"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 utilizza la tecnologia AI per tradurre i contenuti nella tua lingua preferita. Le traduzioni generate dall'AI potrebbero contenere errori.

Modello da Cloud Storage a Cloud Spanner

Utilizza il modello da Cloud Storage a Spanner di Managed Service for Apache Spark per estrarre i dati da Cloud Storage a Spanner.

Utilizzare il modello

Esegui il modello utilizzando gcloud CLI o l'API Managed Service for Apache Spark.

gcloud

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

PROJECT_ID: obbligatorio. Il tuo Google Cloud ID progetto elencato nelle impostazioni IAM.
REGION: obbligatorio. Regione Compute Engine.
SUBNET: facoltativo. Se non viene specificata una subnet, viene selezionata la subnet nella REGION specificata nella rete default.
Esempio: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: obbligatorio. Specifica latest per la versione più recente del modello o la data di una versione specifica, ad esempio 2023-03-17_v0.1.0-beta (visita gs://dataproc-templates-binaries o esegui gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries per elencare le versioni del modello disponibili).
CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH: obbligatorio. Percorso di Cloud Storage da cui verranno letti i dati di input.
Esempio: gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT: obbligatorio. Formato dei dati di input. Opzioni: avro, parquet, o orc. Nota: se avro, devi aggiungere "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" al flag gcloud CLI jars o al campo API.
Esempio (il prefisso file:// fa riferimento a un file JAR di Managed Service for Apache Spark):
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [ ... other jars]
INSTANCE: obbligatorio. ID istanza Spanner.
DATABASE: obbligatorio. ID database Spanner.
TABLE: obbligatorio. Nome della tabella di output Spanner.
SPANNER_JDBC_DIALECT: obbligatorio. Dialetto JDBC Spanner. Opzioni: googlesql o postgresql. Il valore predefinito è googlesql.
MODE: facoltativo. Modalità di scrittura per l'output Spanner. Opzioni: Append, Overwrite, Ignore o ErrorifExists. Il valore predefinito è ErrorifExists.
PRIMARY_KEY: obbligatorio. Colonne di chiave primaria separate da virgole necessarie durante la creazione della tabella di output Spanner.
BATCHSIZE: facoltativo. Numero di record da inserire in un round trip nella tabella Spanner. Il valore predefinito è 1000.
SERVICE_ACCOUNT: facoltativo. Se non viene specificato, viene utilizzato il service account Compute Engine predefinito.
PROPERTY e PROPERTY_VALUE: facoltativo. Elenco separato da virgole di proprietà di Spark=value coppie.
LABEL e LABEL_VALUE: facoltativo. Elenco separato da virgole di coppie label=value.
LOG_LEVEL: facoltativo. Livello di logging. Può essere uno dei seguenti valori: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, o WARN. Valore predefinito: INFO.
KMS_KEY: facoltativo. La chiave Cloud Key Management Service da utilizzare per la crittografia. Se non viene specificata una chiave, i dati vengono criptati a riposo utilizzando Google-owned and Google-managed encryption key.
Esempio: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Esegui il comando seguente:

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud dataproc batches submit spark \
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate \
    --version="2.3" \
    --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 GCSTOSPANNER \
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" \
    --templateProperty gcs.spanner.input.format="FORMAT" \
    --templateProperty gcs.spanner.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH" \
    --templateProperty gcs.spanner.output.instance="INSTANCE" \
    --templateProperty gcs.spanner.output.database="DATABASE" \
    --templateProperty gcs.spanner.output.table="TABLE" \
    --templateProperty gcs.spanner.output.saveMode="MODE" \
    --templateProperty gcs.spanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" \
    --templateProperty gcs.spanner.output.batchInsertSize="BATCHSIZE" \
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

Windows (PowerShell)

gcloud dataproc batches submit spark `
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate `
    --version="2.3" `
    --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 GCSTOSPANNER `
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" `
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" `
    --templateProperty gcs.spanner.input.format="FORMAT" `
    --templateProperty gcs.spanner.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH" `
    --templateProperty gcs.spanner.output.instance="INSTANCE" `
    --templateProperty gcs.spanner.output.database="DATABASE" `
    --templateProperty gcs.spanner.output.table="TABLE" `
    --templateProperty gcs.spanner.output.saveMode="MODE" `
    --templateProperty gcs.spanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" `
    --templateProperty gcs.spanner.output.batchInsertSize="BATCHSIZE" `
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

