如何调用按需bigquery数据传输服务？

Question

我真的很喜欢BigQuery的数据传输服务。我在要加载到BQ的确切模式中有平面文件。仅仅设置DTS调度表来挑选匹配模式的GCS文件并将其加载到BQ中真是太棒了。我喜欢内置选项，可以在复制和发送电子邮件后在遇到麻烦时删除源文件。但是最大的遗憾是最小间隔为60分钟。这很疯狂。我本来可以住得晚10分钟。

因此，如果我将DTS设置为按需设置，如何从API调用它？我正在考虑创建一个cronjob，每10分钟调用一次。但我无法通过文档弄清楚如何调用它。

此外，将GCS文件（不需要ETL）移到与确切模式匹配的bq表中的第二最好，最可靠，最便宜的方法是什么。我应该使用Cloud Scheduler，Cloud Functions，DataFlow，Cloud Run等吗？

如果使用Cloud Function，如何在调用时将我的GCS中的所有文件作为一个bq加载作业提交？

最后，有人知道DTS将来是否会将限制降低到10分钟？

Answer 1

因此，如果我将DTS设置为按需设置，如何从API调用它？我正在考虑创建一个cronjob，每10分钟调用一次。但是我无法通过文档弄清楚如何调用它。

StartManualTransferRuns是RPC library的一部分，但截至目前还没有等效的REST API。如何使用将取决于您的环境。例如，您可以使用Python客户端库（docs）。

作为示例，我使用了以下代码（您需要使用pip install google-cloud-bigquery-datatransfer作为依赖关系：]]

import time

from google.cloud import bigquery_datatransfer_v1
from google.protobuf.timestamp_pb2 import Timestamp


client = bigquery_datatransfer_v1.DataTransferServiceClient()

PROJECT_ID = 'PROJECT_ID'
TRANSFER_CONFIG_ID = '5e6...7bc'  # alphanumeric ID you'll find in the UI 

parent = client.project_transfer_config_path(PROJECT_ID, TRANSFER_CONFIG_ID)

start_time = bigquery_datatransfer_v1.types.Timestamp(seconds=int(time.time() + 10))

response = client.start_manual_transfer_runs(parent, requested_run_time=start_time)
print(response)

请注意，您需要使用正确的传输配置ID，并且requested_run_time的类型必须为bigquery_datatransfer_v1.types.Timestamp（文档中没有示例）。我将开始时间设置为比当前执行时间早10秒。

您应该得到诸如以下的回复：

runs {
  name: "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us/transferConfigs/5e6...7bc/runs/5e5...c04"
  destination_dataset_id: "DATASET_NAME"
  schedule_time {
    seconds: 1579358571
    nanos: 922599371
  }
  ...
  data_source_id: "google_cloud_storage"
  state: PENDING
  params {
    ...
  }
  run_time {
    seconds: 1579358581
  }
  user_id: 28...65
}
并且转移已按预期触发（请注意错误）：

此外，将GCS文件（不需要ETL）移到与确切模式匹配的bq表中的第二最好，最可靠，最便宜的方法是什么。我应该使用Cloud Scheduler，Cloud Functions，DataFlow，Cloud Run等吗？

这样，您可以设置一个cron作业，每十分钟执行一次功能。当然，这不是很可靠，在这里您可以跟进您的后续问题。

我认为这些范围可能太广，无法在单个StackOverflow问题中解决，但是我想说，对于您的用例，Cloud Scheduler + Cloud Functions / Cloud Run可以很好地工作。

如果需要ETL，最好是数据流，但是它具有一个GCS连接器，可以监视文件模式（example）。这样，您将跳过传输，设置监视间隔和加载作业触发频率以将文件写入BigQuery。与以前的方法相反，虚拟机将在流水线管道中持续运行。

如果您有复杂的工作流程/依赖性，Airflow最近引入了operators以开始手动运行。

如果使用Cloud Function，如何在调用时将我的GCS中的所有文件作为一个bq加载作业提交？

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创建转移时，您可以使用wildcards：

最后，有人知道DTS将来是否会将限制降低到10分钟吗？

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