Esegui un DAG di analisi dei dati in Google Cloud utilizzando i dati di AWS

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Questo tutorial è una modifica di Eseguire un DAG di analisi dei dati in Google Cloud che mostra come collegare l'ambiente Cloud Composer ad Amazon Web Services per utilizzare i dati memorizzati al suo interno. Mostra come utilizzare Cloud Composer per creare un DAG di Apache Airflow. Il DAG unisce i dati di un set di dati pubblico BigQuery e di un file CSV memorizzato in un bucket S3 di Amazon Web Services (AWS), quindi esegue un job batch Dataproc Serverless per elaborare i dati uniti.

Il set di dati pubblico BigQuery in questo tutorial è ghcn_d, un database integrato di riepiloghi climatici il globo. Il file CSV contiene informazioni sulle date e i nomi delle festività statunitensi dal 1997 al 2021.

La domanda a cui vogliamo rispondere utilizzando il DAG è: "Che temperatura faceva a Chicago in occasione del Giorno del Ringraziamento negli ultimi 25 anni?"

Obiettivi

• Crea un ambiente Cloud Composer nella configurazione predefinita
• Crea un bucket in AWS S3
• crea un set di dati BigQuery vuoto
• Creare un nuovo bucket Cloud Storage
• Crea ed esegui un DAG che includa le seguenti attività:
  • Carica un set di dati esterno da S3 a Cloud Storage
  • carica un set di dati esterno da Cloud Storage BigQuery
  • Unisci due set di dati in BigQuery
  • Esegui un job PySpark di analisi dei dati

Prima di iniziare

Gestire le autorizzazioni in AWS

1. Crea un account AWS.

2. Segui la sezione "Creazione di criteri con l'editor visivo" del tutorial sulla creazione di criteri IAM AWS per creare un criterio IAM personalizzato per AWS S3 con la seguente configurazione:

   • Servizio:S3
   • ListAllMyBuckets (s3:ListAllMyBuckets), per visualizzare il bucket S3
   • CreateBucket (s3:CreateBucket), per creare un bucket
   • PutBucketOwnershipControls (s3:PutBucketOwnershipControls), per creare un bucket
   • ListBucket (s3:ListBucket), per concedere l'autorizzazione a elencare gli oggetti in un bucket S3
   • PutObject (s3:PutObject), per caricare file in un bucket
   • GetBucketVersioning (s3:GetBucketVersioning), per eliminare un oggetto in un bucket
   • DeleteObject (s3:DeleteObject), per eliminare un oggetto in un bucket
   • ListBucketVersions (s3:ListBucketVersions), per l'eliminazione di un bucket
   • DeleteBucket (s3:DeleteBucket), per eliminare un bucket
   • Risorse: scegli "Qualsiasi" accanto a "bucket" e "oggetto" per concedere le autorizzazioni a qualsiasi risorsa di quel tipo.
   • Tag: nessuno
   • Nome: TutorialPolicy

   Consulta l'elenco delle azioni supportate in Amazon S3 per ulteriori informazioni su ciascuna configurazione trovata sopra.

3. Aggiungi il criterio IAM TutorialPolicy alla tua identità

di Gemini Advanced.

Attenzione: scegli "Qualsiasi" per "bucket" e "oggetto" concederà l'autorizzazione a qualsiasi in S3. Per restringere l'ambito di queste norme, puoi limitare il autorizzazioni per un bucket e un oggetto specifici, dopo averli creati in un secondo momento nel tutorial.

Abilita API

Abilita le seguenti API:

Console

Enable the Dataproc, Cloud Composer, BigQuery, Cloud Storage APIs.

Enable the APIs

gcloud

Enable the Dataproc, Cloud Composer, BigQuery, Cloud Storage APIs:

gcloud services enable dataproc.googleapis.com  composer.googleapis.com  bigquery.googleapis.com  storage.googleapis.com

Concedi le autorizzazioni

Concedi i ruoli e le autorizzazioni seguenti al tuo account utente:

• Concedere i ruoli per la gestione degli ambienti e dei bucket di ambiente di Cloud Composer.

