"Managed Service for Apache Spark" is the new name for the product formerly known as "Dataproc on Compute Engine" (cluster deployment) and "Google Cloud Serverless for Apache Spark" (serverless deployment).

‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

תבנית JDBC ל-Cloud Spanner

משתמשים בתבנית Managed Service for Apache Spark JDBC to Spanner כדי לחלץ נתונים ממסדי נתונים של JDBC אל Spanner.

התבנית הזו תומכת במסדי הנתונים הבאים כקלט:

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server
Oracle

שימוש בתבנית

מריצים את התבנית באמצעות ה-CLI של gcloud או Managed Service for Apache Spark API.

gcloud

לפני השימוש בנתוני הפקודה הבאים, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: שדה חובה. מזהה הפרויקט שלכם מופיע בהגדרות IAM. Google Cloud
‫REGION: שדה חובה. אזור Compute Engine.
‫TEMPLATE_VERSION: שדה חובה. מציינים latest כדי להשתמש בגרסה העדכנית ביותר של התבנית, או את התאריך של גרסה ספציפית, למשל 2023-03-17_v0.1.0-beta (אפשר להיכנס לכתובת gs://templates-binaries או להריץ את הפקודה gcloud storage ls gs://templates-binaries כדי לראות רשימה של גרסאות התבניות הזמינות).
‫SUBNET: אופציונלי. אם לא מציינים רשת משנה, המערכת בוחרת את רשת המשנה באזור שצוין ברשת default.
דוגמה: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

‫JDBC_CONNECTOR_CLOUD_STORAGE_PATH: שדה חובה. הנתיב המלא ב-Cloud Storage, כולל שם הקובץ, שבו מאוחסן קובץ ה-JAR של מחבר ה-JDBC. אפשר להשתמש בפקודות הבאות כדי להוריד מחברי JDBC להעלאה ל-Cloud Storage:

‫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

המשתנים הבאים משמשים ליצירת הערך הנדרש JDBC_CONNECTION_URL:

‫JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE, או, ל-Oracle, JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, ו-JDBC_PASSWORD: חובה. מארח, יציאה, מסד נתונים, שם משתמש וסיסמה של JDBC.

‫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: שדה חובה. מנהל ההתקן של JDBC שישמש לחיבור:
- ‫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 או QUERY_FILE: חובה. מגדירים אחת מהאפשרויות QUERY או QUERY_FILE כדי לציין את השאילתה שתשמש לחילוץ נתונים מ-JDBC
INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: אופציונלי. אם משתמשים בפרמטרים האלה, צריך לציין את כל הפרמטרים הבאים:
- ‫INPUT_PARTITION_COLUMN: שם העמודה של חלוקת טבלת הקלט של JDBC.
- ‫LOWERBOUND: הגבול התחתון של עמודת החלוקה למחיצות של טבלת הקלט ב-JDBC, שמשמש לקביעת גודל המחיצה.
- ‫UPPERBOUND: הגבול העליון של עמודת החלוקה למחיצות של טבלת הקלט של JDBC, שמשמש לקביעת גודל המחיצה.
- ‫NUM_PARTITIONS: המספר המקסימלי של מחיצות שאפשר להשתמש בהן כדי להקביל קריאות וכתיבות של טבלאות. אם מציינים ערך, הוא משמש לחיבור קלט ופלט של JDBC. ברירת מחדל: 10.
‫FETCHSIZE: אופציונלי. כמה שורות לאחזר בכל הלוך ושוב. ברירת מחדל: 10.
‫JDBC_SESSION_INIT: אופציונלי. הצהרת אתחול של סשן כדי לקרוא תבניות Java.
‫TEMPVIEW וSQL_QUERY: אופציונליים. אפשר להשתמש בשני הפרמטרים האופציונליים האלה כדי להחיל טרנספורמציה של Spark SQL בזמן טעינת הנתונים ל-Spanner. ‫TEMPVIEW הוא שם התצוגה הזמנית, ו-SQL_QUERY הוא הצהרת השאילתה. השם של TEMPVIEW חייב להיות זהה לשם הטבלה ב-SQL_QUERY.
‫INSTANCE: שדה חובה. מזהה מכונת Spanner.
‫SPANNER_DATABASE: שדה חובה. מזהה מסד הנתונים של Spanner.
‫TABLE: שדה חובה. שם טבלת הפלט ב-Spanner.
‫SPANNER_JDBC_DIALECT: שדה חובה. ניב של Spanner JDBC. אפשרויות: googlesql או postgresql. ברירת המחדל היא googlesql.
‫MODE: אופציונלי. מצב כתיבה לפלט של Spanner. אפשרויות: Append,‏ Overwrite,‏ Ignore או ErrorIfExists. ברירת המחדל היא ErrorIfExists.
‫PRIMARY_KEY: שדה חובה. כשיוצרים טבלת פלט ב-Spanner, צריך לציין עמודות של מפתח ראשי מופרדות בפסיקים.
‫SERVICE_ACCOUNT: אופציונלי. אם לא תציינו חשבון שירות, המערכת תשתמש בחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine.
‫PROPERTY ו-PROPERTY_VALUE: אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של זוגות מאפייני Spark=value.
‫LABEL ו-LABEL_VALUE: אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של זוגות label=value.
‫LOG_LEVEL: אופציונלי. רמת הרישום ביומן. יכול להיות אחד מהערכים הבאים: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE או WARN. ברירת מחדל: INFO.
‫KMS_KEY: אופציונלי. המפתח של Cloud Key Management Service שבו יש להשתמש להצפנה. אם לא מציינים מפתח, הנתונים מוצפנים באחסון באמצעות Google-owned and Google-managed encryption key.
דוגמה: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

