Seit dem 10. April 2026 heißt Dataplex Universal Catalog jetzt Knowledge Catalog. Die Namen der API, der Clientbibliothek, der CLI und von IAM bleiben unverändert. Weitere Informationen finden Sie unter Google Cloud Knowledge Catalog.

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Benutzerdefinierten Connector für den Metadatenimport entwickeln

Dieses Dokument enthält eine Referenzvorlage zum Erstellen eines benutzerdefinierten Connectors zum Extrahieren von Metadaten aus Drittanbieterquellen wie MySQL, SQL Server und Oracle. Sie können diesen Connector verwenden, um Metadaten über eine Pipeline für verwaltete Verbindungen in Knowledge Catalog (ehemals Dataplex Universal Catalog) zu importieren. Als Ausgangspunkt ist ein Python-Beispiel-Connector für Oracle Database Express Edition (XE) enthalten. Sie können Connectors auch mit Java, Scala oder R entwickeln.

Funktionsweise von Connectors

Ein Connector extrahiert Metadaten aus einer Drittanbieter-Datenquelle, wandelt die Metadaten in das ImportItem-Format von Knowledge Catalog um und generiert Metadaten-Importdateien, die von Knowledge Catalog importiert werden können.

Der Connector ist Teil einer Pipeline für verwaltete Verbindungen. Eine Pipeline für verwaltete Verbindungen ist ein orchestrierter Workflow, mit dem Sie Knowledge Catalog-Metadaten importieren. Die Pipeline für verwaltete Verbindungen führt den Connector aus und übernimmt andere Aufgaben im Import-Workflow, z. B. das Ausführen eines Metadatenimportjobs und das Erfassen von Logs.

Die Pipeline für verwaltete Verbindungen führt den Connector mit einem Managed Service for Apache Spark-Batchjob aus. Managed Service for Apache Spark bietet eine serverlose Spark-Ausführungsumgebung. Sie können zwar einen Connector erstellen, der Spark nicht verwendet, wir empfehlen jedoch, Spark zu verwenden, da dies die Leistung Ihres Connectors verbessern kann.

Connector-Anforderungen

Für den Connector gelten die folgenden Anforderungen:

Der Connector muss ein Artifact Registry-Image sein, das in Managed Service for Apache Spark ausgeführt werden kann.
Der Connector muss Metadatendateien in einem Format generieren, das von einem Knowledge Catalog-Metadatenimportjob (der API-Methode metadataJobs.create) importiert werden kann. Ausführliche Informationen zu den Anforderungen finden Sie unter Metadaten-Importdatei.

Der Connector muss die folgenden Befehlszeilenargumente akzeptieren, um Informationen aus der Pipeline zu empfangen:

Befehlszeilenargument	Wert, den die Pipeline bietet
`target_project_id`	`PROJECT_ID`
`target_location_id`	`REGION`
`target_entry_group_id`	`ENTRY_GROUP_ID`
`output_bucket`	`CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID`
`output_folder`	`FOLDER_ID`

Der Connector verwendet diese Argumente, um Metadaten in einer Zieleintragsgruppe projects/PROJECT_ID/locations/REGION/entryGroups/ENTRY_GROUP_ID zu generieren und in einen Cloud Storage-Bucket gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID/FOLDER_ID zu schreiben. Bei jeder Ausführung der Pipeline wird ein neuer Ordner FOLDER_ID im Bucket CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID erstellt. Der Connector sollte Metadatenimportdateien in diesen Ordner schreiben.

Die Pipelinevorlagen unterstützen PySpark-Connectors. In den Vorlagen wird davon ausgegangen, dass der Treiber (mainPythonFileUri) eine lokale Datei im Connector-Image mit dem Namen main.py ist. Sie können die Pipelinevorlagen für andere Szenarien ändern, z. B. für einen Spark-Connector, einen anderen Treiber-URI oder andere Optionen.

So verwenden Sie PySpark, um ein Importelement in der Metadaten-Importdatei zu erstellen.

"""PySpark schemas for the data."""
entry_source_schema = StructType([
      StructField("display_name", StringType()),
      StructField("source", StringType())])

aspect_schema = MapType(StringType(),
                        StructType([
                            StructField("aspect_type", StringType()),
                            StructField("data", StructType([
                            ]))
                          ])
                        )

entry_schema = StructType([
  StructField("name", StringType()),
  StructField("entry_type", StringType()),
  StructField("fully_qualified_name", StringType()),
  StructField("parent_entry", StringType()),
  StructField("entry_source", entry_source_schema),
  StructField("aspects", aspect_schema)
])

import_item_schema = StructType([
  StructField("entry", entry_schema),
  StructField("aspect_keys", ArrayType(StringType())),
  StructField("update_mask", ArrayType(StringType()))
])

Hinweis

In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie mit Python und PySpark vertraut sind.

Lesen Sie die folgenden Informationen:

Knowledge Catalog-Metadaten – Konzepte
Dokumentation zu Metadaten-Importjobs

Gehen Sie so vor: Erstellen Sie alle Ressourcen am selben Google CloudStandort.

Google Cloud Projekt erstellen oder auswählen
Erforderliche Rollen zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts
- Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
- Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Project Creator“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen
- So erstellen Sie ein Google Cloud Projekt:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Projekt in Google Cloud , das Sie erstellen.
- Wählen Sie das von Ihnen erstellte Projekt in Google Cloud aus:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihren Google Cloud Projektnamen.
Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud Projekt aktiviert ist.
Aktivieren Sie die Dataplex API, die Dataproc API, die Workflows API und die Artifact Registry API, falls sie noch nicht aktiviert sind:
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen
```
gcloud services enable dataplex.googleapis.com dataproc.googleapis.com workflows.googleapis.com artifactregistry.googleapis.com
```

Installieren Sie die Google Cloud CLI.
Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:
```
gcloud init
```
Weisen Sie Ihrem Nutzerkonto Rollen zu. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus: roles/resourcemanager.projectCreator, roles/billing.projectManager, roles/serviceusage.admin, roles/iam.serviceAccountCreator, roles/iam.securityAdmin, roles/storage.admin, roles/artifactregistry.writer, roles/dataplex.entryGroupOwner, roles/dataplex.entryOwner, roles/dataplex.aspectTypeOwner
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- USER_IDENTIFIER: Die Kennung für Ihr Nutzerkonto . Beispiel: myemail@example.com
- ROLE: Die IAM-Rolle, die Sie Ihrem Nutzerkonto zuweisen.

