Cloud Composer 1 处于维护后模式。Google 无法发布 Cloud Composer 1 的进一步更新，包括新版 Airflow、bug 修复和安全更新。我们建议您计划迁移到 Cloud Composer 2。

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使用来自 AWS 的数据在 Google Cloud 中运行数据分析 DAG

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本教程修改了在 Google Cloud 中运行数据分析 DAG，其中介绍了如何将 Cloud Composer 环境连接到 Amazon Web Services，以利用其中存储的数据。展示了如何使用 Cloud Composer 创建 Apache Airflow DAG。DAG 会联接 BigQuery 公共数据集中的数据与存储在 Amazon Web Services (AWS) S3 存储桶中的 CSV 文件，然后运行 Dataproc Serverless 批量作业以处理联接的数据。

本教程中的 BigQuery 公共数据集是 ghcn_d，这是一个包含全球气候摘要的集成数据库。CSV 文件包含 1997 年至 2021 年期间美国节假日的日期和名称信息。

我们想通过 DAG 回答一个问题：“过去 25 年里，芝加哥感恩节的气温如何？”

目标

使用默认配置创建 Cloud Composer 环境
在 AWS S3 中创建存储桶
创建空 BigQuery 数据集
创建新的 Cloud Storage 存储桶
创建和运行包含以下任务的 DAG：
- 将外部数据集从 S3 加载到 Cloud Storage
- 将外部数据集从 Cloud Storage 加载到 BigQuery
- 在 BigQuery 中联接两个数据集
- 运行数据分析 PySpark 作业

准备工作

在 AWS 中管理权限

创建 AWS 帐号。
按照创建 IAM 政策 AWS 教程中的“使用可视化编辑器创建政策”部分操作，使用以下配置为 AWS S3 创建自定义 IAM 政策：
- 服务：S3
- ListAllMyBuckets (s3:ListAllMyBuckets)，用于查看 S3 存储桶
- CreateBucket (s3:CreateBucket)，用于创建存储桶
- PutBucketOwnershipControls (s3:PutBucketOwnershipControls)，用于创建存储桶
- ListBucket (s3:ListBucket)，用于授予列出 S3 存储桶中的对象的权限
- PutObject (s3:PutObject)，用于向存储桶上传文件
- GetBucketVersioning (s3:GetBucketVersioning)，用于删除存储桶中的对象
- DeleteObject (s3:DeleteObject)，用于删除存储桶中的对象
- ListBucketVersions (s3:ListBucketVersions)，用于删除存储桶
- DeleteBucket (s3:DeleteBucket)，用于删除存储桶
- 资源：选择“存储桶”和“对象”旁边的“任意”可授予对该类型的任何资源的权限。
- 标记：无
- 名称：TutorialPolicy
如需详细了解上述每种配置，请参阅 Amazon S3 中支持的操作列表。
将 TutorialPolicy IAM 政策添加到您的身份

启用 API

启用以下 API：

控制台

启用 Dataproc, Cloud Composer, BigQuery, Cloud Storage API。

启用 API

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

授予权限

向您的用户帐号授予以下角色和权限：

授予管理 Cloud Composer 环境和环境存储分区的角色。
授予 BigQuery Data Owner (roles/bigquery.dataOwner) 角色以创建 BigQuery 数据集。
授予 Storage Admin (roles/storage.admin) 角色以创建 Cloud Storage 存储桶。

创建和准备 Cloud Composer 环境

使用默认参数创建 Cloud Composer 环境：
- 选择一个美国境内的区域。
- 选择最新的 Cloud Composer 版本。
注意：本教程的 BigQuery 部分必须在 US 多区域中运行。我们建议您为 Cloud Composer 环境选择美国区域，以降低费用和缩短延迟时间，但如果您的 Cloud Composer 环境位于其他区域，本教程仍然可以运行。
将以下角色授予 Cloud Composer 环境中使用的服务帐号，以便 Airflow 工作器成功运行 DAG 任务：
- BigQuery 用户 (roles/bigquery.user)
- BigQuery 数据所有者 (roles/bigquery.dataOwner)
- Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser)
- Dataproc Editor (roles/dataproc.editor)
- Dataproc Worker (roles/dataproc.worker)

在 Google Cloud 中创建和修改相关资源

在 Cloud Composer 环境中安装 apache-airflow-providers-amazon PyPI 软件包。
使用以下参数创建一个空 BigQuery 数据集：
- 名称：holiday_weather
- 区域：US
在 US 多区域中创建新的 Cloud Storage 存储桶。
运行以下命令，在要运行 Dataproc Serverless 的区域中的默认子网上启用专用 Google 访问通道，以满足网络要求。我们建议您使用与 Cloud Composer 环境相同的区域。
```
gcloud compute networks subnets update default \
    --region DATAPROC_SERVERLESS_REGION \
    --enable-private-ip-google-access
```