• Concedi il ruolo BigQuery Data Owner (roles/bigquery.dataOwner) per creare un set di dati BigQuery.

• Concedi il ruolo Amministratore Storage (roles/storage.admin) per creare un bucket Cloud Storage.

Crea e prepara l'ambiente Cloud Composer

1. Crea un ambiente Cloud Composer con impostazione predefinita parametri:

   • Scegli una regione con sede negli Stati Uniti.
   • Scegli la versione Cloud Composer più recente.
   Nota: la parte di BigQuery di questo tutorial deve essere eseguita nella regione con più zone US. Ti consigliamo di scegliere una regione degli Stati Uniti per il tuo dell'ambiente Cloud Composer per ridurre i costi e la latenza, il tutorial può comunque essere eseguito se il tuo ambiente Cloud Composer è in in un'altra regione.

2. Concedi i seguenti ruoli all'account di servizio utilizzato in dell'ambiente Cloud Composer affinché i worker di Airflow possano eseguire correttamente le attività DAG:

   • Utente BigQuery (roles/bigquery.user)
   • Proprietario dati BigQuery (roles/bigquery.dataOwner)
   • Utente account di servizio (roles/iam.serviceAccountUser)
   • Editor Dataproc (roles/dataproc.editor)
   • Worker Dataproc (roles/dataproc.worker)

Creare e modificare le risorse correlate in Google Cloud

1. Installa apache-airflow-providers-amazon pacchetto PyPI nel tuo nell'ambiente Cloud Composer.

2. Crea un set di dati BigQuery vuoto con i seguenti parametri:

   • Nome: holiday_weather
   • Regione: US

3. Crea un nuovo bucket Cloud Storage nell'area multiregionale US.

4. Esegui il seguente comando per abilitare l'accesso privato Google nella subnet predefinita della regione in cui vuoi eseguire Dataproc Serverless per soddisfare i requisiti di rete. Me di utilizzare la stessa regione di Cloud Composer completamente gestito di Google Cloud.

   gcloud compute networks subnets update default \
       --region DATAPROC_SERVERLESS_REGION \
       --enable-private-ip-google-access
   

di Gemini Advanced.

Attenzione: il set di dati BigQuery vuoto deve trovarsi nella regione degli Stati Uniti per soddisfare requisiti di colocation per il trasferimento del set di dati pubblico BigQuery ghcn_d.

Creare risorse correlate in AWS

Crea un bucket S3 con le impostazioni predefinite nella tua regione preferita.

Connettiti ad AWS da Cloud Composer

Nota: ti consigliamo di archiviare tutte le credenziali per le connessioni in Secret Manager. Se prevedi di usare questo tutorial a scopi di produzione, valuta la possibilità di configurare Secret Manager del tuo ambiente. Per ulteriori informazioni, vedi Configura Secret Manager per il tuo ambiente.

1. Ottieni l'ID chiave di accesso e la chiave di accesso segreta AWS

2. Aggiungi la connessione AWS S3 utilizzando l'interfaccia utente di Airflow:

   1. Vai ad Amministrazione > Connessioni.

   2. Crea una nuova connessione con la seguente configurazione:

      • ID connessione: aws_s3_connection
      • Tipo di connessione: Amazon S3
      • Extra: {"aws_access_key_id":"your_aws_access_key_id", "aws_secret_access_key": "your_aws_secret_access_key"}

Elaborazione dei dati utilizzando Dataproc Serverless

Esplora il job PySpark di esempio

Il codice riportato di seguito è un esempio di job PySpark che converte la temperatura da décimos de grado Celsius a gradi Celsius. Questo job converte di temperatura del set di dati in un formato diverso.

