تقدّم هذه الصفحة أمثلة على كيفية استخدام Dataflow لتنفيذ عمليات Cloud FirestoreمجمّعةCloud Firestore في مسار Apache Beam. تتوافق Apache Beam مع أداة ربط Cloud Firestore. يمكنك استخدام موصّل البيانات هذا لتنفيذ عمليات مجمّعة وعمليات بث في Dataflow.
ننصحك باستخدام Dataflow وApache Beam لأحمال العمل الكبيرة لمعالجة البيانات.
يتوفّر موصّل Cloud Firestore لـ Apache Beam بلغة Java. لمزيد من المعلومات حول موصّل Cloud Firestore، يُرجى الاطّلاع على حزمة تطوير البرامج Apache Beam لنظام Java.
قبل البدء
قبل قراءة هذه الصفحة، يجب أن تكون على دراية بنموذج البرمجة في Apache Beam.
لتشغيل النماذج، يجب تفعيل Dataflow API.أمثلة على مسارات Cloud Firestore
توضّح الأمثلة أدناه مسارًا يكتب البيانات ومسارًا آخر يقرأ البيانات ويصفّيها. يمكنك استخدام هذه النماذج كنقطة بداية لإنشاء خطوط المعالجة الخاصة بك.
تشغيل خطوط البيانات النموذجية
يتوفّر رمز المصدر للعينات في مستودع GitHub على googleapis/java-firestore. لتشغيل هذه النماذج، نزِّل رمز المصدر واطّلِع على ملف README.
مثال على مسار Write
ينشئ المثال التالي مستندات في المجموعة 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; } }
يستخدم المثال الوسيطات التالية لضبط مسار وتنفيذه:
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=project-id REGION=region TEMP_LOCATION=gs://temp-bucket /temp/ NUM_WORKERS=number-workers MAX_NUM_WORKERS=max-number-workers
مثال على مسار Read
تقرأ سلسلة معالجة البيانات التالية المستندات من المجموعة cities-beam-sample
، وتطبّق فلترًا على المستندات التي تم ضبط الحقل country
فيها على USA
، وتعرض أسماء المستندات المطابقة.
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); } })); } } }
يستخدم المثال الوسيطات التالية لضبط مسار وتنفيذه:
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=project-id REGION=region TEMP_LOCATION=gs://temp-bucket /temp/ NUM_WORKERS=number-workers MAX_NUM_WORKERS=max-number-workers
الأسعار
يؤدي تشغيل عبء عمل Cloud Firestore في Dataflow إلى تكبّد تكاليف مقابل استخدام Cloud Firestore واستخدام Dataflow. يتم تحصيل رسوم استخدام Dataflow مقابل الموارد التي تستخدمها مهامك. يمكنك الاطّلاع على صفحة أسعار Dataflow للحصول على التفاصيل. للاطّلاع على أسعار Cloud Firestore، يُرجى الانتقال إلى صفحة الأسعار.
الخطوات التالية
- يمكنك الاطّلاع على استخدام Firestore وApache Beam لمعالجة البيانات للحصول على مثال آخر على مسار البيانات.
- لمزيد من المعلومات حول Dataflow وApache Beam، راجِع مستندات Dataflow.