מריצים את הפקודה הבאה:

‫Linux,‏ macOS או 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://templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/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://templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/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://templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/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

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: שדה חובה. מזהה הפרויקט שלכם מופיע בהגדרות IAM. Google Cloud
‫REGION: שדה חובה. אזור Compute Engine.
‫TEMPLATE_VERSION: שדה חובה. מציינים latest כדי להשתמש בגרסה העדכנית ביותר של התבנית, או את התאריך של גרסה ספציפית, למשל 2023-03-17_v0.1.0-beta (אפשר להיכנס לכתובת gs://templates-binaries או להריץ את הפקודה gcloud storage ls gs://templates-binaries כדי לראות רשימה של גרסאות התבניות הזמינות).
‫SUBNET: אופציונלי. אם לא מציינים רשת משנה, המערכת בוחרת את רשת המשנה באזור שצוין ברשת default.
דוגמה: 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

המשתנים הבאים משמשים ליצירת הערך הנדרש JDBC_CONNECTION_URL:
- ‫JDBC_HOST, JDBC_PORT, JDBC_DATABASE, או, ל-Oracle, JDBC_SERVICE, JDBC_USERNAME, ו-JDBC_PASSWORD: חובה. מארח, יציאה, מסד נתונים, שם משתמש וסיסמה של JDBC.
- ‫DRIVER: שדה חובה. מנהל ההתקן של JDBC שישמש לחיבור:
  - ‫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 או QUERY_FILE: חובה. מגדירים אחת מהאפשרויות QUERY או QUERY_FILE כדי לציין את השאילתה שתשמש לחילוץ נתונים מ-JDBC
- INPUT_PARTITION_COLUMN, LOWERBOUND, UPPERBOUND, NUM_PARTITIONS: אופציונלי. אם משתמשים בפרמטרים האלה, צריך לציין את כל הפרמטרים הבאים:
  - ‫INPUT_PARTITION_COLUMN: שם העמודה של חלוקת טבלת הקלט של JDBC.
  - ‫LOWERBOUND: הגבול התחתון של עמודת החלוקה למחיצות של טבלת הקלט ב-JDBC, שמשמש לקביעת גודל המחיצה.
  - ‫UPPERBOUND: הגבול העליון של עמודת החלוקה למחיצות של טבלת הקלט של JDBC, שמשמש לקביעת גודל המחיצה.
  - ‫NUM_PARTITIONS: המספר המקסימלי של מחיצות שאפשר להשתמש בהן כדי להקביל קריאות וכתיבות של טבלאות. אם מציינים ערך, הוא משמש לחיבור קלט ופלט של JDBC. ברירת מחדל: 10.
- ‫FETCHSIZE: אופציונלי. כמה שורות לאחזר בכל הלוך ושוב. ברירת מחדל: 10.
- ‫JDBC_SESSION_INIT: אופציונלי. הצהרת אתחול של סשן כדי לקרוא תבניות Java.
- ‫TEMPVIEW וSQL_QUERY: אופציונליים. אפשר להשתמש בשני הפרמטרים האופציונליים האלה כדי להחיל טרנספורמציה של Spark SQL בזמן טעינת הנתונים ל-Spanner. ‫TEMPVIEW הוא שם התצוגה הזמנית, ו-SQL_QUERY הוא הצהרת השאילתה. השם של TEMPVIEW חייב להיות זהה לשם הטבלה ב-SQL_QUERY.
- ‫INSTANCE: שדה חובה. מזהה מכונת Spanner.
- ‫SPANNER_DATABASE: שדה חובה. מזהה מסד הנתונים של Spanner.
- ‫TABLE: שדה חובה. שם טבלת הפלט ב-Spanner.
- ‫SPANNER_JDBC_DIALECT: שדה חובה. ניב של Spanner JDBC. אפשרויות: googlesql או postgresql. ברירת המחדל היא googlesql.
- ‫MODE: אופציונלי. מצב כתיבה לפלט של Spanner. אפשרויות: Append,‏ Overwrite,‏ Ignore או ErrorIfExists. ברירת המחדל היא ErrorIfExists.
- ‫PRIMARY_KEY: שדה חובה. כשיוצרים טבלת פלט ב-Spanner, צריך לציין עמודות של מפתח ראשי מופרדות בפסיקים.
- ‫SERVICE_ACCOUNT: אופציונלי. אם לא תציינו חשבון שירות, המערכת תשתמש בחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine.
- ‫PROPERTY ו-PROPERTY_VALUE: אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של זוגות מאפייני Spark=value.
- ‫LABEL ו-LABEL_VALUE: אופציונלי. רשימה מופרדת בפסיקים של זוגות label=value.
- ‫LOG_LEVEL: אופציונלי. רמת הרישום ביומן. יכול להיות אחד מהערכים הבאים: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE או WARN. ברירת מחדל: INFO.
- ‫KMS_KEY: אופציונלי. המפתח של Cloud Key Management Service שבו יש להשתמש להצפנה. אם לא מציינים מפתח, הנתונים מוצפנים באחסון באמצעות Google-owned and Google-managed encryption key.
  דוגמה: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:
```
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
```
תוכן בקשת 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","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://templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/templates.jar"
    ]
  }
}
```
כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:
‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:
```
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)

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:
```
$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
```
אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:
```
{
  "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"
  }
}
```

תבנית JDBC ל-Cloud Spanner

שימוש בתבנית

gcloud

‫Linux,‏ macOS או Cloud Shell

‏Windows (PowerShell)

Windows‏ (cmd.exe)

REST

‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

‎PowerShell (Windows)