import sys


from py4j.protocol import Py4JJavaError
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col


if __name__ == "__main__":
    BUCKET_NAME = sys.argv[1]
    READ_TABLE = sys.argv[2]
    WRITE_TABLE = sys.argv[3]

    # Create a SparkSession, viewable via the Spark UI
    spark = SparkSession.builder.appName("data_processing").getOrCreate()

    # Load data into dataframe if READ_TABLE exists
    try:
        df = spark.read.format("bigquery").load(READ_TABLE)
    except Py4JJavaError as e:
        raise Exception(f"Error reading {READ_TABLE}") from e

    # Convert temperature from tenths of a degree in celsius to degrees celsius
    df = df.withColumn("value", col("value") / 10)
    # Display sample of rows
    df.show(n=20)

    # Write results to GCS
    if "--dry-run" in sys.argv:
        print("Data will not be uploaded to BigQuery")
    else:
        # Set GCS temp location
        temp_path = BUCKET_NAME

        # Saving the data to BigQuery using the "indirect path" method and the spark-bigquery connector
        # Uses the "overwrite" SaveMode to ensure DAG doesn't fail when being re-run
        # See https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-load-save-functions.html#save-modes
        # for other save mode options
        df.write.format("bigquery").option("temporaryGcsBucket", temp_path).mode(
            "overwrite"
        ).save(WRITE_TABLE)
        print("Data written to BigQuery")

Carica il file PySpark in Cloud Storage

Per caricare il file PySpark in Cloud Storage:

1. Salva data_analytics_process.py al tuo computer locale.

2. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Browser Cloud Storage:

   Vai al browser di Cloud Storage

3. Fai clic sul nome del bucket creato in precedenza.

4. Nella scheda Oggetti del bucket, fai clic sul pulsante Carica file, selezionate data_analytics_process.py nella finestra di dialogo visualizzata e fai clic su Apri.

Carica il file CSV su AWS S3

Per caricare il file holidays.csv:

1. Salva holidays.csv sulla tua macchina locale.
2. Segui le Guida di AWS per caricare il file nel bucket.

DAG di analisi dei dati

Esplora il DAG di esempio

Il DAG utilizza più operatori per trasformare e unificare i dati:

• La S3ToGCSOperator trasferisce il file holidays.csv dal tuo dal bucket AWS S3 al bucket Cloud Storage.

• GCSToBigQueryOperator importa il file holidays.csv da Cloud Storage in una nuova tabella del set di dati BigQueryholidays_weather che hai creato in precedenza.

• DataprocCreateBatchOperator crea ed esegue un job batch PySpark utilizzando Dataproc Serverless.

• La BigQueryInsertJobOperator unisce i dati di holidays.csv nella "Data" colonna con i dati meteorologici del set di dati pubblico di BigQuery ghcn_d. Le attività BigQueryInsertJobOperator vengono generate dinamicamente utilizzando un ciclo for e si trovano in un TaskGroup per una migliore leggibilità nella visualizzazione del grafico dell'interfaccia utente di Airflow.

di Gemini Advanced.

Importante: il DataprocCreateBatchOperator è disponibile in Pacchetto apache-airflow-providers-google versione 6.2.0 e successive. Le versioni richieste di questo pacchetto sono preinstallate nel tuo ambiente a partire dalle versioni Cloud Composer 1.17.10 e 2.0.3.

import datetime

from airflow import models
from airflow.providers.google.cloud.operators import dataproc
from airflow.providers.google.cloud.operators.bigquery import BigQueryInsertJobOperator
from airflow.providers.google.cloud.transfers.gcs_to_bigquery import (
    GCSToBigQueryOperator,
)
from airflow.providers.google.cloud.transfers.s3_to_gcs import S3ToGCSOperator
from airflow.utils.task_group import TaskGroup

PROJECT_NAME = "{{var.value.gcp_project}}"
REGION = "{{var.value.gce_region}}"

