ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากด้วย Dataflow

หน้านี้แสดงตัวอย่างวิธีใช้ Dataflow เพื่อดำเนินการ Cloud Firestore จำนวนมากในไปป์ไลน์ Apache Beam Apache Beam รองรับตัวเชื่อมต่อสําหรับ Cloud Firestore คุณใช้เครื่องมือเชื่อมต่อนี้เพื่อเรียกใช้การดำเนินการแบบกลุ่มและสตรีมมิงใน Dataflow ได้

เราขอแนะนำให้ใช้ Dataflow และ Apache Beam สำหรับปริมาณงานการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

เครื่องมือเชื่อมต่อ Cloud Firestore สำหรับ Apache Beam มีให้บริการใน Java ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือเชื่อมต่อ Cloud Firestore ได้ที่ Apache Beam SDK สําหรับ Java

ก่อนเริ่มต้น

ก่อนอ่านหน้านี้ คุณควรทำความคุ้นเคยกับรูปแบบการเขียนโปรแกรมสําหรับ Apache Beam

หากต้องการเรียกใช้ตัวอย่าง คุณต้องเปิดใช้ Dataflow API

ตัวอย่างไปป์ไลน์ Cloud Firestore

ตัวอย่างด้านล่างแสดงไปป์ไลน์ที่เขียนข้อมูลและไปป์ไลน์ที่อ่านและกรองข้อมูล คุณสามารถใช้ตัวอย่างเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับไปป์ไลน์ของคุณเองได้

การเรียกใช้ไปป์ไลน์ตัวอย่าง

ซอร์สโค้ดของตัวอย่างมีอยู่ในที่เก็บ GitHub ของ googleapis/java-firestore หากต้องการเรียกใช้ตัวอย่างเหล่านี้ ให้ดาวน์โหลดซอร์สโค้ดและดูREADME

ตัวอย่างไปป์ไลน์ Write

ตัวอย่างต่อไปนี้สร้างเอกสารในคอลเล็กชัน cities-beam-sample



public class ExampleFirestoreBeamWrite {
  private static final FirestoreOptions FIRESTORE_OPTIONS = FirestoreOptions.getDefaultInstance();

  public static void main(String[] args) {
    runWrite(args, "cities-beam-sample");
  }

  public static void runWrite(String[] args, String collectionId) {
    // create pipeline options from the passed in arguments
    PipelineOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(PipelineOptions.class);
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    RpcQosOptions rpcQosOptions =
        RpcQosOptions.newBuilder()
            .withHintMaxNumWorkers(options.as(DataflowPipelineOptions.class).getMaxNumWorkers())
            .build();

    // create some writes
    Write write1 =
        Write.newBuilder()
            .setUpdate(
                Document.newBuilder()
                    // resolves to
                    // projects/<projectId>/databases/<databaseId>/documents/<collectionId>/NYC
                    .setName(createDocumentName(collectionId, "NYC"))
                    .putFields("name", Value.newBuilder().setStringValue("New York City").build())
                    .putFields("state", Value.newBuilder().setStringValue("New York").build())
                    .putFields("country", Value.newBuilder().setStringValue("USA").build()))
            .build();

    Write write2 =
        Write.newBuilder()
            .setUpdate(
                Document.newBuilder()
                    // resolves to
                    // projects/<projectId>/databases/<databaseId>/documents/<collectionId>/TOK
                    .setName(createDocumentName(collectionId, "TOK"))
                    .putFields("name", Value.newBuilder().setStringValue("Tokyo").build())
                    .putFields("country", Value.newBuilder().setStringValue("Japan").build())
                    .putFields("capital", Value.newBuilder().setBooleanValue(true).build()))
            .build();

    // batch write the data
    pipeline
        .apply(Create.of(write1, write2))
        .apply(FirestoreIO.v1().write().batchWrite().withRpcQosOptions(rpcQosOptions).build());

    // run the pipeline
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }

  private static String createDocumentName(String collectionId, String cityDocId) {
    String documentPath =
        String.format(
            "projects/%s/databases/%s/documents",
            FIRESTORE_OPTIONS.getProjectId(), FIRESTORE_OPTIONS.getDatabaseId());

    return documentPath + "/" + collectionId + "/" + cityDocId;
  }
}
ExampleFirestoreBeamWrite.java

ตัวอย่างนี้ใช้อาร์กิวเมนต์ต่อไปนี้ในการกําหนดค่าและเรียกใช้ไปป์ไลน์

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=project-id
REGION=region
TEMP_LOCATION=gs://temp-bucket/temp/
NUM_WORKERS=number-workers
MAX_NUM_WORKERS=max-number-workers