Windows (cmd.exe)

gcloud dataproc batches submit spark ^
    --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate ^
    --version="2.3" ^
    --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 GCSTOSPANNER ^
    --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^
    --templateProperty project.id="PROJECT_ID" ^
    --templateProperty gcs.spanner.input.format="FORMAT" ^
    --templateProperty gcs.spanner.input.location="CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH" ^
    --templateProperty gcs.spanner.output.instance="INSTANCE" ^
    --templateProperty gcs.spanner.output.database="DATABASE" ^
    --templateProperty gcs.spanner.output.table="TABLE" ^
    --templateProperty gcs.spanner.output.saveMode="MODE" ^
    --templateProperty gcs.spanner.output.primaryKey="PRIMARY_KEY" ^
    --templateProperty gcs.spanner.output.batchInsertSize="BATCHSIZE" ^
    --templateProperty spanner.jdbc.dialect="SPANNER_JDBC_DIALECT"

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

PROJECT_ID: obbligatorio. Il tuo Google Cloud ID progetto elencato nelle impostazioni IAM.
REGION: obbligatorio. Regione Compute Engine.
SUBNET: facoltativo. Se non viene specificata una subnet, viene selezionata la subnet nella REGION specificata nella rete default.
Esempio: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
TEMPLATE_VERSION: obbligatorio. Specifica latest per la versione più recente del modello o la data di una versione specifica, ad esempio 2023-03-17_v0.1.0-beta (visita gs://dataproc-templates-binaries o esegui gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries per elencare le versioni del modello disponibili).
CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH: obbligatorio. Percorso di Cloud Storage da cui verranno letti i dati di input.
Esempio: gs://example-bucket/example-folder/
FORMAT: obbligatorio. Formato dei dati di input. Opzioni: avro, parquet, o orc. Nota: se avro, devi aggiungere "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar" al flag gcloud CLI jars o al campo API.
Esempio (il prefisso file:// fa riferimento a un file JAR di Managed Service for Apache Spark):
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [ ... other jars]
INSTANCE: obbligatorio. ID istanza Spanner.
DATABASE: obbligatorio. ID database Spanner.
TABLE: obbligatorio. Nome della tabella di output Spanner.
SPANNER_JDBC_DIALECT: obbligatorio. Dialetto JDBC Spanner. Opzioni: googlesql o postgresql. Il valore predefinito è googlesql.
MODE: facoltativo. Modalità di scrittura per l'output Spanner. Opzioni: Append, Overwrite, Ignore o ErrorifExists. Il valore predefinito è ErrorifExists.
PRIMARY_KEY: obbligatorio. Colonne di chiave primaria separate da virgole necessarie durante la creazione della tabella di output Spanner.
BATCHSIZE: facoltativo. Numero di record da inserire in un round trip nella tabella Spanner. Il valore predefinito è 1000.
SERVICE_ACCOUNT: facoltativo. Se non viene specificato, viene utilizzato il service account Compute Engine predefinito.
PROPERTY e PROPERTY_VALUE: facoltativo. Elenco separato da virgole di proprietà di Spark=value coppie.
LABEL e LABEL_VALUE: facoltativo. Elenco separato da virgole di coppie label=value.
LOG_LEVEL: facoltativo. Livello di logging. Può essere uno dei seguenti valori: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, o WARN. Valore predefinito: INFO.
KMS_KEY: facoltativo. La chiave Cloud Key Management Service da utilizzare per la crittografia. Se non viene specificata una chiave, i dati vengono criptati a riposo utilizzando Google-owned and Google-managed encryption key.
Esempio: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:


{
  "environmentConfig":{
    "executionConfig":{
      "subnetworkUri":"SUBNET",
      "kmsKey": "KMS_KEY",
      "serviceAccount": "SERVICE_ACCOUNT"
    }
  },
  "labels": {
    "LABEL": "LABEL_VALUE"
  },
  "runtimeConfig": {
    "version": "2.3",
    "properties": {
      "PROPERTY": "PROPERTY_VALUE"
    }
  },
  "sparkBatch": {
    "mainClass": "com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate",
    "args": [
      "--template","GCSTOSPANNER",
      "--templateProperty","project.id=PROJECT_ID",
      "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL",
      "--templateProperty","gcs.spanner.input.format=FORMAT",
      "--templateProperty","gcs.spanner.input.location=CLOUD_STORAGE_INPUT_PATH",
      "--templateProperty","gcs.spanner.output.instance=INSTANCE",
      "--templateProperty","gcs.spanner.output.database=DATABASE",
      "--templateProperty","gcs.spanner.output.table=TABLE",
      "--templateProperty","gcs.spanner.output.saveMode=MODE",
      "--templateProperty","gcs.spanner.output.primaryKey=PRIMARY_KEY",
      "--templateProperty","gcs.spanner.output.batchInsertSize=BATCHSIZE",
      "--templateProperty spanner.jdbc.dialect=SPANNER_JDBC_DIALECT"
    ],
    "jarFileUris":[
      "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar"
    ]
  }
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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)

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:


{
  "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"
  }
}