我在GCS中有一个源CSV文件(不包含标题)以及标头配置CSV文件(仅包含列名称)。我在Bigquery中也有静态表。我想通过使用列标题映射(配置文件)将源文件加载到静态表中。
我之前尝试使用不同的方法(我维护了包含同一文件中的标头和数据的源文件,然后尝试从源文件中拆分标头,然后使用标头列映射将这些数据插入Bigquery。我注意到这种方法是不可能,因为数据流将数据混洗到多个工作节点中。所以我放弃了这种方法。
以下代码我使用了硬编码的列名。我正在寻找从外部配置文件中读取列名的方法(我想使我的代码具有动态性)。
package com.coe.cog;
import java.io.BufferedReader;
import java.util.*;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.BigQueryIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.Create;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SimpleFunction;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import com.google.api.services.bigquery.model.TableReference;
import com.google.api.services.bigquery.model.TableRow;
public class SampleTest {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(SampleTest.class);
public static TableReference getGCDSTableReference() {
TableReference ref = new TableReference();
ref.setProjectId("myownproject");
ref.setDatasetId("DS_Employee");
ref.setTableId("tLoad14");
return ref;
}
static class TransformToTable extends DoFn<String, TableRow> {
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
String csvSplitBy = ",";
String lineHeader = "ID,NAME,AGE,SEX"; // Hard code column name but i want to read these header from GCS file.
String[] colmnsHeader = lineHeader.split(csvSplitBy); //Only Header array
String[] split = c.element().split(csvSplitBy); //Data section
TableRow row = new TableRow();
for (int i = 0; i < split.length; i++) {
row.set(colmnsHeader[i], split[i]);
}
c.output(row);
// }
}
}
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
/*
* Param
*
*/
}
public static void main(String[] args) {
MyOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(MyOptions.class);
options.setTempLocation("gs://demo-bucket-data/temp");
Pipeline p = Pipeline.create(options);
PCollection<String> lines = p.apply("Read From Storage", TextIO.read().from("gs://demo-bucket-data/Demo/Test/SourceFile_WithOutHeader.csv"));
PCollection<TableRow> rows = lines.apply("Transform To Table",ParDo.of(new TransformToTable()));
rows.apply("Write To Table",BigQueryIO.writeTableRows().to(getGCDSTableReference())
.withWriteDisposition(BigQueryIO.Write.WriteDisposition.WRITE_APPEND)
.withCreateDisposition(BigQueryIO.Write.CreateDisposition.CREATE_NEVER));
p.run();
}
}
源文件:
1,John,25,M
2,Smith,30,M
3,Josephine,20,F
配置文件(仅标题):
ID,NAME,AGE,SEX
答案 0 :(得分:4)
您有两种选择:
side input
将config / header文件读入某种集合中,例如一个ArrayList
。它将对集群中的所有工作人员可用。然后,您可以使用side input
使用DynamicDestinations
将架构动态分配给BigQuery表。答案 1 :(得分:0)
使用 Beam 的 FileSystems
API 从 GCS 读取配置文件是另一种方法。
优点:
FileSystems
API。这是读取文件的片段。
//filePath format: gs://bucket/file
public static String loadSchema(String filePath) {
MatchResult.Metadata metadata;
try {
metadata = FileSystems.matchSingleFileSpec(filePath); // searching
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
String schema;
try {
// reading file
schema = CharStreams.toString(
Channels.newReader(
FileSystems.open(metadata.resourceId()),
StandardCharsets.UTF_8.name()
)
);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
// returning content as string. We can process it now.
return schema;
}
Sideinput 的缺点
Side Input 可用于单行静态值。