Richten Sie die Authentifizierung ein:
1. Sie benötigen die IAM-Rolle „Dienstkonten erstellen“ (roles/iam.serviceAccountCreator) und die Rolle „Project IAM Admin“ (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Informationen zum Zuweisen von Rollen
2. Erstellen Sie das Dienstkonto:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
  Ersetzen Sie SERVICE_ACCOUNT_NAME mit einem Namen für das Dienstkonto.
3. Weisen Sie dem Dienstkonto die IAM-Rolle roles/owner zu.
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/owner
```
  Dabei gilt:
  - SERVICE_ACCOUNT_NAME: der Name des Dienstkontos
  - PROJECT_ID: die Projekt-ID, unter der Sie das Dienstkonto erstellt haben
  Hinweis: Das Flag --role hat Einfluss darauf, auf welche Ressourcen in Ihrem Projekt das Dienstkonto zugreifen kann. Sie können diese Rollen später widerrufen oder zusätzliche Rollen erteilen. In Produktionsumgebungen sollten Sie die Inhaber-, Bearbeiter- und Betrachterrolle nicht zuweisen. Gewähren Sie stattdessen eine vordefinierte Rolle oder eine benutzerdefinierte Rolle, die Ihren Anforderungen entspricht.
Erstellen Sie einen Cloud Storage-Bucket zum Speichern der Metadaten-Importdateien.
Erstellen Sie die folgenden Metadatenressourcen im selben Projekt.

Hinweis:In diesem Dokument wird der Einfachheit halber davon ausgegangen, dass sich alle Ressourcen im selben Projekt befinden. Wenn Sie Ressourcen in verschiedenen Projekten erstellen möchten, können Sie den Beispielcode anpassen.

Beispielwerte finden Sie im Abschnitt Beispiel-Metadatenressourcen für eine Oracle-Quelle in diesem Dokument.
1. Eintragsgruppe erstellen
2. Benutzerdefinierte Aspekttypen erstellen für die Einträge, die Sie importieren möchten. Verwenden Sie die Namenskonvention SOURCE–ENTITY_TO_IMPORT.
  
  Erstellen Sie beispielsweise für eine Oracle-Datenbank einen Aspekttyp mit dem Namen oracle-database.
  
  Optional können Sie zusätzliche Aspekttypen erstellen, um andere Informationen zu speichern.
3. Benutzerdefinierte Eintragstypen erstellen für die Ressourcen, die Sie importieren möchten, und die entsprechenden Aspekttypen zuweisen. Verwenden Sie die Namenskonvention SOURCE–ENTITY_TO_IMPORT.
  
  Erstellen Sie beispielsweise für eine Oracle-Datenbank einen Eintragstyp mit dem Namen oracle-database. Verknüpfen Sie ihn mit dem Aspekttyp oracle-database.
Achten Sie darauf, dass Ihre Drittanbieterquelle über Ihr Google Cloud -Projekt zugänglich ist. Weitere Informationen finden Sie unter Netzwerkkonfiguration für Managed Service for Apache Spark.

Einfachen Python-Connector erstellen

Im Beispiel für einen einfachen Python-Connector werden mithilfe der Klassen der Knowledge Catalog-Clientbibliothek Einträge der obersten Ebene für eine Oracle-Datenquelle erstellt. Anschließend geben Sie die Werte für die Eintragsfelder an.

Der Connector erstellt eine Metadaten-Importdatei mit den folgenden Einträgen:

Ein instance-Eintrag mit dem Eintragstyp projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-instance. Dieser Eintrag stellt ein Oracle Database XE-System dar.
Ein database-Eintrag, der eine Datenbank im Oracle Database XE-System darstellt.

So erstellen Sie einen einfachen Python-Connector:

Klonen Sie das cloud-dataplex-Repository.
Lokale Umgebung einrichten Wir empfehlen, eine virtuelle Umgebung zu verwenden.
```
mkdir venv
python -m venv venv/
source venv/bin/activate
```
Verwenden Sie die aktiven oder Wartungsversionen von Python. Python-Versionen 3.7 und höher werden unterstützt.
Erstellen Sie ein Python-Projekt.

Installationsanforderungen:

pip install -r requirements.txt

Folgende Anforderungen sind installiert:

google-cloud-dataplex==2.2.2
google-cloud-storage
google-cloud-secret-manager

Fügen Sie im Stammverzeichnis des Projekts eine main.py-Pipelinedatei hinzu.
```
from src import bootstrap


