Daten in die Firestore-Datenbank schreiben

Auf dieser Seite wird die zweite Phase des Migrationsprozesses beschrieben. In dieser Phase richten Sie eine Dataflow-Pipeline ein und beginnen mit dem gleichzeitigen Verschieben von Daten aus dem Cloud Storage-Bucket in Ihre Firestore-Zieldatenbank mit MongoDB-Kompatibilität. Dieser Vorgang wird gleichzeitig mit dem Datastream-Stream ausgeführt.

Dataflow-Pipeline starten

Mit dem folgenden Befehl wird eine neue Dataflow-Pipeline mit einem eindeutigen Namen gestartet.

Die folgenden Formate sind zulässig:

  • inputFilePattern=gs://bucket-name/migration/attempt_1/
  • inputFilePattern=gs://bucket-name/migration/
  • inputFilePattern=gs://bucket-name/

Nicht unterstützt:

  • inputFilePattern=gs://bucket-name/**/*
DATAFLOW_START_TIME="$(date +'%Y%m%d%H%M%S')"

gcloud dataflow flex-template run "dataflow-mongodb-to-firestore-$DATAFLOW_START_TIME" \
--template-file-gcs-location gs://dataflow-templates-us-central1/latest/flex/Cloud_Datastream_MongoDB_to_Firestore \
--region $LOCATION \
--num-workers $NUM_WORKERS \
--temp-location $TEMP_OUTPUT_LOCATION \
--additional-user-labels "" \
--parameters inputFilePattern=$INPUT_FILE_LOCATION,\
inputFileFormat=avro,\
fileReadConcurrency=10,\
connectionUri=$FIRESTORE_CONNECTION_URI,\
databaseName=$FIRESTORE_DATABASE_NAME,\
shadowCollectionPrefix=shadow_,\
batchSize=500,\
deadLetterQueueDirectory=$DLQ_LOCATION,\
dlqRetryMinutes=10,\
dlqMaxRetryCount=500,\
processBackfillFirst=false,\
useShadowTablesForBackfill=true,\
runMode=regular,\
directoryWatchDurationInMinutes=20,\
streamName=$DATASTREAM_NAME,\
stagingLocation=$STAGING_LOCATION,\
autoscalingAlgorithm=THROUGHPUT_BASED,\
maxNumWorkers=$MAX_WORKERS,\
workerMachineType=$WORKER_TYPE

Weitere Informationen zum Monitoring der Dataflow-Pipeline finden Sie unter Fehlerbehebung.

Nächste Schritte

Traffic zu Firestore migrieren