMPLATE_VERSION: Erforderlich. Geben Sie latest für die neueste Vorlagenversion oder das Datum einer bestimmten Version an, z. B. 2023-03-17_v0.1.0-beta . Unter gs://dataproc-templates-binaries oder mit dem Befehl gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries können Sie die verfügbaren Vorlagenversionen auflisten.
SUBNET: Optional. Wenn kein Subnetzwerk angegeben ist, wird das Subnetzwerk in der angegebenen REGION im default Netzwerk ausgewählt.
Beispiel: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: Erforderlich. Der vollständige Cloud Storage Pfad, einschließlich des Dateinamens, in dem die JDBC-Connector-JAR-Datei gespeichert ist. Mit den folgenden Befehlen können Sie JDBC-Connectors zum Hochladen in Cloud Storage herunterladen:

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

Die folgenden Variablen werden verwendet, um die erforderliche JDBC_CONNECTION_URL:

JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE, oder für Oracle JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, und JDBC_PASSWORD: Erforderlich. JDBC-Host, -Port, -Datenbank, -Nutzername und -Passwort.

MySQL :

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

PostgreSQL :

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: Erforderlich. Der JDBC-Treiber, der für die Verbindung verwendet wird:
- 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 oder QUERY_FILE: Erforderlich. Legen Sie entweder QUERY oder QUERY_FILE fest, um die Abfrage anzugeben, mit der Daten aus JDBC extrahiert werden sollen.
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: Optional. Wenn diese Parameter verwendet werden, müssen alle folgenden Parameter angegeben werden:
- INPUT_PARTITION_COLUMN: Name der Spalte für die JDBC-Eingabetabellenpartition.
- LOWERBOUND: Untergrenze der Spalte für die JDBC-Eingabetabellenpartition, die zum Bestimmen der Partitionsgröße verwendet wird.
- UPPERBOUND:Obergrenze der Spalte für die JDBC-Eingabetabellenpartition, die zum Bestimmen der Partitionsgröße verwendet wird.
- NUM_PARTITIONS::Die maximale Anzahl von Partitionen, die für die Parallelität von Tabellenlese- und -schreibvorgängen verwendet werden können. Wenn dieser Wert angegeben ist, wird er für die JDBC-Ein- und -Ausgabeverbindung verwendet. Standardwert: 10.
FETCHSIZE: Optional. Anzahl der Zeilen, die pro Roundtrip abgerufen werden sollen. Standardwert: 10.
JDBC_SESSION_INIT: Optional. Anweisung zur Sitzungsinitialisierung zum Lesen von Java-Vorlagen.
TEMPVIEW und SQL_QUERY: Optional. Mit diesen beiden optionalen Parametern können Sie eine Spark SQL-Transformation anwenden, während Sie Daten in Spanner laden. TEMPVIEW ist der Name der temporären Ansicht und SQL_QUERY ist die Abfrageanweisung. TEMPVIEW und der Tabellenname in SQL_QUERY müssen übereinstimmen.
INSTANCE: Erforderlich. Cloud Spanner-Instanz-ID.
SPANNER_DATABASE: Erforderlich. Cloud Spanner-Datenbank-ID.
TABLE: Erforderlich. Name der Cloud Spanner-Ausgabetabelle.
SPANNER_JDBC_DIALECT: Erforderlich. Cloud Spanner-JDBC-Dialekt. Optionen: googlesql oder postgresql. Standardwert: googlesql.
MODE: Optional. Schreibmodus für die Cloud Spanner-Ausgabe. Optionen: Append, Overwrite, Ignore oder ErrorIfExists. Standardwert: ErrorIfExists.
PRIMARY_KEY: Erforderlich. Durch Kommas getrennte Primärschlüsselspalten, die beim Erstellen der Cloud Spanner-Ausgabetabelle erforderlich sind.
SERVICE_ACCOUNT: Optional. Wenn nicht angegeben, wird das Compute Engine-Standarddienstkonto verwendet.
PROPERTY und PROPERTY_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von Spark-Eigenschaft=value Paaren.
LABEL und LABEL_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von label=value Paaren.
LOG_LEVEL: Optional. Logging-Ebene. Mögliche Werte: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE oder WARN. Standardwert: INFO.
KMS_KEY: Optional. Der Cloud Key Management Service-Schlüssel, der für die Verschlüsselung verwendet werden soll. Wenn kein Schlüssel angegeben ist, werden inaktive Daten verschlüsselt mit einem Google-owned and Google-managed encryption key.
Beispiel: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder 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=JDBCTOSPANNER \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" \
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.driver.class.name="DRIVER" \
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" \
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql="QUERY" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.file="QUERY_FILE" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.lowerBound="LOWERBOUND" \
    --templateProperty jdbctospanner.sql.upperBound="UPPERBOUND" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.instance="INSTANCE" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.database="SPANNER_DATABASE" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.table="TABLE" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.saveMode="MODE" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" \
    --templateProperty jdbctospanner.output.batch.size="BATCHSIZE" \
    --templateProperty jdbctospanner.temp.table="TEMPVIEW" \
    --templateProperty jdbctospanner.temp.query="SQL_QUERY" \
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