if __name__ == '__main__':
    bootstrap.run()
```
Wenn Sie Ihren Code in Managed Service for Apache Spark bereitstellen, dient die Datei main.py als Einstiegspunkt für die Ausführung. Wir empfehlen, die Menge der in der Datei main.py gespeicherten Informationen zu minimieren. Verwenden Sie diese Datei, um Funktionen und Klassen aufzurufen, die in Ihrem Connector definiert sind, z. B. die Klasse src/bootstrap.py.
Erstellen Sie einen src-Ordner, um den Großteil der Logik für Ihren Connector zu speichern.

Aktualisieren Sie die Datei src/cmd_reader.py mit einer Python-Klasse, um Befehlszeilenargumente zu akzeptieren. Dazu können Sie das Modul argeparse verwenden.

"""Command line reader."""
import argparse


def read_args():
    """Reads arguments from the command line."""
    parser = argparse.ArgumentParser()

    # Dataplex arguments
    parser.add_argument("--target_project_id", type=str, required=True,
        help="The name of the target Google Cloud project to import the metadata into.")
    parser.add_argument("--target_location_id", type=str, required=True,
        help="The target Google Cloud location where the metadata will be imported into.")
    parser.add_argument("--target_entry_group_id", type=str, required=True,
        help="The ID of the entry group to import metadata into. "
             "The metadata will be imported into entry group with the following"
             "full resource name: projects/${target_project_id}/"
             "locations/${target_location_id}/entryGroups/${target_entry_group_id}.")

    # Oracle arguments
    parser.add_argument("--host_port", type=str, required=True,
        help="Oracle host and port number separated by the colon (:).")
    parser.add_argument("--user", type=str, required=True, help="Oracle User.")
    parser.add_argument("--password-secret", type=str, required=True,
        help="Secret resource name in the Secret Manager for the Oracle password.")
    parser.add_argument("--database", type=str, required=True,
        help="Source Oracle database.")

    # Google Cloud Storage arguments
    # It is assumed that the bucket is in the same region as the entry group
    parser.add_argument("--output_bucket", type=str, required=True,
        help="The Cloud Storage bucket to write the generated metadata import file.")
    parser.add_argument("--output_folder", type=str, required=True,
        help="A folder in the Cloud Storage bucket, to write the generated metadata import files.")

    return vars(parser.parse_known_args()[0])

In Produktionsumgebungen empfehlen wir, das Passwort in Secret Manager zu speichern.

Aktualisieren Sie die Datei src/constants.py mit Code zum Erstellen von Konstanten.

"""Constants that are used in the different files."""
import enum

SOURCE_TYPE = "oracle"

# Symbols for replacement
FORBIDDEN = "#"
ALLOWED = "!"


class EntryType(enum.Enum):
    """Types of Oracle entries."""
    INSTANCE: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-instance"
    DATABASE: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-database"
    DB_SCHEMA: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-schema"
    TABLE: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-table"
    VIEW: str = "projects/{project}/locations/{location}/entryTypes/oracle-view"

Aktualisieren Sie die Datei src/name_builder.py mit Methoden zum Erstellen der Metadatenressourcen, die der Connector für Ihre Oracle-Ressourcen erstellen soll. Verwenden Sie die Konventionen, die im Abschnitt Beispiel für Metadatenressourcen für eine Oracle-Quelle dieses Dokuments beschrieben werden.

"""Builds Dataplex hierarchy identifiers."""
from typing import Dict
from src.constants import EntryType, SOURCE_TYPE


# Oracle cluster users start with C## prefix, but Dataplex doesn't accept #.
# In that case in names it is changed to C!!, and escaped with backticks in FQNs
FORBIDDEN_SYMBOL = "#"
ALLOWED_SYMBOL = "!"


def create_fqn(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType,
               schema_name: str = "", table_name: str = ""):
    """Creates a fully qualified name or Dataplex v1 hierarchy name."""
    if FORBIDDEN_SYMBOL in schema_name:
        schema_name = f"`{schema_name}`"

    if entry_type == EntryType.INSTANCE:
        # Requires backticks to escape column
        return f"{SOURCE_TYPE}:`{config['host_port']}`"
    if entry_type == EntryType.DATABASE:
        instance = create_fqn(config, EntryType.INSTANCE)
        return f"{instance}.{config['database']}"
    if entry_type == EntryType.DB_SCHEMA:
        database = create_fqn(config, EntryType.DATABASE)
        return f"{database}.{schema_name}"
    if entry_type in [EntryType.TABLE, EntryType.VIEW]:
        database = create_fqn(config, EntryType.DATABASE)
        return f"{database}.{schema_name}.{table_name}"
    return ""


def create_name(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType,
                schema_name: str = "", table_name: str = ""):
    """Creates a Dataplex v2 hierarchy name."""
    if FORBIDDEN_SYMBOL in schema_name:
        schema_name = schema_name.replace(FORBIDDEN_SYMBOL, ALLOWED_SYMBOL)
    if entry_type == EntryType.INSTANCE:
        name_prefix = (
            f"projects/{config['target_project_id']}/"
            f"locations/{config['target_location_id']}/"
            f"entryGroups/{config['target_entry_group_id']}/"
            f"entries/"
        )
        return name_prefix + config["host_port"].replace(":", "@")
    if entry_type == EntryType.DATABASE:
        instance = create_name(config, EntryType.INSTANCE)
        return f"{instance}/databases/{config['database']}"
    if entry_type == EntryType.DB_SCHEMA:
        database = create_name(config, EntryType.DATABASE)
        return f"{database}/database_schemas/{schema_name}"
    if entry_type == EntryType.TABLE:
        db_schema = create_name(config, EntryType.DB_SCHEMA, schema_name)
        return f"{db_schema}/tables/{table_name}"
    if entry_type == EntryType.VIEW:
        db_schema = create_name(config, EntryType.DB_SCHEMA, schema_name)
        return f"{db_schema}/views/{table_name}"
    return ""


def create_parent_name(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType,
                       parent_name: str = ""):
    """Generates a Dataplex v2 name of the parent."""
    if entry_type == EntryType.DATABASE:
        return create_name(config, EntryType.INSTANCE)
    if entry_type == EntryType.DB_SCHEMA:
        return create_name(config, EntryType.DATABASE)
    if entry_type == EntryType.TABLE:
        return create_name(config, EntryType.DB_SCHEMA, parent_name)
    return ""


def create_entry_aspect_name(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType):
    """Generates an entry aspect name."""
    last_segment = entry_type.value.split("/")[-1]
    return f"{config['target_project_id']}.{config['target_location_id']}.{last_segment}"

Da die Datei name_builder.py sowohl für den Python- als auch für den PySpark-Kerncode verwendet wird, empfehlen wir, die Methoden als reine Funktionen und nicht als Mitglieder einer Klasse zu schreiben.

Aktualisieren Sie die Datei src/top_entry_builder.py mit Code, um die Einträge auf oberster Ebene mit Daten zu füllen.

"""Non-Spark approach for building the entries."""
import dataclasses
import json
from typing import List, Dict

import proto
from google.cloud import dataplex_v1

from src.constants import EntryType
