Connect-Cluster auflisten

Wenn Sie Ihre Connect-Cluster auflisten, können Sie die Details aller Ihrer Connect-Cluster in einem Bereich ansehen, einschließlich Details wie Clusterstatus, Standorte, Betriebszeit der Cluster, Compute-Größe, zugehöriger Google Cloud Managed Service for Apache Kafka-Cluster und Labels.

Sie können Ihre Connect-Cluster mit der Google Cloud Console, der gcloud CLI, der Clientbibliothek oder der Managed Kafka API auflisten. Sie können die Open-Source-Apache Kafka API nicht verwenden, um Connect-Cluster aufzulisten.

Erforderliche Rollen und Berechtigungen zum Auflisten Ihrer Connect-Cluster

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle Managed Kafka Viewer (roles/managedkafka.viewer) für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Auflisten Ihrer Connect-Cluster benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierte Rolle enthält die Berechtigungen, die zum Auflisten Ihrer Connect-Cluster erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um Ihre Connect-Cluster aufzulisten:

• Erteilen Sie die Berechtigung „Cluster auflisten“ für den angegebenen Standort: managedkafka.connectClusters.list
• Erteilen Sie die Berechtigung zum Abrufen von Clusterdetails für den angegebenen Standort: managedkafka.connectClusters.get

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Connect-Cluster ansehen

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Connect Clusters auf.

   Zu „Connect Clusters“

2. Die Cluster, die Sie in einem Projekt erstellt haben, werden aufgeführt. Auf der Seite können Sie die folgenden Clustereigenschaften ansehen:

   • Name: Die eindeutige Kennung für Ihren Connect-Cluster. Sie können damit auf den Connect-Cluster in verschiedenen Vorgängen verweisen.
   • Status: Gibt den aktuellen Betriebsstatus des Connect-Clusters an, z. B. Aktiv.
   • Standort: Der geografische Standort, an dem Ihr Connect-Cluster gehostet wird.
   • Aktualisierungszeit: Die Uhrzeit, zu der der Connect-Cluster zuletzt aktualisiert wurde.
   • vCPUs: Die Anzahl der vCPUs, die dem Connect-Cluster zugewiesen sind.
   • Arbeitsspeicher: Die gesamte Arbeitsspeichermenge, die dem Connect-Cluster zugewiesen ist.
   • Primärer Kafka-Cluster: Der Managed Service for Apache Kafka-Cluster, der dem Connect-Cluster zugeordnet ist.
   • Labels: Schlüssel/Wert-Paare, die Sie an den Connect-Cluster anhängen können, um ihn zu organisieren, zu filtern und zu automatisieren.

gcloud

1. Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.

   Cloud Shell aktivieren

   Unten in der Google Cloud Console wird eine Cloud Shell-Sitzung gestartet und eine Eingabeaufforderung angezeigt. Cloud Shell ist eine Shell-Umgebung, in der das Google Cloud CLI bereits installiert ist und Werte für Ihr aktuelles Projekt bereits festgelegt sind. Das Initialisieren der Sitzung kann einige Sekunden dauern.

2. Verwenden Sie den Befehl gcloud managed-kafka connect-clusters list, um Connect-Cluster aufzulisten:

   gcloud managed-kafka connect-clusters list \
       --location=LOCATION
   

3. Sie können die Liste der Connect-Cluster mit zusätzlichen Flags weiter eingrenzen:

   gcloud managed-kafka connect-clusters list \
       --location=LOCATION \
       [--filter=EXPRESSION] \
       [--limit=LIMIT] \
       [--page-size=PAGE_SIZE] \
       [--sort-by=SORT_BY]
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • LOCATION: erforderlich. Der Standort der Connect-Cluster, die Sie auflisten möchten.

   • EXPRESSION: (Optional) Ein boolescher Filterausdruck, der auf die Liste angewendet werden soll. Wenn der Ausdruck als True ausgewertet wird, wird das Element in die Liste aufgenommen. Führen Sie für weitere Informationen und Beispiele gcloud topic filters aus.

   • LIMIT: (Optional) Die maximale Anzahl der anzuzeigenden Connect-Cluster. Wenn nichts angegeben ist, werden alle Connect-Cluster aufgeführt.

   • PAGE_SIZE: (Optional) Die Anzahl der Ergebnisse, die pro Seite angezeigt werden sollen. Wenn keine Angabe erfolgt, bestimmt der Dienst eine geeignete Seitengröße.

   • SORT_BY: (Optional) Eine durch Kommas getrennte Liste von Feldern, nach denen sortiert werden soll. Die Standardsortierreihenfolge ist aufsteigend. Wenn Sie absteigend sortieren möchten, stellen Sie dem Feld ~ voran.

Beispielausgabe:

NAME                   VCPU  MEMORY_BYTES  STATE   NETWORK
connect-cluster-alpha  3     3221225472    ACTIVE
connect-cluster-beta   3     3221225472    ACTIVE

Go

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Go-Einrichtungsanleitung unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Go API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Managed Service for Apache Kafka die Standardanmeldedaten für Anwendungen(Application Default Credentials, ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1/managedkafkapb"
	"google.golang.org/api/iterator"
	"google.golang.org/api/option"

	managedkafka "cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1"
)

func listConnectClusters(w io.Writer, projectID, region string, opts ...option.ClientOption) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// region := "us-central1"
	ctx := context.Background()
	client, err := managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient(ctx, opts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient got err: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	locationPath := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)
	req := &managedkafkapb.ListConnectClustersRequest{
		Parent: locationPath,
	}
	clusterIter := client.ListConnectClusters(ctx, req)
	for {
		res, err := clusterIter.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("clusterIter.Next() got err: %w", err)
		}
		fmt.Fprintf(w, "Got connect cluster: %v", res)
	}
	return nil
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Java unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Java API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectCluster;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.LocationName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ManagedKafkaConnectClient;
import java.io.IOException;

public class ListConnectClusters {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the example.
    String projectId = "my-project-id";
    String region = "my-region"; // e.g. us-east1
    listConnectClusters(projectId, region);
  }

  public static void listConnectClusters(String projectId, String region) throws Exception {
    try (ManagedKafkaConnectClient managedKafkaConnectClient = 
        ManagedKafkaConnectClient.create()) {
      LocationName locationName = LocationName.of(projectId, region);
      // This operation is being handled synchronously.
      for (ConnectCluster connectCluster : managedKafkaConnectClient
          .listConnectClusters(locationName).iterateAll()) {
        System.out.println(connectCluster.getAllFields());
      }
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaConnectClient.listConnectClusters got err: %s\n", 
          e.getMessage());
    }
  }
}

Python

Folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Python unter Clientbibliotheken installieren, bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import managedkafka_v1
from google.cloud.managedkafka_v1.services.managed_kafka_connect import (
    ManagedKafkaConnectClient,
)
from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError

# TODO(developer)
# project_id = "my-project-id"
# region = "us-central1"

connect_client = ManagedKafkaConnectClient()

request = managedkafka_v1.ListConnectClustersRequest(
    parent=connect_client.common_location_path(project_id, region),
)

response = connect_client.list_connect_clusters(request=request)
for cluster in response:
    try:
        print("Got Connect cluster:", cluster)
    except GoogleAPICallError as e:
        print(f"Failed to list Connect clusters with error: {e}")

Nächste Schritte

• Connect-Cluster ansehen

• Connect-Cluster aktualisieren

• Connect-Cluster löschen

• Übersicht über Connectors

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