ตัวอย่างไปป์ไลน์ Read

ตัวอย่างไปป์ไลน์ต่อไปนี้จะอ่านเอกสารจากคอลเล็กชัน cities-beam-sample ใช้ตัวกรองสำหรับเอกสารที่มีการตั้งค่าช่อง country เป็น USA และแสดงผลชื่อของเอกสารที่ตรงกัน



public class ExampleFirestoreBeamRead {

  public static void main(String[] args) {
    runRead(args, "cities-beam-sample");
  }

  public static void runRead(String[] args, String collectionId) {
    FirestoreOptions firestoreOptions = FirestoreOptions.getDefaultInstance();

    PipelineOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(PipelineOptions.class);
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    RpcQosOptions rpcQosOptions =
        RpcQosOptions.newBuilder()
            .withHintMaxNumWorkers(options.as(DataflowPipelineOptions.class).getMaxNumWorkers())
            .build();

    pipeline
        .apply(Create.of(collectionId))
        .apply(
            new FilterDocumentsQuery(
                firestoreOptions.getProjectId(), firestoreOptions.getDatabaseId()))
        .apply(FirestoreIO.v1().read().runQuery().withRpcQosOptions(rpcQosOptions).build())
        .apply(
            ParDo.of(
                // transform each document to its name
                new DoFn<RunQueryResponse, String>() {
                  @ProcessElement
                  public void processElement(ProcessContext c) {
                    c.output(Objects.requireNonNull(c.element()).getDocument().getName());
                  }
                }))
        .apply(
            ParDo.of(
                // print the document name
                new DoFn<String, Void>() {
                  @ProcessElement
                  public void processElement(ProcessContext c) {
                    System.out.println(c.element());
                  }
                }));

    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }

  private static final class FilterDocumentsQuery
      extends PTransform<PCollection<String>, PCollection<RunQueryRequest>> {

    private final String projectId;
    private final String databaseId;

    public FilterDocumentsQuery(String projectId, String databaseId) {
      this.projectId = projectId;
      this.databaseId = databaseId;
    }

    @Override
    public PCollection<RunQueryRequest> expand(PCollection<String> input) {
      return input.apply(
          ParDo.of(
              new DoFn<String, RunQueryRequest>() {
                @ProcessElement
                public void processElement(ProcessContext c) {
                  // select from collection "cities-collection-<uuid>"
                  StructuredQuery.CollectionSelector collection =
                      StructuredQuery.CollectionSelector.newBuilder()
                          .setCollectionId(Objects.requireNonNull(c.element()))
                          .build();
                  // filter where country is equal to USA
                  StructuredQuery.Filter countryFilter =
                      StructuredQuery.Filter.newBuilder()
                          .setFieldFilter(
                              StructuredQuery.FieldFilter.newBuilder()
                                  .setField(
                                      StructuredQuery.FieldReference.newBuilder()
                                          .setFieldPath("country")
                                          .build())
                                  .setValue(Value.newBuilder().setStringValue("USA").build())
                                  .setOp(StructuredQuery.FieldFilter.Operator.EQUAL))
                          .buildPartial();

                  RunQueryRequest runQueryRequest =
                      RunQueryRequest.newBuilder()
                          .setParent(DocumentRootName.format(projectId, databaseId))
                          .setStructuredQuery(
                              StructuredQuery.newBuilder()
                                  .addFrom(collection)
                                  .setWhere(countryFilter)
                                  .build())
                          .build();
                  c.output(runQueryRequest);
                }
              }));
    }
  }
}
ExampleFirestoreBeamRead.java

ตัวอย่างนี้ใช้อาร์กิวเมนต์ต่อไปนี้เพื่อกําหนดค่าและเรียกใช้ไปป์ไลน์

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=project-id
REGION=region
TEMP_LOCATION=gs://temp-bucket/temp/
NUM_WORKERS=number-workers
MAX_NUM_WORKERS=max-number-workers

ราคา

การใช้งาน Cloud Firestore ใน Dataflow จะมีค่าใช้จ่ายสำหรับการใช้งาน Cloud Firestore และการใช้งาน Dataflow ระบบจะเรียกเก็บเงินค่าบริการ Dataflow ตามทรัพยากรที่งานของคุณใช้ ดูรายละเอียดได้ในหน้าราคาของ Dataflow ดูราคา Cloud Firestore ได้ที่หน้าราคา

ขั้นตอนถัดไป