Daten aus Nicht-Cloud Spanner-Datenbanken importieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Avro-Dateien vorbereiten, die Sie aus nicht von Spanner stammenden Datenbanken exportiert haben, und diese Dateien anschließend in Spanner importieren. Diese Anleitungen enthalten Informationen für Datenbanken im GoogleSQL- und PostgreSQL-Dialekt. Wenn Sie eine zuvor exportierte Spanner Datenbank importieren möchten, finden Sie weitere Informationen unter Spanner-Avro-Dateien importieren.

Der Vorgang verwendet Dataflow; Es importiert Daten aus einem Cloud Storage-Bucket, der eine Reihe von Avro-Dateien und eine JSON-Manifestdatei enthält, die die Zieltabellen und Avro-Dateien angibt, mit denen die einzelnen Tabellen gefüllt werden.

Hinweis

Zum Importieren einer Spanner-Datenbank müssen Sie zuerst die APIs für Spanner, Cloud Storage, Compute Engine und Dataflow aktivieren:

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.

APIs aktivieren

Außerdem brauchen Sie ein ausreichend großes Kontingent und die erforderlichen IAM-Berechtigungen.

Kontingentanforderungen

Die Kontingentanforderungen für Importjobs sind wie folgt:

• Spanner: Sie müssen für die zu importierenden Daten ausreichend Rechenkapazität haben. Für den Import einer Datenbank ist keine zusätzliche Rechenkapazität erforderlich. Allerdings benötigen Sie möglicherweise weitere Rechenkapazität, damit der Job in angemessener Zeit abgeschlossen werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Jobs optimieren.
• Cloud Storage: Zum Importieren benötigen Sie einen Bucket mit Ihren zuvor exportierten Dateien. Sie müssen keine Größe für Ihren Bucket festlegen.
• Dataflow: Für Importjobs gelten dieselben CPU-, Laufwerksnutzungs- und IP-Adressen- Compute Engine-Kontingente wie für andere Dataflow-Jobs.

• Compute Engine: Bevor Sie den Importjob ausführen, müssen Sie zuerst Kontingente für Compute Engine einrichten, die von Dataflow verwendet werden. Diese Kontingente stellen die maximale Anzahl von Ressourcen dar, die Dataflow für Ihren Job verwenden darf. Empfohlene Anfangswerte sind:

  • CPUs: 200
  • Verwendete IP-Adressen: 200
  • Nichtflüchtiger Standardspeicher: 50 TB

  Im Allgemeinen sind keine weiteren Anpassungen erforderlich. Dataflow bietet Autoscaling, sodass Sie nur für die Ressourcen zahlen, die beim Import tatsächlich verwendet werden. Wenn Ihr Job mehr Ressourcen verwenden kann, wird in der Dataflow-UI ein Warnsymbol angezeigt. Der Job sollte trotz dieses Warnsymbols beendet werden.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihr Dataflow-Worker-Dienstkonto zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Exportieren einer Datenbank benötigen:

• Cloud Spanner-Betrachter (roles/spanner.viewer)
• Dataflow-Worker (roles/dataflow.worker)
• Storage-Administrator (roles/storage.admin)
• Cloud Spanner-Datenbank-Leser (roles/spanner.databaseReader)
• Datenbankadministrator (roles/spanner.databaseAdmin)

**Hinweis**: Die Rolle „Cloud Spanner-Datenbank-Administrator“ ist nur für Importjobs erforderlich.

Daten aus einer nicht von Spanner stammenden Datenbank in Avro-Dateien exportieren

Beim Importvorgang werden Daten aus Avro-Dateien in einem Cloud Storage-Bucket übernommen. Sie können Daten im Avro-Format aus jeder Quelle exportieren und dazu jede verfügbare Methode verwenden.

So exportieren Sie Daten aus einer nicht von Spanner stammenden Datenbank in Avro-Dateien:

Beachten Sie beim Exportieren Ihrer Daten folgende Punkte:

• Der Export lässt sich mit einem der primitiven Avro-Typen sowie mit dem komplexen Array-Typ ausführen.

• Jede Spalte der Avro-Dateien muss einen der folgenden Spaltentypen verwenden:

  • ARRAY
  • BOOL
  • BYTES^*
  • DOUBLE
  • FLOAT
  • INT
  • LONG^†
  • STRING^‡

  ^* Eine Spalte vom Typ BYTES wird zum Importieren eines Spanner-NUMERIC-Werts verwendet. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt zu empfohlenen Zuordnungen.