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=JDBCTOSPANNER `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" `
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" `
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.driver.class.name="DRIVER" `
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" `
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql="QUERY" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.file="QUERY_FILE" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.lowerBound="LOWERBOUND" `
    --templateProperty jdbctospanner.sql.upperBound="UPPERBOUND" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.instance="INSTANCE" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.database="SPANNER_DATABASE" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.table="TABLE" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.saveMode="MODE" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" `
    --templateProperty jdbctospanner.output.batch.size="BATCHSIZE" `
    --templateProperty jdbctospanner.temp.table="TEMPVIEW" `
    --templateProperty jdbctospanner.temp.query="SQL_QUERY" `
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

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=JDBCTOSPANNER ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.url="JDBC_CONNECTION_URL" ^
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.driver.class.name="DRIVER" ^
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.fetchsize="FETCHSIZE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.jdbc.sessioninitstatement="JDBC_SESSION_INIT" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql="QUERY" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.file="QUERY_FILE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.lowerBound="LOWERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctospanner.sql.upperBound="UPPERBOUND" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.instance="INSTANCE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.database="SPANNER_DATABASE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.table="TABLE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.saveMode="MODE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" ^
    --templateProperty jdbctospanner.output.batch.size="BATCHSIZE" ^
    --templateProperty jdbctospanner.temp.table="TEMPVIEW" ^
    --templateProperty jdbctospanner.temp.query="SQL_QUERY" ^
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT_ID: Erforderlich. Ihre Google Cloud Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt ist.
REGION: Erforderlich. Compute Engine -Region.
TEMPLATE_VERSION: Erforderlich. Geben Sie latest für die neueste Vorlagenversion oder das Datum einer bestimmten Version an, z. B. 2023-03-17_v0.1.0-beta . Unter gs://dataproc-templates-binaries oder mit dem Befehl gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries können Sie die verfügbaren Vorlagenversionen auflisten.
SUBNET: Optional. Wenn kein Subnetzwerk angegeben ist, wird das Subnetzwerk in der angegebenen REGION im default Netzwerk ausgewählt.
Beispiel: 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