from src import name_builder as nb


@dataclasses.dataclass(slots=True)
class ImportItem:
    """A template class for Import API."""

    entry: dataplex_v1.Entry = dataclasses.field(default_factory=dataplex_v1.Entry)
    aspect_keys: List[str] = dataclasses.field(default_factory=list)
    update_mask: List[str] = dataclasses.field(default_factory=list)


def _dict_factory(data: object):
    """Factory function required for converting Entry dataclass to dict."""

    def convert(obj: object):
        if isinstance(obj, proto.Message):
            return proto.Message.to_dict(obj)
        return obj

    return dict((k, convert(v)) for k, v in data)


def _create_entry(config: Dict[str, str], entry_type: EntryType):
    """Creates an entry based on a Dataplex library."""
    entry = dataplex_v1.Entry()
    entry.name = nb.create_name(config, entry_type)
    entry.entry_type = entry_type.value.format(
        project=config["target_project_id"], location=config["target_location_id"]
    )
    entry.fully_qualified_name = nb.create_fqn(config, entry_type)
    entry.parent_entry = nb.create_parent_name(config, entry_type)

    aspect_key = nb.create_entry_aspect_name(config, entry_type)

    # Add mandatory aspect
    entry_aspect = dataplex_v1.Aspect()
    entry_aspect.aspect_type = aspect_key
    entry_aspect.data = {}
    entry.aspects[aspect_key] = entry_aspect

    return entry


def _entry_to_import_item(entry: dataplex_v1.Entry):
    """Packs entry to import item, accepted by the API,"""
    import_item = ImportItem()
    import_item.entry = entry
    import_item.aspect_keys = list(entry.aspects.keys())
    import_item.update_mask = "aspects"

    return import_item


def create(config, entry_type: EntryType):
    """Creates an entry, packs it to Import Item and converts to json."""
    import_item = _entry_to_import_item(_create_entry(config, entry_type))
    return json.dumps(dataclasses.asdict(import_item, dict_factory=_dict_factory))

Aktualisieren Sie die Datei src/bootstrap.py mit Code, um die Metadaten-Importdatei zu generieren und den Connector auszuführen.

"""The entrypoint of a pipeline."""
from typing import Dict

from src.constants import EntryType
from src import cmd_reader
from src import secret_manager
from src import entry_builder
from src import gcs_uploader
from src import top_entry_builder
from src.oracle_connector import OracleConnector


FILENAME = "output.jsonl"


def write_jsonl(output_file, json_strings):
    """Writes a list of string to the file in JSONL format."""

    # For simplicity, dataset is written into the one file. But it is not
    # mandatory, and the order doesn't matter for Import API.
    # The PySpark itself could dump entries into many smaller JSONL files.
    # Due to performance, it's recommended to dump to many smaller files.
    for string in json_strings:
        output_file.write(string + "\n")


def process_dataset(
    connector: OracleConnector,
    config: Dict[str, str],
    schema_name: str,
    entry_type: EntryType,
):
    """Builds dataset and converts it to jsonl."""
    df_raw = connector.get_dataset(schema_name, entry_type)
    df = entry_builder.build_dataset(config, df_raw, schema_name, entry_type)
    return df.toJSON().collect()


def run():
    """Runs a pipeline."""
    config = cmd_reader.read_args()
    config["password"] = secret_manager.get_password(config["password_secret"])
    connector = OracleConnector(config)

    with open(FILENAME, "w", encoding="utf-8") as file:
        # Write top entries that don't require connection to the database
        file.writelines(top_entry_builder.create(config, EntryType.INSTANCE))
        file.writelines("\n")
        file.writelines(top_entry_builder.create(config, EntryType.DATABASE))

        # Get schemas, write them and collect to the list
        df_raw_schemas = connector.get_db_schemas()
        schemas = [schema.USERNAME for schema in df_raw_schemas.select("USERNAME").collect()]
        schemas_json = entry_builder.build_schemas(config, df_raw_schemas).toJSON().collect()

        write_jsonl(file, schemas_json)

        # Ingest tables and views for every schema in a list
        for schema in schemas:
            print(f"Processing tables for {schema}")
            tables_json = process_dataset(connector, config, schema, EntryType.TABLE)
            write_jsonl(file, tables_json)
            print(f"Processing views for {schema}")
            views_json = process_dataset(connector, config, schema, EntryType.VIEW)
            write_jsonl(file, views_json)

    gcs_uploader.upload(config, FILENAME)

Führen Sie den Code lokal aus.

Eine Metadaten-Importdatei mit dem Namen output.jsonl wird zurückgegeben. Die Datei hat zwei Zeilen, die jeweils ein Importelement darstellen. Die Pipeline für verwaltete Verbindungen liest diese Datei, wenn der Metadatenimportjob ausgeführt wird.
Optional: Erweitern Sie das vorherige Beispiel, um die Knowledge Catalog-Clientbibliotheksklassen zum Erstellen von Importelementen für Tabellen, Schemas und Ansichten zu verwenden. Sie können das Python-Beispiel auch in Managed Service for Apache Spark ausführen.

Wir empfehlen, einen Connector zu erstellen, der Spark verwendet und in Managed Service for Apache Spark ausgeführt wird, da dies die Leistung Ihres Connectors verbessern kann.

PySpark-Connector erstellen

Dieses Beispiel basiert auf der PySpark DataFrame API. Sie können PySpark SQL lokal installieren und ausführen, bevor Sie es in Managed Service for Apache Spark ausführen. Wenn Sie PySpark lokal installieren und ausführen, installieren Sie die PySpark-Bibliothek mit pip. Sie müssen jedoch keinen lokalen Spark-Cluster installieren.

Aus Leistungsgründen werden in diesem Beispiel keine vordefinierten Klassen aus der PySpark-Bibliothek verwendet. Stattdessen werden im Beispiel DataFrames erstellt, die in JSON-Einträge konvertiert werden. Die Ausgabe wird dann in eine Metadaten-Importdatei im JSON Lines-Format geschrieben, die in Knowledge Catalog importiert werden kann.

So erstellen Sie einen Connector mit PySpark:

Klonen Sie das cloud-dataplex-Repository.
PySpark installieren:
```
pip install pyspark
```

Installationsanforderungen:

pip install -r requirements.txt

Die folgenden Anforderungen sind installiert:

google-cloud-dataplex==2.2.2
google-cloud-storage
google-cloud-secret-manager

Aktualisieren Sie die Datei oracle_connector.py mit Code, um Daten aus einer Oracle-Datenquelle zu lesen und DataFrames zurückzugeben.

"""Reads Oracle using PySpark."""
from typing import Dict
from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame

from src.constants import EntryType


SPARK_JAR_PATH = "/opt/spark/jars/ojdbc11.jar"


class OracleConnector:
    """Reads data from Oracle and returns Spark Dataframes."""

    def __init__(self, config: Dict[str, str]):
        # PySpark entrypoint
        self._spark = SparkSession.builder.appName("OracleIngestor") \
            .config("spark.jars", SPARK_JAR_PATH) \
            .getOrCreate()

        self._config = config
        self._url = f"jdbc:oracle:thin:@{config['host_port']}:{config['database']}"

    def _execute(self, query: str) -> DataFrame:
        """A generic method to execute any query."""
        return self._spark.read.format("jdbc") \
            .option("driver", "oracle.jdbc.OracleDriver") \
            .option("url", self._url) \
            .option("query", query) \