  ^†,‡ Sie können einen LONG-Wert importieren, der einen Zeitstempel speichert, oder einen STRING-Wert, der einen Zeitstempel als Spanner-TIMESTAMP speichert. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt zu empfohlenen Zuordnungen.

• Beim Exportieren der Avro-Dateien müssen Sie Metadaten weder hinzufügen noch generieren.

• Für Ihre Dateien müssen keine bestimmten Namenskonventionen eingehalten werden.

Wenn Sie Ihre Dateien nicht direkt nach Cloud Storage exportieren, müssen Sie die Avro-Dateien in einen Cloud Storage-Bucket hochladen. Eine detaillierte Anleitung finden Sie unter Objekte in Cloud Storage hochladen.

Avro-Dateien aus nicht von Spanner stammenden Datenbanken in Spanner importieren

So importieren Sie Avro-Dateien aus einer nicht von Spanner stammenden Datenbank in Spanner:

1. Erstellen Sie Zieltabellen und definieren Sie das Schema für Ihre Spanner-Datenbank.
2. Erstellen Sie in Ihrem Cloud Storage-Bucket eine Datei spanner-export.json.
3. Führen Sie einen Dataflow-Importjob mit der gcloud CLI aus.

Schritt 1: Schema für Ihre Spanner-Datenbank erstellen

Bevor Sie den Import ausführen, müssen Sie die Zieltabelle in Spanner erstellen und ein Schema definieren.

Sie müssen ein Schema erstellen, das den entsprechenden Spaltentyp für jede Spalte in den Avro-Dateien verwendet.

Empfohlene Zuordnungen

GoogleSQL

Avro-Spaltentyp	Spanner-Spaltentyp
ARRAY	ARRAY
BOOL	BOOL
BYTES	BYTES NUMERIC (wenn der Spaltentyp BYTES und logicalType=decimal, precision=38 und scale=9 ist. Wenn diese genauen Spezifikationen weggelassen werden, wird das Feld als Spanner-BYTES-Wert behandelt. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zum Logischen Avro-Dezimaltyp.)
DOUBLE	FLOAT64
FLOAT	FLOAT64
INT	INT64
LONG	INT64 TIMESTAMP, wenn LONG einen Zeitstempel als die Anzahl an Mikrosekunden seit 1970-01-01 00:00:00 UTC darstellt
STRING	STRING TIMESTAMP wenn STRING einen Zeitstempel im kanonischen Format für SQL-Abfragen darstellt

PostgreSQL

Avro-Spaltentyp	Spanner-Spaltentyp
ARRAY	ARRAY
BOOL	BOOLEAN
BYTES	BYTEA NUMERIC (wenn der Spaltentyp BYTEA und logicalType=decimal, precision=147455 und scale=16383 ist. Wenn diese genauen Spezifikationen weggelassen werden, wird das Feld als BYTEA-Wert behandelt. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zum Logischen Avro-Dezimaltyp.)
DOUBLE	DOUBLE PRECISION
FLOAT	DOUBLE PRECISION
INT	BIGINT
LONG	BIGINT TIMESTAMP, wenn LONG einen Zeitstempel als die Anzahl an Mikrosekunden seit 1970-01-01 00:00:00 UTC darstellt
STRING	CHARACTER VARYING TIMESTAMP, wenn STRING einen Zeitstempel im kanonischen Format für SQL-Abfragen darstellt, z. B. „2022-05-28T07:08:21.123456789Z“ oder „2021-12-19T16:39:57-08:00“.

Hinweis: Wenn eine Spalte in Ihren Avro-Daten NULL Werte enthält, müssen Sie überprüfen, ob die entsprechende Spalte in Ihrer Spanner-Tabelle für Nullwerte zulässig ist.

Schritt 2: Datei „spanner-export.json“ erstellen

Außerdem müssen Sie in Ihrem Cloud Storage-Bucket eine Datei mit dem Namen spanner-export.json erstellen. In dieser Datei wird der Datenbankdialekt angegeben. Sie enthält ein tables-Array, in dem Name und Speicherort der Datendatei für jede Tabelle aufgeführt sind.

