Dataflow-Pipeline mit Python erstellen

Hinweise

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Install the Google Cloud CLI.
Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.
Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:
gcloud init
Create or select a Google Cloud project.
• Create a Google Cloud project:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

• Select the Google Cloud project that you created:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Dataflow, Compute Engine, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON, BigQuery, Cloud Pub/Sub, Cloud Datastore, and Cloud Resource Manager APIs:
gcloud services enable dataflow compute_component logging storage_component storage_api bigquery pubsub datastore.googleapis.com cloudresourcemanager.googleapis.com
Create local authentication credentials for your user account:
gcloud auth application-default login
If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.
Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/iam.serviceAccountUser
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
Replace the following:
• PROJECT_ID: your project ID.
• USER_IDENTIFIER: the identifier for your user account—for example, myemail@example.com.
• ROLE: the IAM role that you grant to your user account.

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Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

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• Create a Google Cloud project:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

• Select the Google Cloud project that you created:

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gcloud services enable dataflow compute_component logging storage_component storage_api bigquery pubsub datastore.googleapis.com cloudresourcemanager.googleapis.com

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If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/iam.serviceAccountUser

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

Replace the following:

• PROJECT_ID: your project ID.
• USER_IDENTIFIER: the identifier for your user account—for example, myemail@example.com.
• ROLE: the IAM role that you grant to your user account.

1. Weisen Sie Ihrem Compute Engine-Standarddienstkonto Rollen zu. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus:

   • roles/dataflow.admin
   • roles/dataflow.worker
   • roles/storage.objectAdmin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com" --role=SERVICE_ACCOUNT_ROLE

   • Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID.
   • Ersetzen Sie PROJECT_NUMBER durch die Projekt-ID. Ihre Projektnummer finden Sie unter Projekte identifizieren oder verwenden Sie den Befehl gcloud projects describe.
   • Ersetzen Sie SERVICE_ACCOUNT_ROLE durch jede einzelne Rolle.
2. Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:
   • Set the storage class to S (Standard).
   • Legen Sie als Speicherort Folgendes fest: US (USA).
   • Ersetzen Sie BUCKET_NAME durch einen eindeutigen Bucket-Namen. Der Bucket-Name darf keine vertraulichen Informationen enthalten, da der Bucket-Namespace global und öffentlich sichtbar ist.

   gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STANDARD --location US

   • Kopieren Sie die Google Cloud Projekt-ID und den Namen des Cloud Storage-Bucket. Sie benötigen diese Werte später in diesem Dokument.

   Umgebung einrichten

   In diesem Abschnitt richten Sie über die Eingabeaufforderung eine isolierte virtuelle Python-Umgebung ein, um Ihr Pipeline-Projekt mit venv auszuführen. Auf diese Weise können Sie die Abhängigkeiten eines Projekts von den Abhängigkeiten anderer Projekte isolieren.

   Wenn Ihnen im Moment keine Eingabeaufforderung zur Verfügung steht, können Sie Cloud Shell verwenden. Der Paketmanager für Python 3 ist in Cloud Shell bereits installiert, sodass Sie mit dem Erstellen einer virtuellen Umgebung fortfahren können.

   So installieren Sie Python und erstellen dann eine virtuelle Umgebung:

   1. Prüfen Sie, ob Python 3 und pip in Ihrem System ausgeführt werden:

      python --version
      python -m pip --version

   2. Installieren Sie gegebenenfalls Python 3 und richten Sie dann eine virtuelle Python-Umgebung ein. Folgen Sie dazu der Anleitung in den Abschnitten Python installieren und venv einrichten auf der Seite Python-Entwicklungsumgebung einrichten.

   Nachdem Sie die Kurzanleitung durchgearbeitet haben, können Sie die virtuelle Umgebung mit dem Befehl deactivate deaktivieren.

   Apache Beam SDK abrufen

   Das Apache Beam SDK ist ein Open-Source-Programmiermodell für Datenpipelines. Sie definieren eine Pipeline mit einem Apache Beam-Programm und wählen dann einen Runner wie Dataflow aus, um Ihre Pipeline auszuführen.