# BigQuery configs
BQ_DESTINATION_DATASET_NAME = "holiday_weather"
BQ_DESTINATION_TABLE_NAME = "holidays_weather_joined"
BQ_NORMALIZED_TABLE_NAME = "holidays_weather_normalized"

# Dataproc configs
BUCKET_NAME = "{{var.value.gcs_bucket}}"
PYSPARK_JAR = "gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar"
PROCESSING_PYTHON_FILE = f"gs://{BUCKET_NAME}/data_analytics_process.py"

# S3 configs
S3_BUCKET_NAME = "{{var.value.s3_bucket}}"

BATCH_ID = "data-processing-{{ ts_nodash | lower}}"  # Dataproc serverless only allows lowercase characters
BATCH_CONFIG = {
    "pyspark_batch": {
        "jar_file_uris": [PYSPARK_JAR],
        "main_python_file_uri": PROCESSING_PYTHON_FILE,
        "args": [
            BUCKET_NAME,
            f"{BQ_DESTINATION_DATASET_NAME}.{BQ_DESTINATION_TABLE_NAME}",
            f"{BQ_DESTINATION_DATASET_NAME}.{BQ_NORMALIZED_TABLE_NAME}",
        ],
    },
    "environment_config": {
        "execution_config": {
            "service_account": "{{var.value.dataproc_service_account}}"
        }
    },
}

yesterday = datetime.datetime.combine(
    datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(1), datetime.datetime.min.time()
)

default_dag_args = {
    # Setting start date as yesterday starts the DAG immediately when it is
    # detected in the Cloud Storage bucket.
    "start_date": yesterday,
    # To email on failure or retry set 'email' arg to your email and enable
    # emailing here.
    "email_on_failure": False,
    "email_on_retry": False,
}

with models.DAG(
    "s3_to_gcs_dag",
    # Continue to run DAG once per day
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:
    s3_to_gcs_op = S3ToGCSOperator(
        task_id="s3_to_gcs",
        bucket=S3_BUCKET_NAME,
        gcp_conn_id="google_cloud_default",
        aws_conn_id="aws_s3_connection",
        dest_gcs=f"gs://{BUCKET_NAME}",
    )

    create_batch = dataproc.DataprocCreateBatchOperator(
        task_id="create_batch",
        project_id=PROJECT_NAME,
        region=REGION,
        batch=BATCH_CONFIG,
        batch_id=BATCH_ID,
    )

    load_external_dataset = GCSToBigQueryOperator(
        task_id="run_bq_external_ingestion",
        bucket=BUCKET_NAME,
        source_objects=["holidays.csv"],
        destination_project_dataset_table=f"{BQ_DESTINATION_DATASET_NAME}.holidays",
        source_format="CSV",
        schema_fields=[
            {"name": "Date", "type": "DATE"},
            {"name": "Holiday", "type": "STRING"},
        ],
        skip_leading_rows=1,
        write_disposition="WRITE_TRUNCATE",
    )

    with TaskGroup("join_bq_datasets") as bq_join_group:
        for year in range(1997, 2022):
            BQ_DATASET_NAME = f"bigquery-public-data.ghcn_d.ghcnd_{str(year)}"
            BQ_DESTINATION_TABLE_NAME = "holidays_weather_joined"
            # Specifically query a Chicago weather station
            WEATHER_HOLIDAYS_JOIN_QUERY = f"""
            SELECT Holidays.Date, Holiday, id, element, value
            FROM `{PROJECT_NAME}.holiday_weather.holidays` AS Holidays
            JOIN (SELECT id, date, element, value FROM {BQ_DATASET_NAME} AS Table
            WHERE Table.element="TMAX" AND Table.id="USW00094846") AS Weather
            ON Holidays.Date = Weather.Date;
            """

