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Cloud Spanner to Cloud Storage テンプレート

Serverless for Apache Spark Cloud Spanner to Cloud Storage テンプレートを使用して、Spanner データベースから Cloud Storage にデータを抽出します。

テンプレートの使用

gcloud CLI または Dataproc API を使用してテンプレートを実行します。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 必須。IAM 設定に記載された Google Cloud プロジェクト ID。
REGION: 必須。Compute Engine のリージョン。
SUBNET: 省略可。サブネットが指定されていない場合、default ネットワークの指定された REGION のサブネットが選択されます。
例: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: 必須。最新のテンプレートバージョンまたは特定バージョンの日付（2023-03-17_v0.1.0-beta など）には latest を指定します（gs://dataproc-templates-binaries にアクセスするか、gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries を実行して、使用可能なテンプレートバージョンを一覧表示します）。
INSTANCE: 必須。Spanner インスタンス ID。
DATABASE: 必須。Spanner データベース ID。
TABLE: 必須。Spanner 入力テーブル名または Spanner 入力テーブルに対する SQL クエリ。
例（SQL クエリはかっこで囲みます）: (select * from TABLE)
SPANNER_JDBC_DIALECT: 必須。Spanner JDBC 言語。オプション: googlesql、postgresql。デフォルトは googlesql です。
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: 必須。出力が保存される Cloud Storage パス。
例: gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT: 必須。出力データ形式。選択肢: avro、parquet、csv、json。注: avro の場合、jars gcloud CLI フラグまたは API フィールドに「file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar」を追加する必要があります。
例（file:// 接頭辞は Apache Spark 用 Serverless jar ファイルを参照します）:
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [ ... other jars]
MODE: 必須。Cloud Storage 出力の書き込みモード。オプション: append、overwrite、ignore、errorifexists。
NUM_PARTITIONS: 省略可。テーブルの読み取りと書き込みの並列処理に使用できるパーティションの最大数。
INPUT_PARTITION_COLUMN、LOWERBOUND、UPPERBOUND: 省略可。使用する場合は、次のパラメータをすべて指定する必要があります。
- INPUT_PARTITION_COLUMN: Spanner 入力テーブルのパーティション列名。
- LOWERBOUND: パーティションの入力ストライドの決定に使用される Spanner 入力テーブルパーティション列の下限。
- UPPERBOUND: パーティションの入力ストライドの決定に使用される Spanner 入力テーブルパーティション列の上限。
TEMP_VIEW、TEMP_QUERY: 省略可。これら 2 つのオプションのパラメータを使用して、Cloud Storage にデータを読み込んでいる間に Spark SQL 変換を適用できます。TEMP_VIEW はクエリで使用されるテーブル名と同じである必要があります。TEMP_QUERY はクエリステートメントです。
SERVICE_ACCOUNT: 省略可。指定されていない場合は、デフォルトの Compute Engine サービスアカウントが使用されます。
PROPERTY、PROPERTY_VALUE: 省略可。Spark プロパティ=value ペアのカンマ区切りのリスト。
LABEL、LABEL_VALUE: 省略可。label=value ペアのカンマ区切りのリスト。
LOG_LEVEL: 省略可。ロギングのレベル。ALL、DEBUG、ERROR、FATAL、INFO、OFF、TRACE、WARN のいずれかです。デフォルト: INFO
KMS_KEY: 省略可。暗号化に使用する Cloud Key Management Service 鍵。鍵が指定されていない場合、データは Google-owned and Google-managed encryption keyを使用して保存時に暗号化されます。
例: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、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" \
    --subnet="SUBNET" \
    --kms-key="KMS_KEY" \
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" \
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" \
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" \
    -- --template=SPANNERTOGCS \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.spanner.id="INSTANCE" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.database.id="DATABASE" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.table.id="TABLE" \
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" \
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.saveMode="MODE" \
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.format="FORMAT" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.lowerBound="LOWERBOUND" \
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.upperBound="UPPERBOUND" \
    --templateProperty spanner.spanner.gcs.input.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" \
    --templateProperty spanner.gcs.temp.table="TEMP_VIEW" \
    --templateProperty spanner.gcs.temp.query="TEMP_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" `
    --subnet="SUBNET" `
    --kms-key="KMS_KEY" `
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" `
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" `
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" `
    -- --template=SPANNERTOGCS `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.spanner.id="INSTANCE" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.database.id="DATABASE" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.table.id="TABLE" `
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" `
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.saveMode="MODE" `
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.format="FORMAT" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.lowerBound="LOWERBOUND" `
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.upperBound="UPPERBOUND" `
    --templateProperty spanner.spanner.gcs.input.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" `
    --templateProperty spanner.gcs.temp.table="TEMP_VIEW" `
    --templateProperty spanner.gcs.temp.query="TEMP_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" ^
    --subnet="SUBNET" ^
    --kms-key="KMS_KEY" ^
    --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ^