在 AWS 中创建相关资源

在您的首选区域中使用默认设置创建 S3 存储桶。

从 Cloud Composer 连接到 AWS

获取您的 AWS 访问密钥 ID 和私有访问密钥
使用 Airflow 界面添加您的 AWS S3 连接：
1. 转到管理 > 连接。
2. 使用以下配置创建新连接：
  - 连接 ID：aws_s3_connection
  - 连接类型：Amazon S3
  - Extra：{"aws_access_key_id":"your_aws_access_key_id", "aws_secret_access_key": "your_aws_secret_access_key"}

使用 Dataproc Serverless 处理数据处理

探索示例 PySpark 作业

以下代码是一个示例 PySpark 作业，它将温度从摄氏度的十分之一度转换为摄氏度。此作业会将数据集中的温度数据转换为其他格式。

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")

将 PySpark 文件上传到 Cloud Storage

如需将 PySpark 文件上传到 Cloud Storage，请执行以下操作：

将 data_analytics_process.py 保存到本地计算机。
在 Google Cloud 控制台中，前往 Cloud Storage 浏览器页面：

转到 Cloud Storage 浏览器
点击您之前创建的存储桶的名称。
在存储桶的对象标签页中，点击上传文件按钮，在随即显示的对话框中选择 data_analytics_process.py，然后点击打开。

将 CSV 文件上传到 AWS S3

如需上传 holidays.csv 文件，请执行以下操作：

将 holidays.csv 保存在本地计算机上。
按照 AWS 指南将该文件上传到您的存储桶。

数据分析 DAG

探索示例 DAG

DAG 使用多个运算符来转换和统一数据：

S3ToGCSOperator 将 holidays.csv 文件从 AWS S3 存储桶转移到 Cloud Storage 存储桶。
GCSToBigQueryOperator 将 holidays.csv 文件从 Cloud Storage 提取到您之前创建的 BigQuery holidays_weather 数据集内的一个新表中。
DataprocCreateBatchOperator 使用 Dataproc Serverless 创建和运行 PySpark 批量作业。
BigQueryInsertJobOperator 将“日期”列的 holidays.csv 数据与 BigQuery 公共数据集 ghcn_d 中的天气数据相联接。BigQueryInsertJobOperator 任务是使用 for 循环动态生成的，这些任务位于 TaskGroup 中，以便在 Airflow 界面的图表视图中提高可读性。

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

使用 Airflow 界面添加变量

在 Airflow 中，变量是一种通用方法，可用于以简单的键值对存储区的形式存储和检索任意设置或配置。此 DAG 使用 Airflow 变量存储常用值。如需将其添加到您的环境中，请执行以下操作：

从 Cloud Composer 控制台访问 Airflow 界面。
转到管理 > 变量。
添加以下变量：
- s3_bucket：您之前创建的 S3 存储桶的名称。
- gcp_project：您的项目 ID。
- gcs_bucket：您之前创建的存储桶的名称（不带 gs:// 前缀）。
- gce_region：您希望 Dataproc 作业满足 Dataproc 无服务器网络要求的区域。这是您之前启用了专用 Google 访问通道的区域。
- dataproc_service_account：您的 Cloud Composer 环境的服务帐号。您可以在 Cloud Composer 环境的环境配置标签页上找到此服务帐号。

将该 DAG 上传到环境的存储桶

Cloud Composer 会安排位于您的环境存储桶的 /dags 文件夹中的 DAG。如需使用 Google Cloud 控制台上传 DAG，请执行以下操作：

在本地机器上，保存 s3togcsoperator_tutorial.py。
在 Google Cloud 控制台中，前往环境页面。

转到“环境”
在环境列表的 DAG 文件夹列中，点击 DAG 链接。系统会打开您的环境的 DAGs 文件夹。
点击上传文件。
在本地机器上选择 s3togcsoperator_tutorial.py，然后点击打开。

触发 DAG

在您的 Cloud Composer 环境中，点击 DAG 标签页。
点击进入 DAG ID s3_to_gcs_dag。
点击触发 DAG。
等待大约 5 到 10 分钟，直到出现表示任务已成功完成的绿色对勾标记。

验证 DAG 是否成功

在 Google Cloud 控制台中，转到 BigQuery 页面。

转到 BigQuery
在浏览器面板中，点击您的项目名称。
点击 holidays_weather_joined。
点击“预览”可查看生成的表。请注意，值列中的数字为十分之一摄氏度。
点击 holidays_weather_normalized。
点击“预览”可查看生成的表。请注意，值列中的数字以摄氏度为单位。

清理

删除您为本教程创建的各个资源：

使用来自 AWS 的数据在 Google Cloud 中运行数据分析 DAG

目标

准备工作

在 AWS 中管理权限

启用 API

控制台

gcloud

授予权限

创建和准备 Cloud Composer 环境

在 Google Cloud 中创建和修改相关资源

在 AWS 中创建相关资源

从 Cloud Composer 连接到 AWS

使用 Dataproc Serverless 处理数据处理

探索示例 PySpark 作业

将 PySpark 文件上传到 Cloud Storage

将 CSV 文件上传到 AWS S3

数据分析 DAG

探索示例 DAG

使用 Airflow 界面添加变量

将该 DAG 上传到环境的存储桶

触发 DAG

验证 DAG 是否成功

清理

后续步骤