            .option("user", self._config["user"]) \
            .option("password", self._config["password"]) \
            .load()

    def get_db_schemas(self) -> DataFrame:
        """In Oracle, schemas are usernames."""
        query = "SELECT username FROM dba_users"
        return self._execute(query)

    def _get_columns(self, schema_name: str, object_type: str) -> str:
        """Gets a list of columns in tables or views in a batch."""
        # Every line here is a column that belongs to the table or to the view.
        # This SQL gets data from ALL the tables in a given schema.
        return (f"SELECT col.TABLE_NAME, col.COLUMN_NAME, "
                f"col.DATA_TYPE, col.NULLABLE "
                f"FROM all_tab_columns col "
                f"INNER JOIN DBA_OBJECTS tab "
                f"ON tab.OBJECT_NAME = col.TABLE_NAME "
                f"WHERE tab.OWNER = '{schema_name}' "
                f"AND tab.OBJECT_TYPE = '{object_type}'")

    def get_dataset(self, schema_name: str, entry_type: EntryType):
        """Gets data for a table or a view."""
        # Dataset means that these entities can contain end user data.
        short_type = entry_type.name  # table or view, or the title of enum value
        query = self._get_columns(schema_name, short_type)
        return self._execute(query)

Fügen Sie SQL-Abfragen hinzu, um die Metadaten zurückzugeben, die Sie importieren möchten. Die Abfragen müssen die folgenden Informationen zurückgeben:

Datenbankschemas
Tabellen, die zu diesen Schemas gehören
Spalten, die zu diesen Tabellen gehören, einschließlich des Spaltennamens, des Spaltendatentyps und der Angabe, ob die Spalte Nullwerte zulässt oder erforderlich ist

Alle Spalten aller Tabellen und Ansichten werden in derselben Systemtabelle gespeichert. Mit der Methode _get_columns können Sie Spalten auswählen. Je nach den von Ihnen angegebenen Parametern können Sie Spalten für die Tabellen oder für die Ansichten separat auswählen.

Wichtige Hinweise:

In Oracle gehört ein Datenbankschema einem Datenbanknutzer und hat denselben Namen wie dieser Nutzer.
Schemaobjekte sind logische Strukturen, die von Nutzern erstellt werden. Objekte wie Tabellen oder Indexe können Daten enthalten, während Objekte wie Ansichten oder Synonyme nur aus einer Definition bestehen.
Die Datei ojdbc11.jar enthält den Oracle JDBC-Treiber.

Aktualisieren Sie die Datei src/entry_builder.py mit freigegebenen Methoden zum Anwenden von Spark-Transformationen.

"""Creates entries with PySpark."""
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType

from src.constants import EntryType, SOURCE_TYPE
from src import name_builder as nb


@F.udf(returnType=StringType())
def choose_metadata_type_udf(data_type: str):
    """Choose the metadata type based on Oracle native type."""
    if data_type.startswith("NUMBER") or data_type in ["FLOAT", "LONG"]:
        return "NUMBER"
    if data_type.startswith("VARCHAR") or data_type.startswith("NVARCHAR2"):
        return "STRING"
    if data_type == "DATE":
        return "DATETIME"
    return "OTHER"


def create_entry_source(column):
    """Create Entry Source segment."""
    return F.named_struct(F.lit("display_name"),
                          column,
                          F.lit("system"),
                          F.lit(SOURCE_TYPE))


def create_entry_aspect(entry_aspect_name):
    """Create aspect with general information (usually it is empty)."""
    return F.create_map(
        F.lit(entry_aspect_name),
        F.named_struct(
            F.lit("aspect_type"),
            F.lit(entry_aspect_name),
            F.lit("data"),
            F.create_map()
            )
        )


def convert_to_import_items(df, aspect_keys):
    """Convert entries to import items."""
    entry_columns = ["name", "fully_qualified_name", "parent_entry",
                     "entry_source", "aspects", "entry_type"]

    # Puts entry to "entry" key, a list of keys from aspects in "aspects_keys"
    # and "aspects" string in "update_mask"
    return df.withColumn("entry", F.struct(entry_columns)) \
      .withColumn("aspect_keys", F.array([F.lit(key) for key in aspect_keys])) \
      .withColumn("update_mask", F.array(F.lit("aspects"))) \
      .drop(*entry_columns)


def build_schemas(config, df_raw_schemas):
    """Create a dataframe with database schemas from the list of usernames.
    Args:
        df_raw_schemas - a dataframe with only one column called USERNAME
    Returns:
        A dataframe with Dataplex-readable schemas.
    """
    entry_type = EntryType.DB_SCHEMA
    entry_aspect_name = nb.create_entry_aspect_name(config, entry_type)

    # For schema, parent name is the name of the database
    parent_name =  nb.create_parent_name(config, entry_type)

    # Create user-defined function.
    create_name_udf = F.udf(lambda x: nb.create_name(config, entry_type, x),
                            StringType())
    create_fqn_udf = F.udf(lambda x: nb.create_fqn(config, entry_type, x),
                           StringType())

    # Fills the missed project and location into the entry type string
    full_entry_type = entry_type.value.format(
        project=config["target_project_id"],
        location=config["target_location_id"])

    # Converts a list of schema names to the Dataplex-compatible form
    column = F.col("USERNAME")
    df = df_raw_schemas.withColumn("name", create_name_udf(column)) \
      .withColumn("fully_qualified_name", create_fqn_udf(column)) \
      .withColumn("parent_entry", F.lit(parent_name)) \
      .withColumn("entry_type", F.lit(full_entry_type)) \
      .withColumn("entry_source", create_entry_source(column)) \
      .withColumn("aspects", create_entry_aspect(entry_aspect_name)) \
    .drop(column)

    df = convert_to_import_items(df, [entry_aspect_name])
    return df


def build_dataset(config, df_raw, db_schema, entry_type):
    """Build table entries from a flat list of columns.
    Args:
        df_raw - a plain dataframe with TABLE_NAME, COLUMN_NAME, DATA_TYPE,
                 and NULLABLE columns
        db_schema - parent database schema
        entry_type - entry type: table or view
    Returns:
        A dataframe with Dataplex-readable data of tables of views.
    """
    schema_key = "dataplex-types.global.schema"

    # The transformation below does the following
    # 1. Alters NULLABLE content from Y/N to NULLABLE/REQUIRED
    # 2. Renames NULLABLE to mode
    # 3. Renames DATA_TYPE to dataType
    # 4. Creates metadataType column based on dataType column
    # 5. Renames COLUMN_NAME to name
    df = df_raw \
      .withColumn("mode", F.when(F.col("NULLABLE") == 'Y', "NULLABLE").otherwise("REQUIRED")) \
      .drop("NULLABLE") \
      .withColumnRenamed("DATA_TYPE", "dataType") \
      .withColumn("metadataType", choose_metadata_type_udf("dataType")) \
      .withColumnRenamed("COLUMN_NAME", "name")

    # The transformation below aggregate fields, denormalizing the table
    # TABLE_NAME becomes top-level filed, and the rest is put into
    # the array type called "fields"
    aspect_columns = ["name", "mode", "dataType", "metadataType"]
    df = df.withColumn("columns", F.struct(aspect_columns))\
      .groupby('TABLE_NAME') \
      .agg(F.collect_list("columns").alias("fields"))

    # Create nested structured called aspects.
    # Fields are becoming a part of a `schema` struct
    # There is also an entry_aspect that is repeats entry_type as aspect_type