    --properties="PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ^
    --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ^
    -- --template=SPANNERTOGCS ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.spanner.id="INSTANCE" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.database.id="DATABASE" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.table.id="TABLE" ^
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" ^
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.saveMode="MODE" ^
    --templateProperty spanner.gcs.output.gcs.format="FORMAT" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.partitionColumn="INPUT_PARTITION_COLUMN" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.lowerBound="LOWERBOUND" ^
    --templateProperty spanner.gcs.input.sql.upperBound="UPPERBOUND" ^
    --templateProperty spanner.spanner.gcs.input.sql.numPartitions="NUM_PARTITIONS" ^
    --templateProperty spanner.gcs.temp.table="TEMP_VIEW" ^
    --templateProperty spanner.gcs.temp.query="TEMP_QUERY" ^
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 必須。IAM 設定に記載された Google Cloud プロジェクト ID。
REGION: 必須。Compute Engine のリージョン。
SUBNET: 省略可。サブネットが指定されていない場合、default ネットワークの指定された REGION のサブネットが選択されます。
例: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: 必須。最新のテンプレートバージョンまたは特定バージョンの日付（2023-03-17_v0.1.0-beta など）には latest を指定します（gs://dataproc-templates-binaries にアクセスするか、gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries を実行して、使用可能なテンプレートバージョンを一覧表示します）。
INSTANCE: 必須。Spanner インスタンス ID。
DATABASE: 必須。Spanner データベース ID。
TABLE: 必須。Spanner 入力テーブル名または Spanner 入力テーブルに対する SQL クエリ。
例（SQL クエリはかっこで囲みます）: (select * from TABLE)
SPANNER_JDBC_DIALECT: 必須。Spanner JDBC 言語。オプション: googlesql、postgresql。デフォルトは googlesql です。
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: 必須。出力が保存される Cloud Storage パス。
例: gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT: 必須。出力データ形式。選択肢: avro、parquet、csv、json。注: avro の場合、jars gcloud CLI フラグまたは API フィールドに「file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar」を追加する必要があります。
例（file:// 接頭辞は Apache Spark 用 Serverless jar ファイルを参照します）:
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [ ... other jars]
MODE: 必須。Cloud Storage 出力の書き込みモード。オプション: append、overwrite、ignore、errorifexists。
NUM_PARTITIONS: 省略可。テーブルの読み取りと書き込みの並列処理に使用できるパーティションの最大数。
INPUT_PARTITION_COLUMN、LOWERBOUND、UPPERBOUND: 省略可。使用する場合は、次のパラメータをすべて指定する必要があります。
- INPUT_PARTITION_COLUMN: Spanner 入力テーブルのパーティション列名。
- LOWERBOUND: パーティションの入力ストライドの決定に使用される Spanner 入力テーブルパーティション列の下限。
- UPPERBOUND: パーティションの入力ストライドの決定に使用される Spanner 入力テーブルパーティション列の上限。
TEMP_VIEW、TEMP_QUERY: 省略可。これら 2 つのオプションのパラメータを使用して、Cloud Storage にデータを読み込んでいる間に Spark SQL 変換を適用できます。TEMP_VIEW はクエリで使用されるテーブル名と同じである必要があります。TEMP_QUERY はクエリステートメントです。
SERVICE_ACCOUNT: 省略可。指定されていない場合は、デフォルトの Compute Engine サービスアカウントが使用されます。
PROPERTY、PROPERTY_VALUE: 省略可。Spark プロパティ=value ペアのカンマ区切りのリスト。
LABEL、LABEL_VALUE: 省略可。label=value ペアのカンマ区切りのリスト。
LOG_LEVEL: 省略可。ロギングのレベル。ALL、DEBUG、ERROR、FATAL、INFO、OFF、TRACE、WARN のいずれかです。デフォルト: INFO
KMS_KEY: 省略可。暗号化に使用する Cloud Key Management Service 鍵。鍵が指定されていない場合、データは Google-owned and Google-managed encryption keyを使用して保存時に暗号化されます。
例: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストの本文（JSON）:


{
  "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","SPANNERTOGCS",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.spanner.id=INSTANCE",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.database.id=DATABASE",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.table.id=TABLE",
      "--templateProperty","spanner.gcs.output.gcs.path=CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH",
      "--templateProperty","spanner.gcs.output.gcs.saveMode=MODE",
      "--templateProperty","spanner.gcs.output.gcs.format=FORMAT",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.sql.partitionColumn=INPUT_PARTITION_COLUMN",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.sql.lowerBound=LOWERBOUND",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.sql.upperBound=UPPERBOUND",
      "--templateProperty","spanner.gcs.input.sql.numPartitions=NUM_PARTITIONS",
      "--templateProperty","spanner.gcs.temp.table=TEMP_VIEW",
      "--templateProperty","spanner.gcs.temp.query=TEMP_QUERY",
      "--templateProperty spanner.jdbc.dialect=SPANNER_JDBC_DIALECT"
    ],
    "jarFileUris":[
      "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar", "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar"
    ]
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

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）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$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

次のような JSON レスポンスが返されます。


{
  "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"
  }
}