【发布时间】:2016-02-28 13:13:10
【问题描述】:
对于每 3 小时对 20GB 数据文件等模式进行批量加载到 Bigtable 的最佳方法是什么?数据流是正确的方式吗?
我们使用 Dataflow 批量加载 Bigtable 的问题是..
看起来 Dataflow QPS 与 Bigtable(5 个节点)的 QPS 不匹配。我正在尝试使用 Dataflow 将 20GB 文件加载到 bigtable。摄取到 bigtable 需要 4 小时。我也在运行过程中不断收到此警告..
{
"code" : 429,
"errors" : [ {
"domain" : "global",
"message" : "Request throttled due to project QPS limit being reached.",
"reason" : "rateLimitExceeded"
} ],
"message" : "Request throttled due to project QPS limit being reached.",
"status" : "RESOURCE_EXHAUSTED"
}.
代码:
// CloudBigtableOptions is one way to retrieve the options. It's not
// required.
CloudBigtableOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(btargs.toArray(new String[btargs.size()]))
.withValidation().as(CloudBigtableOptions.class);
// CloudBigtableTableConfiguration contains the project, zone, cluster
// and table to connect to.
CloudBigtableTableConfiguration config = CloudBigtableTableConfiguration.fromCBTOptions(options);
Pipeline p = Pipeline.create(options);
// This sets up serialization for Puts and Deletes so that Dataflow can
// potentially move them through the network.
CloudBigtableIO.initializeForWrite(p);
p.apply(TextIO.Read.from(inpath)).apply(ParDo.of(new CreatePutsFn(columns, delim)))
.apply(CloudBigtableIO.writeToTable(config));
p.run();
CreatePutsFn:
@Override
public void processElement(DoFn<String, Mutation>.ProcessContext c) throws Exception {
String[] vals = c.element().split(this.delim);
for (int i = 0; i < columns.length; i++) {
if (i != keyPos && vals[i].trim() != "") {
c.output(new Put(vals[keyPos].getBytes()).addColumn(FAMILY, Bytes.toBytes(columns[i].toLowerCase()),
Bytes.toBytes(vals[i])));
}
}
}
非常感谢这里的任何帮助。谢谢
【问题讨论】:
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欢迎来到 Stack Overflow!我正确地标记了一些你躺在那里并且不可读的代码。始终将代码放在代码标签内,以便正确格式化。
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感谢安德烈斯正确标记
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我认为情况正好相反——你使 Bigtable 集群饱和。您可以在导入期间临时增加 Bigtable 集群大小,然后在完成后减小大小。 (为了省钱)节点的数量是动态的。
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如果这不能解决问题,你有多少 Dataflow 节点/大小?
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下一个可能性 - 您的帐户/项目 ID 有多久了?您可能会遇到不同的限制 -- 看看:cloud.google.com/compute/docs/resource-quotas -- 您可能希望增加一些配额。
标签: google-cloud-dataflow google-cloud-bigtable