            # For demo purposes we are using WRITE_APPEND
            # but if you run the DAG repeatedly it will continue to append
            # Your use case may be different, see the Job docs
            # https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/Job
            # for alternative values for the writeDisposition
            # or consider using partitioned tables
            # https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables
            bq_join_holidays_weather_data = BigQueryInsertJobOperator(
                task_id=f"bq_join_holidays_weather_data_{str(year)}",
                configuration={
                    "query": {
                        "query": WEATHER_HOLIDAYS_JOIN_QUERY,
                        "useLegacySql": False,
                        "destinationTable": {
                            "projectId": PROJECT_NAME,
                            "datasetId": BQ_DESTINATION_DATASET_NAME,
                            "tableId": BQ_DESTINATION_TABLE_NAME,
                        },
                        "writeDisposition": "WRITE_APPEND",
                    }
                },
                location="US",
            )

        s3_to_gcs_op >> load_external_dataset >> bq_join_group >> create_batch

Utilizzare l'interfaccia utente di Airflow per aggiungere variabili

In Airflow, le variabili sono un modo universale per archiviare e recuperare impostazioni o configurazioni arbitrarie come un semplice archivio di chiavi e valori. Questo DAG utilizza le variabili Airflow per memorizzare i valori comuni. Per aggiungerli al tuo ambiente:

1. Accedi all'interfaccia utente di Airflow dalla console Cloud Composer.

2. Vai ad Amministrazione > Variabili.

3. Aggiungi le seguenti variabili:

   • s3_bucket: il nome del bucket S3 che hai creato in precedenza.

   • gcp_project: il tuo ID progetto.

   • gcs_bucket: il nome del bucket che hai creato in precedenza (senza il prefisso gs://).

   • gce_region: la regione in cui vuoi che il tuo job Dataproc soddisfi i requisiti di rete di Dataproc Serverless. Si tratta della regione in cui hai attivato l'accesso privato Google in precedenza.

   • dataproc_service_account: l'account di servizio per nell'ambiente Cloud Composer. Puoi trovare questo account servizio nella scheda di configurazione dell'ambiente per il tuo ambiente Cloud Composer.

Carica il DAG nel bucket del tuo ambiente

Cloud Composer pianifica i DAG che si trovano /dags cartella nel bucket dell'ambiente. Per caricare il DAG utilizzando Console Google Cloud:

1. Sul computer locale, risparmia s3togcsoperator_tutorial.py.

2. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

   Vai ad Ambienti

3. Nell'elenco degli ambienti, nella colonna Cartella DAG, fai clic sul link DAG. Si apre la cartella dei DAG del tuo ambiente.

4. Fai clic su Carica file.

5. Seleziona s3togcsoperator_tutorial.py sulla macchina locale e fai clic Apri.

Attiva il DAG

1. Nell'ambiente Cloud Composer, fai clic sulla scheda DAG.

2. Fai clic sull'ID DAG s3_to_gcs_dag.

3. Fai clic su Attiva DAG.

4. Attendi circa 5-10 minuti finché non viene visualizzato un segno di spunta verde che indica sono state completate correttamente.

Convalida l'esito del DAG

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del tuo progetto.

3. Fai clic su holidays_weather_joined.

4. Fai clic su Anteprima per visualizzare la tabella risultante. Tieni presente che i numeri nella colonna valore sono in decimi di grado Celsius.

5. Fai clic su holidays_weather_normalized.

6. Fai clic su Anteprima per visualizzare la tabella risultante. Tieni presente che i numeri nella sono in gradi Celsius.

Esegui la pulizia

Elimina le singole risorse che hai creato per questo tutorial:

• Elimina il file holidays.csv nel tuo bucket AWS S3.

• Elimina il bucket AWS S3 che hai creato.

• Elimina il bucket Cloud Storage che hai per questo tutorial.

• Elimina il set di dati BigQuery.

• Eliminare l'ambiente Cloud Composer, ad esempio manualmente il bucket dell'ambiente.

Passaggi successivi

• Esegui un DAG di analisi dei dati in Google Cloud.
• Esegui un DAG di Data Analytics in Azure.