    entry_aspect_name = nb.create_entry_aspect_name(config, entry_type)
    df = df.withColumn("schema",
                       F.create_map(F.lit(schema_key),
                                    F.named_struct(
                                        F.lit("aspect_type"),
                                        F.lit(schema_key),
                                        F.lit("data"),
                                        F.create_map(F.lit("fields"),
                                                     F.col("fields")))
                                    )
                       )\
      .withColumn("entry_aspect", create_entry_aspect(entry_aspect_name)) \
    .drop("fields")

    # Merge separate aspect columns into the one map called 'aspects'
    df = df.select(F.col("TABLE_NAME"),
                   F.map_concat("schema", "entry_aspect").alias("aspects"))

    # Define user-defined functions to fill the general information
    # and hierarchy names
    create_name_udf = F.udf(lambda x: nb.create_name(config, entry_type,
                                                     db_schema, x),
                            StringType())

    create_fqn_udf = F.udf(lambda x: nb.create_fqn(config, entry_type,
                                                   db_schema, x), StringType())

    parent_name = nb.create_parent_name(config, entry_type, db_schema)
    full_entry_type = entry_type.value.format(
        project=config["target_project_id"],
        location=config["target_location_id"])

    # Fill the top-level fields
    column = F.col("TABLE_NAME")
    df = df.withColumn("name", create_name_udf(column)) \
      .withColumn("fully_qualified_name", create_fqn_udf(column)) \
      .withColumn("entry_type", F.lit(full_entry_type)) \
      .withColumn("parent_entry", F.lit(parent_name)) \
      .withColumn("entry_source", create_entry_source(column)) \
    .drop(column)

    df = convert_to_import_items(df, [schema_key, entry_aspect_name])
    return df

Wichtige Hinweise:

Mit den Methoden werden die Metadatenressourcen erstellt, die der Connector für Ihre Oracle-Ressourcen erstellt. Verwenden Sie die Konventionen, die im Abschnitt Beispielmetadatenressourcen für eine Oracle-Quelle dieses Dokuments beschrieben werden.
Die Methode convert_to_import_items gilt für Schemas, Tabellen und Ansichten. Achten Sie darauf, dass die Ausgabe des Connectors aus einem oder mehreren Importelementen besteht, die mit der Methode metadataJobs.create verarbeitet werden können, und nicht aus einzelnen Einträgen.
Auch in einer Ansicht heißt die Spalte TABLE_NAME.

Aktualisieren Sie die Datei bootstrap.py mit Code, um die Metadaten-Importdatei zu generieren und den Connector auszuführen.

"""The entrypoint of a pipeline."""
from typing import Dict

from src.constants import EntryType
from src import cmd_reader
from src import secret_manager
from src import entry_builder
from src import gcs_uploader
from src import top_entry_builder
from src.oracle_connector import OracleConnector


FILENAME = "output.jsonl"


def write_jsonl(output_file, json_strings):
    """Writes a list of string to the file in JSONL format."""

    # For simplicity, dataset is written into the one file. But it is not
    # mandatory, and the order doesn't matter for Import API.
    # The PySpark itself could dump entries into many smaller JSONL files.
    # Due to performance, it's recommended to dump to many smaller files.
    for string in json_strings:
        output_file.write(string + "\n")


def process_dataset(
    connector: OracleConnector,
    config: Dict[str, str],
    schema_name: str,
    entry_type: EntryType,
):
    """Builds dataset and converts it to jsonl."""
    df_raw = connector.get_dataset(schema_name, entry_type)
    df = entry_builder.build_dataset(config, df_raw, schema_name, entry_type)
    return df.toJSON().collect()


def run():
    """Runs a pipeline."""
    config = cmd_reader.read_args()
    config["password"] = secret_manager.get_password(config["password_secret"])
    connector = OracleConnector(config)

    with open(FILENAME, "w", encoding="utf-8") as file:
        # Write top entries that don't require connection to the database
        file.writelines(top_entry_builder.create(config, EntryType.INSTANCE))
        file.writelines("\n")
        file.writelines(top_entry_builder.create(config, EntryType.DATABASE))

        # Get schemas, write them and collect to the list
        df_raw_schemas = connector.get_db_schemas()
        schemas = [schema.USERNAME for schema in df_raw_schemas.select("USERNAME").collect()]
        schemas_json = entry_builder.build_schemas(config, df_raw_schemas).toJSON().collect()

        write_jsonl(file, schemas_json)

        # Ingest tables and views for every schema in a list
        for schema in schemas:
            print(f"Processing tables for {schema}")
            tables_json = process_dataset(connector, config, schema, EntryType.TABLE)
            write_jsonl(file, tables_json)
            print(f"Processing views for {schema}")
            views_json = process_dataset(connector, config, schema, EntryType.VIEW)
            write_jsonl(file, views_json)

    gcs_uploader.upload(config, FILENAME)

In diesem Beispiel wird die Metadaten-Importdatei als einzelne JSON Lines-Datei gespeichert. Sie können PySpark-Tools wie die Klasse DataFrameWriter verwenden, um JSON-Batches parallel auszugeben.

Der Connector kann Einträge in beliebiger Reihenfolge in die Metadaten-Importdatei schreiben.

Aktualisieren Sie die Datei gcs_uploader.py mit Code, um die Metadaten-Importdatei in einen Cloud Storage-Bucket hochzuladen.

"""Sends files to GCP storage."""
from typing import Dict
from google.cloud import storage


def upload(config: Dict[str, str], filename: str):
    """Uploads a file to GCP bucket."""
    client = storage.Client()
    bucket = client.get_bucket(config["output_bucket"])
    folder = config["output_folder"]

    blob = bucket.blob(f"{folder}/{filename}")
    blob.upload_from_filename(filename)

Erstellen Sie das Connector-Image.

Wenn Ihr Connector mehrere Dateien enthält oder Sie Bibliotheken verwenden möchten, die nicht im Standard-Docker-Image enthalten sind, müssen Sie einen benutzerdefinierten Container verwenden. Managed Service for Apache Spark führt Arbeitslasten in Docker-Containern aus. Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Docker-Image des Connectors und speichern Sie das Image in Artifact Registry. Managed Service for Apache Spark liest das Image aus Artifact Registry.

Erstellen Sie ein Dockerfile:

FROM debian:11-slim

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

RUN apt update && apt install -y procps tini
RUN apt install -y wget

ENV SPARK_EXTRA_JARS_DIR=/opt/spark/jars/
RUN mkdir -p "${SPARK_EXTRA_JARS_DIR}"
COPY ojdbc11.jar "${SPARK_EXTRA_JARS_DIR}"

ENV CONDA_HOME=/opt/miniconda3
ENV PYSPARK_PYTHON=${CONDA_HOME}/bin/python
ENV PATH=${CONDA_HOME}/bin:${PATH}
RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py311_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh

RUN bash Miniconda3-py310_23.3.1-0-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3 \
  && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set always_yes True \
  && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set auto_update_conda False \
  && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --prepend channels conda-forge \
  && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set channel_priority strict

RUN ${CONDA_HOME}/bin/conda install mamba -n base -c conda-forge \
    && ${CONDA_HOME}/bin/mamba install \
      conda \
      google-cloud-dataproc \
      google-cloud-logging \
      google-cloud-monitoring \
      google-cloud-storage

RUN apt update && apt install -y git
COPY requirements.txt .
RUN python -m pip install -r requirements.txt

ENV PYTHONPATH=/opt/python/packages
RUN mkdir -p "${PYTHONPATH}/src/"
COPY src/ "${PYTHONPATH}/src/"
COPY main.py .

RUN groupadd -g 1099 spark
RUN useradd -u 1099 -g 1099 -d /home/spark -m spark
USER spark

Verwenden Sie Conda als Paketmanager. Managed Service for Apache Spark stellt pyspark zur Laufzeit im Container bereit. Daher müssen Sie keine PySpark-Abhängigkeiten in Ihrem benutzerdefinierten Container-Image installieren.

Erstellen Sie das benutzerdefinierte Container-Image und übertragen Sie es per Push an Artifact Registry.

#!/bin/bash

IMAGE=oracle-pyspark:0.0.1
PROJECT=<PROJECT_ID>


REPO_IMAGE=us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT}/docker-repo/oracle-pyspark

docker build -t "${IMAGE}" .

# Tag and push to GCP container registry
gcloud config set project ${PROJECT}
gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev
docker tag "${IMAGE}" "${REPO_IMAGE}"
docker push "${REPO_IMAGE}"

Da ein Image mehrere Namen haben kann, können Sie dem Image mit dem Docker-Tag einen Alias zuweisen.

Führen Sie den Connector in Managed Service for Apache Spark aus. Führen Sie den Befehl gcloud dataproc batches submit pyspark aus, um einen PySpark-Batchjob mit dem benutzerdefinierten Container-Image zu senden.
```
gcloud dataproc batches submit pyspark main.py --project=PROJECT \
    --region=REGION --batch=BATCH_ID \
    --container-image=CUSTOM_CONTAINER_IMAGE \
    --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME \
    --jars=PATH_TO_JAR_FILES \
    --properties=PYSPARK_PROPERTIES \
    -- PIPELINE_ARGUMENTS
```
Wichtige Hinweise:
- Die JAR-Dateien sind Treiber für Spark. Wenn Sie Daten aus Oracle, MySQL oder Postgres lesen möchten, müssen Sie Apache Spark ein bestimmtes Paket zur Verfügung stellen. Das Paket kann sich in Cloud Storage oder im Container befinden. Wenn sich die JAR-Datei im Container befindet, sieht der Pfad in etwa so aus: file:///path/to/file/driver.jar. In diesem Beispiel ist der Pfad zur JAR-Datei /opt/spark/jars/.
- PIPELINE_ARGUMENTS sind die Befehlszeilenargumente für den Connector.
Der Connector extrahiert Metadaten aus der Oracle-Datenbank, generiert eine Metadaten-Importdatei und speichert sie in einem Cloud Storage-Bucket.

Wenn Sie die Metadaten in der Metadatenimportdatei manuell in Knowledge Catalog importieren möchten, führen Sie einen Metadatenjob aus. Verwenden Sie die Methode metadataJobs.create:

Fügen Sie in der Befehlszeile Umgebungsvariablen hinzu und erstellen Sie einen Alias für den curl-Befehl.

PROJECT_ID=PROJECT
LOCATION_ID=LOCATION
DATAPLEX_API=dataplex.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_ID/locations/$LOCATION_ID
alias gcurl='curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"'

Rufen Sie die API-Methode auf und übergeben Sie die Eintragstypen und Aspekttypen, die Sie importieren möchten.

gcurl https://${DATAPLEX_API}/metadataJobs?metadata_job_id="JOB_ID" -d "$(cat <<EOF
{
  "type": "IMPORT",
  "import_spec": {
    "source_storage_uri": "gs://BUCKET/FOLDER/",
    "entry_sync_mode": "FULL",
    "aspect_sync_mode": "INCREMENTAL",
    "scope": {
      "entry_groups": ["projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryGroups/ENTRY_GROUP_ID"],
      "entry_types": [
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-instance",
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-database",
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-schema",
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-table",
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-view"],

      "aspect_types": [
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-instance",
        "projects/dataplex-types/locations/global/aspectTypes/schema",
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-database",
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-schema",
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-table",
        "projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-view"],
      },
    },
  }
EOF
)"

Der Aspekttyp schema ist ein globaler Aspekttyp, der von Knowledge Catalog definiert wird.

Das Format, das Sie für Namen von Aspekttypen beim Aufrufen der API-Methode verwenden, unterscheidet sich von dem Format, das Sie im Connector-Code verwenden.

Optional: Verwenden Sie Cloud Logging, um Logs für den Metadatenjob aufzurufen. Weitere Informationen finden Sie unter Knowledge Catalog-Logs überwachen.

Pipeline-Orchestrierung einrichten

In den vorherigen Abschnitten wurde gezeigt, wie Sie einen Beispiel-Connector erstellen und manuell ausführen.

In einer Produktionsumgebung führen Sie den Connector als Teil einer Pipeline für verwaltete Verbindungen aus. Dazu verwenden Sie eine Orchestrierungsplattform wie Workflows.

Wenn Sie eine Pipeline für verwaltete Verbindungen mit dem Beispielconnector ausführen möchten, folgen Sie der Anleitung zum Importieren von Metadaten mit Workflows. Gehen Sie so vor:

Erstellen Sie den Workflow am selben Google Cloud Speicherort wie den Connector.

Aktualisieren Sie in der Workflow-Definitionsdatei die Funktion submit_pyspark_extract_job mit dem folgenden Code, um Daten aus der Oracle-Datenbank mit dem von Ihnen erstellten Connector zu extrahieren.

- submit_pyspark_extract_job:
    call: http.post
    args:
      url: ${"https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/" + args.TARGET_PROJECT_ID + "/locations/" + args.CLOUD_REGION + "/batches"}
      auth:
        type: OAuth2
        scopes: "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
      headers:
        Content-Type: "application/json"
      query:
        batchId: ${WORKFLOW_ID}
      body:
        pysparkBatch:
          mainPythonFileUri: file:///main.py
          jars: file:///opt/spark/jars/ojdbc11.jar
          args:
            - ${"--host_port=" + args.ORACLE_HOST_PORT}
            - ${"--user=" + args.ORACLE_USER}
            - ${"--password=" + args.ORACLE_PASSWORD}
            - ${"--database=" + args.ORACLE_DATABASE}
            - ${"--project=" + args.TARGET_PROJECT_ID}
            - ${"--location=" + args.CLOUD_REGION}
            - ${"--entry_group=" + args.TARGET_ENTRY_GROUP_ID}
            - ${"--bucket=" + args.CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID}
            - ${"--folder=" + WORKFLOW_ID}
        runtimeConfig:
          version: "2.0"
          containerImage: "us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT/REPOSITORY/oracle-pyspark"
        environmentConfig:
          executionConfig:
              serviceAccount: ${args.SERVICE_ACCOUNT}
    result: RESPONSE_MESSAGE

Aktualisieren Sie in der Workflow-Definitionsdatei die submit_import_job-Funktion mit dem folgenden Code, um die Einträge zu importieren. Die Funktion ruft die API-Methode metadataJobs.create auf, um einen Metadatenimportjob auszuführen.

- submit_import_job:
    call: http.post
    args:
      url: ${"https://dataplex.googleapis.com/v1/projects/" + args.TARGET_PROJECT_ID + "/locations/" + args.CLOUD_REGION + "/metadataJobs?metadata_job_id=" + WORKFLOW_ID}
