如何在不使用Bulkloader的情况下将数据上传到GAE首先，我需要回忆一下GAE的数据上传方法。Bulkloader

首先，我需要回忆一下GAE的数据上传方法。Bulkloader是传统工具，但现在可能已经被其他工具替代了。比如，Google Cloud Firestore和Cloud Datastore可能有不同的方式。

用户可能已经知道Bulkloader，但可能遇到了问题，或者觉得它太麻烦，想找更简单的方法。所以需要提供替代方案。首先，考虑使用Datastore的管理界面直接上传，但可能有限制。比如，手动上传少量数据还行，但大量数据可能不太行。

然后想到Google Cloud Console里的导入/导出功能。这可能是一个替代方案，用户可以通过控制台导出和导入数据，而不需要命令行工具。需要详细步骤说明，比如如何导出实体，然后导入到另一个项目。

1、问题背景

用户想上传大量数据到谷歌应用引擎 (GAE)，但又不想使用 Bulkloader。在 GAE SDK 1.3.4 之前，可以使用 appcfg.py download_data 和 appcfg.py upload_data 命令来完成这个任务，但从 1.3.4 版本开始，这两个命令已被弃用。因此，需要寻找其他的方法来实现。

2、解决方案

可以使用 Bulkloader API 来实现数据上传。Bulkloader API 是一个用于将数据批量加载到 GAE 的库。它提供了多种方式来加载数据，包括使用命令行工具、Python API 和 Java API。

(1) 使用命令行工具

a. 安装 Bulkloader

pip install google-cloud-datastore-bulkloader

b. 准备数据文件

将数据导出成 CSV 文件或 JSON 文件，并将其保存在本地计算机上。

c. 运行 Bulkloader 命令

bulkloader load --dataset_id=YOUR_DATASET_ID --input_file=YOUR_DATA_FILE

其中：

YOUR_DATASET_ID 是要加载数据到的数据集的 ID。
YOUR_DATA_FILE 是要加载的数据文件。

(2) 使用 Python API

from google.cloud import datastore_v1

# 创建 Bulkloader 客户端。
bulkloader = datastore_v1.DatastoreAdminClient()

# 创建数据集。
dataset = datastore_v1.types.Dataset(
    name=datastore_v1.DatastoreAdminClient.dataset_path(
        "YOUR_PROJECT_ID", "YOUR_DATASET_ID"
    )
)
bulkloader.create_dataset(request={"dataset": dataset})

# 准备数据文件。
data_file = "path/to/your/data/file.csv"

# 加载数据。
operation = bulkloader.load_data(
    request={
        "parent": datastore_v1.DatastoreAdminClient.dataset_path(
            "YOUR_PROJECT_ID", "YOUR_DATASET_ID"
        ),
        "input_url": f"gs://{bucket_name}/{file_name}",
        "name": "YOUR_OPERATION_NAME",
    }
)

# 等待加载操作完成。
operation.result(300)

(3) 使用 Java API

import com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1.BulkLoaderServiceClient;
import com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1.DataImport;
import com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1.DataImport.DataFile;
import com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1.DataImport.EntityFilter;
import com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1.ImportEntitiesRequest;
import com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1.OperationMetadata;
import com.google.datastore.v1.DatastoreName;
import com.google.datastore.v1.Key;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ImportData {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, NoSuchAlgorithmException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String datasetId = "your-dataset-id";
    String gcsSourceUri = "gs://source-bucket/source.csv";

    importData(projectId, datasetId, gcsSourceUri);
  }

  // Imports data to the specified dataset.
  public static void importData(String projectId, String datasetId, String gcsSourceUri)
      throws IOException, NoSuchAlgorithmException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    try (BulkLoaderServiceClient client = BulkLoaderServiceClient.create()) {
      String datasetName = DatastoreName.of(projectId, datasetId).toString();

      // Data source information.
      DataFile dataFile = DataFile.newBuilder().setGcsSource(gcsSourceUri).build();

      // Import with an empty filter imports all entities in the file.
      EntityFilter entityFilter = EntityFilter.newBuilder().build();

      // Compute the hash of the source data for the DataImport.
      String hash = computeHash(Paths.get(gcsSourceUri).toFile());
      DataImport dataImport =
          DataImport.newBuilder()
              .setGcsSource(gcsSourceUri)
              .setEntityFilter(entityFilter)
              .setSourceDataHash(ByteString.copyFromUtf8(hash))
              .build();

      ImportEntitiesRequest request =
          ImportEntitiesRequest.newBuilder()
              .setParent(datasetName)
              .setDataImport(dataImport)
              .build();

      // Start an import job.
      OperationMetadata operation = client.importEntitiesAsync(request).get(10, TimeUnit.MINUTES);

      // Block until the operation completes.
      System.out.println("Waiting for operation to complete: " + operation.getName());
      operation = client.getOperation(operation.getName());

      // Check the status of the import job.
      if (!operation.getDone()) {
        System.out.println("Import job failed: " + operation.getErrorMessage());
        return;
      }
      System.out.println("Import job completed successfully.");
    }
  }

  // Computes the MD5 hash of the data in the file.
  private static String computeHash(java.io.File file) throws IOException, NoSuchAlgorithmException {
    MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");
    try (FileInputStream fis = new FileInputStream(file)) {
      byte[] buffer = new byte[8192];
      int length;
      while ((length = fis.read(buffer)) != -1) {
        md.update(buffer, 0, length);
      }
    }
    return toHex(md.digest());
  }

  // Converts a byte array to a hex string.
  private static String toHex(byte[] bytes) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    for (byte b : bytes) {
      sb.append(String.format("%02x", b & 0xFF));
    }
    return sb.toString();
  }
}

无论使用哪种方法，在加载数据之前，都需要先创建一个数据集。如果数据集已经存在，则可以跳过这一步。

使用 Bulkloader API 加载数据时，需要注意以下几点：

数据文件必须是 CSV 或 JSON 格式。
数据文件必须包含一个名为 __key__ 的列，该列的值是实体的键。
数据文件必须包含一个名为 __property__ 的列，该列的值是实体的属性。
数据文件中的实体必须具有相同的键空间。

如果满足以上几点要求，则可以使用 Bulkloader API 将数据加载到 GAE。

总结

小规模数据：使用 Google Cloud Console 的导入/导出功能。
灵活编程：通过客户端库编写脚本。
自动化流程：结合 GCS 和 Firestore 原生导入工具。

根据具体需求选择最适合的方法！