   So laden Sie das Apache Beam SDK herunter und installieren es:

   1. Prüfen Sie, ob Sie sich in der virtuellen Python-Umgebung befinden, die Sie im vorherigen Abschnitt erstellt haben. Die Eingabeaufforderung beginnt mit <env_name>, wobei env_name der Name der virtuellen Umgebung ist.
   2. Installieren Sie die neueste Version des Apache Beam SDK für Python:

   pip install apache-beam[gcp]

   Pipeline lokal ausführen

   Wenn Sie sehen möchten, wie eine Pipeline lokal ausgeführt wird, verwenden Sie ein fertiges Python-Modul für das Beispiel wordcount, das im Paket apache_beam enthalten ist.

   Das Pipeline-Beispiel wordcount führt Folgendes aus:

   1. Sie nimmt eine Textdatei als Eingabe an.

      Sie finden die Textdatei in einem Cloud Storage-Bucket mit dem Ressourcennamen gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt.

   2. Sie parst jede Zeile und unterteilt sie in Wörter.
   3. Sie misst die Häufigkeit der tokenisierten Wörter.

   Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Pipeline wordcount lokal bereitzustellen:

   1. Führen Sie auf Ihrem lokalen Terminal das Beispiel wordcount aus:

      python -m apache_beam.examples.wordcount \
        --output outputs

   2. Sehen Sie sich die Ausgabe der Pipeline an:

      more outputs*

   3. Drücken Sie zum Beenden q.

   Wenn Sie die Pipeline lokal ausführen, können Sie das Apache Beam-Programm testen und eventuelle Fehler beheben. Sie können den Quellcode von wordcount.py auf dem GitHub für Apache Beam ansehen.

   Pipeline im Dataflow-Dienst ausführen

   In diesem Abschnitt führen Sie die wordcount-Beispielpipeline aus dem Paket apache_beam im Dataflow-Dienst aus. In diesem Beispiel wird DataflowRunner als Parameter für --runner angegeben.

   • Führen Sie die Pipeline aus:

     python -m apache_beam.examples.wordcount \
         --region DATAFLOW_REGION \
         --input gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt \
         --output gs://BUCKET_NAME/results/outputs \
         --runner DataflowRunner \
         --project PROJECT_ID \
         --temp_location gs://BUCKET_NAME/tmp/

     Ersetzen Sie Folgendes:

     • DATAFLOW_REGION: Die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. europe-west1

       Das Flag --region überschreibt die Standardregion, die auf dem Metadatenserver, auf Ihrem lokalen Client oder in Umgebungsvariablen festgelegt ist.

     • BUCKET_NAME: der Name des Cloud Storage-Bucket, den Sie zuvor kopiert haben
     • PROJECT_ID: die Google Cloud Projekt-ID, die Sie zuvor kopiert haben

   Ergebnisse ansehen

   Wenn Sie eine Pipeline in Dataflow ausführen, werden die Ergebnisse in einem Cloud Storage-Bucket gespeichert. Prüfen Sie in diesem Abschnitt, ob die Pipeline mit der Google Cloud Console oder dem lokalen Terminal ausgeführt wird.

   Google Cloud console

   So rufen Sie Ihre Ergebnisse in der Google Cloud Console auf:

   1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Dataflow-Seite Jobs auf.

      Zu Jobs

      Auf der Seite Jobs werden Details zum wordcount-Job angezeigt, z. B. der Status Aktiv und dann Erfolgreich.

   2. Rufen Sie die Seite Cloud Storage-Buckets auf:

      Buckets aufrufen

   3. Klicken Sie in der Liste der Buckets in Ihrem Projekt auf den Storage-Bucket, den Sie zuvor erstellt haben.

      Im Verzeichnis wordcount werden die von Ihrem Job erstellten Ausgabedateien angezeigt.

   Lokales Terminal

   Sehen Sie sich die Ergebnisse über Ihr Terminal oder mithilfe von Cloud Shell an.

   1. Verwenden Sie den Befehl gcloud storage ls, um die Ausgabedateien aufzulisten:

      gcloud storage ls gs://BUCKET_NAME/results/outputs* --long

   Ersetzen Sie BUCKET_NAME durch den Namen des Cloud Pipeline-Buckets, der im Pipelineprogramm verwendet wird.