      auth:
        type: OAuth2
        scopes: "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
      body:
        type: IMPORT
        import_spec:
          source_storage_uri: ${"gs://" + args.CLOUD_STORAGE_BUCKET_ID + "/" + WORKFLOW_ID + "/"}
          entry_sync_mode: FULL
          aspect_sync_mode: INCREMENTAL
          scope:
            entry_groups:
              - ${"projects/" + args.TARGET_PROJECT_ID + "/locations/" + args.CLOUD_REGION + "/entryGroups/"+args.TARGET_ENTRY_GROUP_ID}
            entry_types:
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-instance"
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-database"
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-schema"
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-table"
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryTypes/oracle-view"
            aspect_types:
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-instance"
              -"projects/dataplex-types/locations/global/aspectTypes/schema"
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-database"
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-schema"
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-table"
              -"projects/PROJECT/locations/LOCATION/aspectTypes/oracle-view"
    result: IMPORT_JOB_RESPONSE

Geben Sie dieselben Eintragstypen und Aspekttypen an, die Sie beim manuellen Aufrufen der API-Methode angegeben haben. Beachten Sie, dass am Ende jedes Strings kein Komma steht.

Geben Sie beim Ausführen des Workflows die folgenden Laufzeitargumente an:

{
  "CLOUD_REGION": "us-central1",
  "ORACLE_USER": "system",
  "ORACLE_HOST_PORT": "x.x.x.x:1521",
  "ORACLE_DATABASE": "xe",
  "ADDITIONAL_CONNECTOR_ARGS": [],
}

Optional: Verwenden Sie Cloud Logging, um Logs für die verwaltete Konnektivitätspipeline aufzurufen. Die Log-Nutzlast enthält einen Link zu den Logs für den Managed Service for Apache Spark-Batchjob und den Metadatenimportjob, sofern relevant. Weitere Informationen finden Sie unter Workflow-Logs ansehen.
Optional: Wenn Sie die Sicherheit, Leistung und Funktionalität Ihrer Pipeline für verwaltete Verbindungen verbessern möchten, können Sie Folgendes tun:
1. Verwenden Sie Secret Manager, um die Anmeldedaten für Ihre Drittanbieter-Datenquelle zu speichern.
2. Verwenden Sie PySpark, um die JSON Lines-Ausgabe parallel in mehrere Metadaten-Importdateien zu schreiben.
3. Verwenden Sie ein Präfix, um große Dateien (über 100 MB) in kleinere Dateien aufzuteilen.
4. Fügen Sie weitere benutzerdefinierte Aspekte hinzu, die zusätzliche geschäftliche und technische Metadaten aus Ihrer Quelle erfassen.

Beispiel für Metadatenressourcen für eine Oracle-Quelle

Der Beispielconnector extrahiert Metadaten aus einer Oracle-Datenbank und ordnet sie den entsprechenden Knowledge Catalog-Metadatenressourcen zu.

Hinweise zur Hierarchie

Jedes System in Knowledge Catalog hat einen Stamm-Eintrag, der der übergeordnete Eintrag für das System ist. Der Stamm-Eintrag hat in der Regel den Eintragstyp instance. In der folgenden Tabelle sehen Sie die Beispielhierarchie der Eintragstypen und Aspekttypen für ein Oracle-System. Der Eintragstyp oracle-database ist beispielsweise mit einem Aspekttyp verknüpft, der ebenfalls oracle-database heißt.

Eintragstyp-ID	Beschreibung	ID des verknüpften Aspekttyps
`oracle-instance`	Das Stammverzeichnis des importierten Systems.	`oracle-instance`
`oracle-database`	Die Oracle-Datenbank.	`oracle-database`
`oracle-schema`	Das Datenbankschema.	`oracle-schema`
`oracle-table`	Eine Tabelle.	`oracle-table` `schema`
`oracle-view`	Eine Ansicht.	`oracle-view` `schema`

Der Aspekttyp schema ist ein globaler Aspekttyp, der von Knowledge Catalog definiert wird. Sie enthält eine Beschreibung der Felder in einer Tabelle, Ansicht oder einem anderen Element mit Spalten. Der benutzerdefinierte Aspekttyp oracle-schema enthält den Namen des Oracle-Datenbankschemas.

Beispiel für Importartikel-Felder

Der Connector sollte die folgenden Konventionen für Oracle-Ressourcen verwenden.

Vollständig qualifizierte Namen: Für vollständig qualifizierte Namen für Oracle-Ressourcen wird die folgende Namensvorlage verwendet. Verbotene Zeichen werden mit Graviszeichen maskiert.

Ressource	Vorlage	Beispiel
Instanz	`SOURCE`: `ADDRESS` Verwenden Sie den Host und die Portnummer oder den Domainnamen des Systems.	oracle:`localhost:1521` oder oracle:`myinstance.com`
Datenbank	`SOURCE`:`ADDRESS`,`DATABASE`	oracle:`localhost:1521`.xe
Schema	`SOURCE`:`ADDRESS`,`DATABASE`,`SCHEMA`	oracle:`localhost:1521`.xe.sys
Tabelle	`SOURCE`:`ADDRESS`,`DATABASE`,`SCHEMA`,`TABLE_NAME`	oracle:`localhost:1521`.xe.sys.orders
Ansehen	`SOURCE`:`ADDRESS`,`DATABASE`,`SCHEMA`,`VIEW_NAME`	oracle:`localhost:1521`.xe.sys.orders_view

Eintragsnamen oder ‑IDs: Für Einträge für Oracle-Ressourcen wird die folgende Namensvorlage verwendet. Verbotene Zeichen werden durch ein zulässiges Zeichen ersetzt. Ressourcen verwenden das Präfix projects/PROJECT/locations/LOCATION/entryGroups/ENTRY_GROUP/entries.

Ressource	Vorlage	Beispiel
Instanz	`PREFIX`/`HOST_PORT`	`projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521`
Datenbank	`PREFIX`/`HOST_PORT`/databases/`DATABASE`	`projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521/databases/xe`
Schema	`PREFIX`/`HOST_PORT`/databases/`DATABASE`/database_schemas/`SCHEMA`	`projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521/databases/xe/database_schemas/sys`
Tabelle	`PREFIX`/`HOST_PORT`/databases/`DATABASE`/database_schemas/`SCHEMA`/tables/`TABLE`	`projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521/databases/xe/database_schemas/sys/tables/orders`
Ansehen	`PREFIX`/`HOST_PORT`/databases/`DATABASE`/database_schemas/`SCHEMA`/views/`VIEW`	`projects/example-project/locations/us-central1/entryGroups/oracle-prod/entries/10.1.1.1@1521/databases/xe/database_schemas/sys/views/orders_view`

Übergeordnete Einträge: Wenn ein Eintrag kein Stamm-Eintrag für das System ist, kann er ein Feld für den übergeordneten Eintrag haben, das seine Position in der Hierarchie beschreibt. Das Feld sollte den Namen des übergeordneten Eintrags enthalten. Wir empfehlen, diesen Wert zu generieren.

In der folgenden Tabelle sind die übergeordneten Einträge für Oracle-Ressourcen aufgeführt.

Eintrag	Übergeordneter Eintrag
Instanz	`""` (leerer String)
Datenbank	Instanzname
Schema	Datenbankname
Tabelle	Schemaname
Ansehen	Schemaname

Aspektzuordnung: Die Aspektzuordnung muss mindestens einen Aspekt enthalten, der die zu importierende Entität beschreibt. Hier ist ein Beispiel für eine Aspektzuordnung für eine Oracle-Tabelle.
```
"example-project.us-central1.oracle-table": {
    "aspect_type": "example-project.us-central1.oracle-table",
    "path": "",
    "data": {}
 },
```
Vordefinierte Aspekttypen (z. B. schema), die die Tabellen- oder Ansichtsstruktur definieren, finden Sie im dataplex-types-Projekt am Speicherort global.

Aspektschlüssel: Aspektschlüssel verwenden das Namensformat PROJECT.LOCATION.ASPECT_TYPE. In der folgenden Tabelle finden Sie Beispiel-Aspektschlüssel für Oracle-Ressourcen.

Eintrag	Beispiel für einen Aspekt-Schlüssel
Instanz	`example-project.us-central1.oracle-instance`
Datenbank	`example-project.us-central1.oracle-database`
Schema	`example-project.us-central1.oracle-schema`
Tabelle	`example-project.us-central1.oracle-table`
Ansehen	`example-project.us-central1.oracle-view`