Der Inhalt der Datei hat folgendes Format:

{
  "tables": [
   {
    "name": "TABLE1",
    "dataFiles": [
      "RELATIVE/PATH/TO/TABLE1_FILE1",
      "RELATIVE/PATH/TO/TABLE1_FILE2"
    ]
   },
   {
    "name": "TABLE2",
    "dataFiles": ["RELATIVE/PATH/TO/TABLE2_FILE1"]
   }
  ],
  "dialect":"DATABASE_DIALECT"
}

Dabei gilt: DATABASE_DIALECT = {GOOGLE_STANDARD_SQL | POSTGRESQL}

Wenn das Dialektelement weggelassen wird, wird standardmäßig GOOGLE_STANDARD_SQL verwendet.

**Hinweis**: Platzhalter werden nicht unterstützt. Alle Dateinamen müssen vollständig ausgeschrieben werden.

Schritt 3: Dataflow-Importjob mit der gcloud CLI ausführen

Folgen Sie der Anleitung zum Ausführen eines Importvorgangs über die Google Cloud CLI mit der Vorlage „Avro zu Spanner“, um einen Importjob zu starten.

Nachdem Sie einen Importjob gestartet haben, können Sie Details zum Job in der Google Cloud console aufrufen.

Fügen Sie nach Abschluss des Importjobs alle erforderlichen sekundären Indexe und Fremdschlüssel hinzu.

Hinweis: Wählen Sie eine Region aus, die sich mit dem Speicherort Ihres Cloud Storage-Bucket überschneidet, um Gebühren für ausgehenden Datentransfer zu vermeiden. Weitere Informationen finden Sie unter Region auswählen.

Hinweis: Der Dataflow-Job löst keine verschachtelten Tabellen oder Fremdschlüsseleinschränkungen auf. Daher können Schreibfehler aufgrund von Verstößen gegen die referenzielle Integrität auftreten. Entfernen Sie alle Verschachtelungsbeziehungen oder Fremdschlüssel, bevor Sie den Dataflow-Job starten.

Region für Importjob auswählen

Welche Region Sie auswählen, hängt vom Speicherort Ihres Cloud Storage-Bucket ab. Wählen Sie eine Region aus, die mit dem Speicherort Ihres Cloud Storage-Bucket übereinstimmt, um Gebühren für ausgehenden Datentransferzu vermeiden.

• Wenn der Speicherort Ihres Cloud Storage-Bucket eine Region ist, können Sie die kostenlose Netzwerknutzung nutzen, indem Sie dieselbe Region für Ihren Importjob auswählen, sofern diese Region verfügbar ist.

• Wenn der Speicherort Ihres Cloud Storage-Bucket eine Dual-Region, ist, können Sie die kostenlose Netzwerknutzung nutzen, indem Sie eine der beiden Regionen auswählen, aus denen die Dual-Region besteht, sofern eine der Regionen für Ihren Importjob verfügbar ist.

• Wenn für Ihren Importjob keine Region mit gemeinsamem Standort verfügbar ist oder der Speicherort Ihres Cloud Storage-Bucket eine Multi-Region ist, fallen Gebühren für ausgehenden Datentransfer an. Wählen Sie anhand der Cloud Storage Preise für die Datenübertragung eine Region aus, in der die Gebühren für die Datenübertragung möglichst gering sind.

Jobs in der Dataflow-UI ansehen und Probleme beheben

Nachdem Sie einen Importjob gestartet haben, können Sie in der Google Cloud console im Abschnitt „Dataflow“ Details zum Job einschließlich der Logs ansehen.

Dataflow-Jobdetails ansehen

So rufen Sie Details zu allen Import- oder Exportjobs auf, die Sie in der letzten Woche ausgeführt haben, einschließlich aller Jobs, die gerade ausgeführt werden:

1. Wechseln Sie zur Seite Datenbanküberblick für die Datenbank.
2. Klicken Sie im linken Bereich auf den Menüpunkt Import/Export. Auf der Datenbankseite Import/Export wird eine Liste der letzten Jobs angezeigt.

3. Klicken Sie auf der Seite Import/Export der Datenbank in der Spalte Dataflow-Jobname auf den Jobnamen:

   

   Die Google Cloud console zeigt Details des Dataflow Jobs an.

So rufen Sie einen Job auf, den Sie vor mehr als einer Woche ausgeführt haben:

1. Öffnen Sie in der Google Cloud console die Seite „Dataflow-Jobs“.