Die folgenden Variablen werden verwendet, um die erforderliche JDBC_CONNECTION_URL:
- JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE, oder für Oracle JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, und JDBC_PASSWORD: Erforderlich. JDBC-Host, -Port, -Datenbank, -Nutzername und -Passwort.
- DRIVER: Erforderlich. Der JDBC-Treiber, der für die Verbindung verwendet wird:
  - 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 oder QUERY_FILE: Erforderlich. Legen Sie entweder QUERY oder QUERY_FILE fest, um die Abfrage anzugeben, mit der Daten aus JDBC extrahiert werden sollen.
- INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: Optional. Wenn diese Parameter verwendet werden, müssen alle folgenden Parameter angegeben werden:
  - INPUT_PARTITION_COLUMN: Name der Spalte für die JDBC-Eingabetabellenpartition.
  - LOWERBOUND: Untergrenze der Spalte für die JDBC-Eingabetabellenpartition, die zum Bestimmen der Partitionsgröße verwendet wird.
  - UPPERBOUND:Obergrenze der Spalte für die JDBC-Eingabetabellenpartition, die zum Bestimmen der Partitionsgröße verwendet wird.
  - NUM_PARTITIONS::Die maximale Anzahl von Partitionen, die für die Parallelität von Tabellenlese- und -schreibvorgängen verwendet werden können. Wenn dieser Wert angegeben ist, wird er für die JDBC-Ein- und -Ausgabeverbindung verwendet. Standardwert: 10.
- FETCHSIZE: Optional. Anzahl der Zeilen, die pro Roundtrip abgerufen werden sollen. Standardwert: 10.
- JDBC_SESSION_INIT: Optional. Anweisung zur Sitzungsinitialisierung zum Lesen von Java-Vorlagen.
- TEMPVIEW und SQL_QUERY: Optional. Mit diesen beiden optionalen Parametern können Sie eine Spark SQL-Transformation anwenden, während Sie Daten in Spanner laden. TEMPVIEW ist der Name der temporären Ansicht und SQL_QUERY ist die Abfrageanweisung. TEMPVIEW und der Tabellenname in SQL_QUERY müssen übereinstimmen.
- INSTANCE: Erforderlich. Cloud Spanner-Instanz-ID.
- SPANNER_DATABASE: Erforderlich. Cloud Spanner-Datenbank-ID.
- TABLE: Erforderlich. Name der Cloud Spanner-Ausgabetabelle.
- SPANNER_JDBC_DIALECT: Erforderlich. Cloud Spanner-JDBC-Dialekt. Optionen: googlesql oder postgresql. Standardwert: googlesql.
- MODE: Optional. Schreibmodus für die Cloud Spanner-Ausgabe. Optionen: Append, Overwrite, Ignore oder ErrorIfExists. Standardwert: ErrorIfExists.
- PRIMARY_KEY: Erforderlich. Durch Kommas getrennte Primärschlüsselspalten, die beim Erstellen der Cloud Spanner-Ausgabetabelle erforderlich sind.
- SERVICE_ACCOUNT: Optional. Wenn nicht angegeben, wird das Compute Engine-Standarddienstkonto verwendet.
- PROPERTY und PROPERTY_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von Spark-Eigenschaft=value Paaren.
- LABEL und LABEL_VALUE: Optional. Durch Kommas getrennte Liste von label=value Paaren.
- LOG_LEVEL: Optional. Logging-Ebene. Mögliche Werte: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE oder WARN. Standardwert: INFO.
- KMS_KEY: Optional. Der Cloud Key Management Service-Schlüssel, der für die Verschlüsselung verwendet werden soll. Wenn kein Schlüssel angegeben ist, werden inaktive Daten verschlüsselt mit einem Google-owned and Google-managed encryption key.
  Beispiel: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
HTTP-Methode und URL:
```
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
```
JSON-Text anfordern:
```
{
  "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","JDBCTOSPANNER",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID",
      "--templateProperty","jdbctospanner.jdbc.url=JDBC_CONNECTION_URL",
      "--templateProperty","jdbctospanner.jdbc.driver.class.name=DRIVER",
      "--templateProperty","jdbctospanner.jdbc.fetchsize=FETCHSIZE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.jdbc.sessioninitstatement=JDBC_SESSION_INIT",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql=QUERY",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.file=QUERY_FILE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.numPartitions=NUM_PARTITIONS",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.partitionColumn=INPUT_PARTITION_COLUMN",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.lowerBound=LOWERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctospanner.sql.upperBound=UPPERBOUND",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.instance=INSTANCE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.database=SPANNER_DATABASE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.table=TABLE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.saveMode=MODE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.primaryKey=PRIMARY_KEY",
      "--templateProperty","jdbctospanner.output.batch.size=BATCHSIZE",
      "--templateProperty","jdbctospanner.temp.table=TEMPVIEW",
      "--templateProperty","jdbctospanner.temp.query=SQL_QUERY",
      "--templateProperty spanner.jdbc.dialect=SPANNER_JDBC_DIALECT"
    ],
    "jarFileUris": [
      "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar"
    ]
  }
}
```
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt haben, die Sie automatisch in der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
```
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)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben, indem Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt haben. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
```
$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
```
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
```
{
  "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"
  }
}
```

Vorlage „JDBC zu Cloud Spanner“

Vorlage verwenden

gcloud

Linux, macOS oder Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

REST

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

PowerShell (Windows)