   2. Verwenden Sie den Befehl gcloud storage cat, um die Ergebnisse in den Ausgabedateien aufzurufen:

      gcloud storage cat gs://BUCKET_NAME/results/outputs*

   Pipelinecode ändern

   Die wordcount-Pipeline in den vorherigen Beispielen unterscheidet zwischen groß- und kleingeschriebenen Wörtern. In den folgenden Schritten wird gezeigt, wie Sie die Pipeline so ändern, dass die Groß- und Kleinschreibung bei der wordcount-Pipeline nicht berücksichtigt wird.

   1. Laden Sie auf Ihrem lokalen Computer die neueste Kopie des wordcount-Codes aus dem Apache Beam GitHub-Repository herunter.
   2. Führen Sie die Pipeline über das lokale Terminal aus:

      python wordcount.py --output outputs

   3. Rufen Sie die Ergebnisse auf:

      more outputs*

   4. Drücken Sie zum Beenden q.
   5. Öffnen Sie die Datei wordcount.py in einem Editor Ihrer Wahl.
   6. Sehen Sie sich die Pipelineschritte in der Funktion run an:

      counts = (
              lines
              | 'Split' >> (beam.ParDo(WordExtractingDoFn()).with_output_types(str))
              | 'PairWithOne' >> beam.Map(lambda x: (x, 1))
              | 'GroupAndSum' >> beam.CombinePerKey(sum))

      Nach split werden die Zeilen in Wörter als Strings unterteilt.

   7. Wenn Sie die Strings in Kleinbuchstaben darstellen möchten, ändern Sie die Zeile nach split:

      counts = (
              lines
              | 'Split' >> (beam.ParDo(WordExtractingDoFn()).with_output_types(str))
              | 'lowercase' >> beam.Map(str.lower)
              | 'PairWithOne' >> beam.Map(lambda x: (x, 1))
              | 'GroupAndSum' >> beam.CombinePerKey(sum)) 

      Durch diese Änderung wird die Funktion str.lower jedem Wort zugeordnet. Diese Zeile entspricht beam.Map(lambda word: str.lower(word)).
   8. Speichern Sie die Datei und führen Sie den geänderten Job wordcount aus:

      python wordcount.py --output outputs

   9. Sehen Sie sich die Ergebnisse der geänderten Pipeline an:

      more outputs*

   10. Drücken Sie zum Beenden q.
   11. Führen Sie die geänderte Pipeline im Dataflow-Dienst aus:

       python wordcount.py \
           --region DATAFLOW_REGION \
           --input gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt \
           --output gs://BUCKET_NAME/results/outputs \
           --runner DataflowRunner \
           --project PROJECT_ID \
           --temp_location gs://BUCKET_NAME/tmp/

       Ersetzen Sie Folgendes:

       • DATAFLOW_REGION: die Region, in der Sie den Dataflow-Job bereitstellen möchten
       • BUCKET_NAME: Name Ihres Cloud Storage-Buckets.
       • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud -Projekt-ID

   Bereinigen

   Löschen Sie das Google Cloud -Projekt mit den Ressourcen, damit Ihrem Google Cloud -Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden.

   1. Löschen Sie den Bucket:

      gcloud storage buckets delete BUCKET_NAME

   2. Wenn Sie Ihr Projekt beibehalten, widerrufen Sie die Rollen, die Sie dem Compute Engine-Standarddienstkonto zugewiesen haben. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus:

      • roles/dataflow.admin
      • roles/dataflow.worker
      • roles/storage.objectAdmin

      gcloud projects remove-iam-policy-binding PROJECT_ID \
          --member=serviceAccount:PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \
          --role=SERVICE_ACCOUNT_ROLE

   3. Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file.

      gcloud auth application-default revoke

   4. Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.

      gcloud auth revoke

   Nächste Schritte

   • Mehr über das Apache Beam-Programmiermodell erfahren
   • Pipeline mit einem Apache Beam-Notebook interaktiv entwickeln
   • Eigene Pipeline entwerfen und erstellen
   • Beispiele für WordCount und Mobile Gaming