   Zu Jobs

2. Suchen Sie den Job in der Liste und klicken Sie auf seinen Namen.

   Die Google Cloud console zeigt Details des Dataflow Jobs an.

Hinweis: Jobs desselben Typs für dieselbe Datenbank haben denselben Namen. Sie können sie anhand der Werte in den Spalten Beginn und Ende unterscheiden.

Dataflow-Logs für einen Job aufrufen

Rufen Sie die Detailseite des Jobs auf und klicken Sie rechts neben dem Jobnamen auf Logs , um die Logs eines Dataflow-Jobs anzusehen.

Wenn ein Job fehlschlägt, suchen Sie in den Logs nach Fehlern. Falls Fehler aufgetreten sind, ist neben Logs die Fehleranzahl zu sehen:

So sehen Sie sich Jobfehler genauer an:

1. Klicken Sie auf die Fehleranzahl neben Logs.

   In der Google Cloud console können Sie die Logs des Jobs ansehen. Unter Umständen müssen Sie scrollen, um die Fehler einzublenden.

2. Suchen Sie nach Einträgen mit dem Fehlersymbol .

3. Klicken Sie auf einen Logeintrag, um ihn zu maximieren.

Weitere Informationen zur Fehlerbehebung bei Dataflow-Jobs finden Sie unter Pipelinefehler beheben.

Fehlerbehebung bei fehlgeschlagenen Importjobs

Wenn in Ihren Joblogs die folgenden Fehler angezeigt werden:

com.google.cloud.spanner.SpannerException: NOT_FOUND: Session not found

--or--

com.google.cloud.spanner.SpannerException: DEADLINE_EXCEEDED: Deadline expired before operation could complete.

Prüfen Sie die 99% Schreiblatenz in der Google Cloud console auf dem Tab Monitoring Ihrer Spanner-Datenbank. Wenn hohe Werte angezeigt werden (mehrere Sekunden), dann bedeutet dies, dass die Instanz überlastet ist, was zu Schreibfehlern führt.

Eine Ursache für eine hohe Latenz ist, dass der Dataflow-Job mit zu vielen Workern ausgeführt wird und die Spanner-Instanz zu stark belastet wird.

Um eine Beschränkung für die Anzahl der Dataflow-Worker festzulegen, müssen Sie den Import statt auf der Seite mit den Instanzdetails in Ihrer Spanner-Datenbank über den Google Cloud console-Tab „Importieren/Exportieren“ über die Dataflow-Vorlage „Cloud Storage Avro zu Spanner“ starten und dabei die maximale Worker-Anzahl wie beschrieben angeben:

Console

Wenn Sie die Dataflow Console verwenden, befindet sich der Parameter Max. Worker im Abschnitt Optionale Parameter auf der Seite Job aus Vorlage erstellen.

Zu Dataflow

gcloud

Führen Sie den gcloud dataflow jobs run Befehl aus und geben Sie das max-workers Argument an. Beispiel:

  gcloud dataflow jobs run my-import-job \
    --gcs-location='gs://dataflow-templates/latest/GCS_Avro_to_Cloud_Spanner' \
    --region=us-central1 \
    --parameters='instanceId=test-instance,databaseId=example-db,inputDir=gs://my-gcs-bucket' \
    --max-workers=10 \
    --network=network-123

Netzwerkfehler beheben

Der folgende Fehler kann auftreten, wenn Sie Ihre Spanner-Datenbanken exportieren:

Workflow failed. Causes: Error: Message: Invalid value for field
'resource.properties.networkInterfaces[0].subnetwork': ''. Network interface
must specify a subnet if the network resource is in custom subnet mode.
HTTP Code: 400

Dieser Fehler tritt auf, weil Spanner davon ausgeht, dass Sie im selben Projekt wie der Dataflow-Job ein VPC-Netzwerk im automatischen Modus namens default verwenden möchten. Wenn Sie im Projekt kein Standard-VPC-Netzwerk haben oder sich Ihr VPC-Netzwerk in einem VPC-Netzwerk im benutzerdefinierten Modus befindet, müssen Sie einen Dataflow-Job erstellen und ein alternatives Netzwerk oder Subnetzwerk angeben.

