このページでは、Dataflow を使用して Apache Beam パイプラインで Cloud Firestore の一括オペレーションを実行する方法の例を示します。Apache Beam は、Cloud Firestore 用のコネクタをサポートしています。このコネクタを使用すると、Dataflow でバッチ オペレーションとストリーミング オペレーションを実行できます。
大規模なデータ処理ワークロードには、Dataflow と Apache Beam を使用することをおすすめします。
Apache Beam 用の Cloud Firestore コネクタは Java で利用できます。Cloud Firestore コネクタの詳細については、Apache Beam SDK for Java をご覧ください。
始める前に
このページを読む前に、Apache Beam のプログラミング モデルについて理解しておく必要があります。
サンプルを実行するには、Dataflow API を有効にする必要があります。Cloud Firestore パイプラインの例
以下の例では、データを書き込むパイプラインと、データを読み取ってフィルタリングするパイプラインを示します。これらのサンプルは、独自のパイプラインを作成するための出発点として使用できます。
サンプル パイプラインの実行
サンプルのソースコードは、GitHub リポジトリ googleapis/java-firestore で入手できます。これらのサンプルを実行するには、ソースコードをダウンロードして、README をご覧ください。
Write パイプラインの例
次の例では、cities-beam-sample コレクション内にドキュメントを作成します。
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;
}
}
この例では、以下の引数を使用してパイプラインを構成、実行します。
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=project-id REGION=region TEMP_LOCATION=gs://temp-bucket/temp/ NUM_WORKERS=number-workers MAX_NUM_WORKERS=max-number-workers
Read パイプラインの例
次のパイプラインの例では、cities-beam-sample コレクションからドキュメントを読み取り、フィールド country が USA に設定されているドキュメントにフィルタを適用して、一致するドキュメントの名前を返します。
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);
}
}));
}
}
}
この例では、以下の引数を使用してパイプラインを構成、実行します。
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=project-id REGION=region TEMP_LOCATION=gs://temp-bucket/temp/ NUM_WORKERS=number-workers MAX_NUM_WORKERS=max-number-workers
料金
Dataflow で Cloud Firestore ワークロードを実行すると、Cloud Firestore と Dataflow の使用に関する費用が発生します。Dataflow の使用で課金対象となるのは、ジョブで使用するリソースです。詳細については、Dataflow の料金ページをご覧ください。Cloud Firestore の料金については、料金ページをご覧ください。
次のステップ
- 別のパイプラインの例については、Firestore と Apache Beam を使ったデータ処理をご覧ください。
- Dataflow と Apache Beam の詳細については、Dataflow のドキュメントをご覧ください。