Langsam laufende Importjobs optimieren

Wenn Sie die Vorschläge für die Anfangseinstellungen befolgt haben, sollten in der Regel keine weiteren Anpassungen nötig sein. Falls der Job jedoch langsam ausgeführt wird, können Sie einige andere Optimierungen versuchen:

• Job- und Datenspeicherort optimieren: Führen Sie den Dataflow-Job in der Region der Spanner-Instanz und des Cloud Storage-Bucket aus.

• Ausreichende Dataflow-Ressourcen bereitstellen: Sind die Ressourcen für den Dataflow-Job durch die entsprechenden Compute Engine-Kontingente eingeschränkt, sind auf der Dataflow-Seite des Jobs in der Google Cloud console ein Warnsymbol und Log meldungen zu sehen:

  

  In diesem Fall kann das Erhöhen der Kontingente für CPUs, verwendete IP-Adressen und nichtflüchtigen Standardspeicher die Ausführungszeit des Jobs verkürzen, aber auch höhere Compute Engine-Gebühren zur Folge haben.

• Spanner-CPU-Auslastung prüfen: Wenn die CPU Auslastung für die Instanz über 65 % liegt, können Sie die Rechenkapazität in dieser Instanz erhöhen. Die zusätzliche Kapazität liefert mehr Spanner-Ressourcen, damit der Job schneller ausgeführt wird, aber es fallen auch höhere Spanner-Gebühren an.

Faktoren, die sich auf die Leistung von Importjobs auswirken

Mehrere Faktoren beeinflussen die Zeit, die für einen Importjob benötigt wird.

• Größe der Spanner-Datenbank: Die Verarbeitung von mehr Daten erfordert mehr Zeit und Ressourcen.

• Spanner-Datenbankschema, einschließlich:

  • Anzahl der Tabellen
  • Größe der Zeilen
  • Anzahl der sekundären Indexe
  • Anzahl der Fremdschlüssel
  • Anzahl der Änderungsstreams

• Datenspeicherort: Daten werden mit Dataflow zwischen Spanner und Cloud Storage übertragen. Idealerweise befinden sich alle drei Komponenten in derselben Region. Wenn das nicht der Fall ist, dauert das regionsübergreifende Verschieben der Daten länger.

• Anzahl der Dataflow-Worker: Optimale Dataflow-Worker sind für eine gute Leistung erforderlich. Mithilfe von Autoscaling wählt Dataflow die Anzahl der Worker für einen Job abhängig vom Arbeitsumfang aus. Diese Anzahl wird jedoch durch die Kontingente für CPUs, verwendete IP-Adressen und nichtflüchtigen Standardspeicher begrenzt. In der Dataflow-UI ist ein Warnsymbol zu sehen, wenn Kontingentobergrenzen erreicht werden. In diesem Fall dauert die Verarbeitung länger, aber der Job sollte dennoch abgeschlossen werden. Autoscaling kann Spanner überlasten und zu Fehlern führen, wenn eine große Datenmenge zum Importieren vorliegt.

• Bestehende Auslastung von Spanner: Ein Importjob erhöht die CPU-Auslastung für eine Spanner-Instanz erheblich. Wenn die Instanz jedoch bereits eine erhebliche bestehende Auslastung aufweist, wird der Job langsamer ausgeführt.

• Menge der Spanner-Rechenkapazität: Wenn die CPU-Auslastung für die Instanz über 65 % liegt, wird der Job langsamer ausgeführt.

Worker für eine gute Importleistung optimieren

Beim Starten eines Spanner-Importjobs müssen Dataflow-Worker für eine gute Leistung auf einen optimalen Wert gesetzt sein. Eine zu große Anzahl von Workern überlastet Spanner und zu wenige Worker führen zu einer enttäuschenden Importleistung.

Die maximale Anzahl von Workern hängt stark von der Datengröße ab. Im Idealfall sollte die gesamte CPU-Auslastung von Spanner zwischen 70% und 90 % liegen. Dies bietet ein gutes Gleichgewicht zwischen Spanner-Effizienz und fehlerfreier Jobvervollständigung.

Damit dieses Auslastungsziel bei den meisten Schemas und Szenarien erreicht wird, empfehlen wir eine maximale Anzahl von Worker-vCPUs zwischen dem Vier- und Sechsfachen der Anzahl der Spanner-Knoten.

Beispiel: Für eine 10-Knoten-Spanner-Instanz, die n1-Standard-2-Worker verwendet, würden Sie die maximale Anzahl an Workern auf 25 setzen, was 50 vCPUs ergibt.