Exécuter un DAG d'analyse de données dans Google Cloud à l'aide de données Azure

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Ce tutoriel est une modification de Exécuter un DAG d'analyse de données dans Google Cloud. Il explique comment connecter votre environnement Cloud Composer à Microsoft Azure pour utiliser les données qui y sont stockées. Il explique comment utiliser Cloud Composer pour créer un DAG Apache Airflow. La Le DAG associe les données d'un ensemble de données public BigQuery à un fichier CSV stocké dans un Azure Blob Storage puis exécute un job par lot Dataproc sans serveur pour traiter les données.

L'ensemble de données public BigQuery de ce tutoriel ghcn_d, une base de données intégrée de résumés climatiques le monde entier. Le fichier CSV contient des informations sur les dates et les noms des jours fériés américains de 1997 à 2021.

La question à laquelle nous voulons répondre à l'aide du DAG est la suivante : "Était-il chaud à Chicago ? à Thanksgiving ces 25 dernières années ?"

Objectifs

• Créer un environnement Cloud Composer avec la configuration par défaut
• Créer un blob dans Azure
• Créer un ensemble de données BigQuery vide
• Créer un bucket Cloud Storage
• Créez et exécutez un DAG comprenant les tâches suivantes :
  • Charger un ensemble de données externe à partir d'Azure Blob Storage vers Cloud Storage
  • Charger un ensemble de données externe depuis Cloud Storage BigQuery
  • Joindre deux ensembles de données dans BigQuery
  • Exécuter un job d'analyse de données PySpark

Avant de commencer

Activer les API

Activez les API suivantes :

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

Octroyer des autorisations

Accordez les rôles et autorisations suivants à votre compte utilisateur:

• Accordez des rôles pour gérer les environnements Cloud Composer et les buckets d'environnement.

• Attribuez le rôle Propriétaire de données BigQuery (roles/bigquery.dataOwner) pour créer un ensemble de données BigQuery.

• Accordez le rôle Administrateur Storage (roles/storage.admin) pour créer un bucket Cloud Storage.

Créer et préparer votre environnement Cloud Composer

1. Créez un environnement Cloud Composer avec des valeurs par défaut paramètres:

   • Choisissez une région située aux États-Unis.
   • Sélectionnez la dernière version de Cloud Composer.
   Remarque : La partie BigQuery de ce tutoriel doit s'exécuter dans la multirégion US. Nous vous recommandons de choisir une région des États-Unis pour votre environnement Cloud Composer afin de réduire les coûts et la latence. Toutefois, le tutoriel peut toujours s'exécuter si votre environnement Cloud Composer se trouve dans une autre région.

2. Attribuez les rôles suivants au compte de service utilisé dans votre environnement Cloud Composer afin que les nœuds de calcul Airflow puissent exécuter correctement les tâches DAG :

   • Utilisateur BigQuery (roles/bigquery.user)
   • Propriétaire de données BigQuery (roles/bigquery.dataOwner)
   • Utilisateur du compte de service (roles/iam.serviceAccountUser)
   • Éditeur Dataproc (roles/dataproc.editor)
   • Nœud de calcul Dataproc (roles/dataproc.worker)

Créer et modifier des ressources associées dans Google Cloud

1. Installer apache-airflow-providers-microsoft-azure Package PyPI dans le fichier Cloud Composer.

2. Créer un ensemble de données BigQuery vide avec les paramètres suivants:

   • Nom : holiday_weather
   • Région : US

3. Créer un bucket Cloud Storage dans l'emplacement multirégional US.

4. Exécutez la commande suivante pour activer l'accès privé à Google sur le sous-réseau par défaut de la région dans laquelle vous souhaitez exécuter Dataproc sans serveur pour traiter la configuration réseau requise. Mer recommandez d'utiliser la même région que votre instance Cloud Composer environnement.

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

Attention :L'ensemble de données BigQuery vide doit être situé dans la région US pour satisfaire exigences concernant la colocation permettant de transférer l'ensemble de données public BigQuery ghcn_d.

Créer des ressources associées dans Azure

1. Créez un compte de stockage avec les paramètres par défaut.

2. Obtenir la clé d'accès et la chaîne de connexion pour votre compte de stockage.

3. Créer un conteneur avec les options par défaut de votre nouveau compte de stockage.

4. Attribuer le délégué aux blobs de stockage pour le conteneur créé à l'étape précédente.

5. Importez holidays.csv pour créer un bloc blob avec les options par défaut dans le portail Azure.

6. Créez un jeton SAS pour le blob de blocs que vous avez créé à l'étape précédente dans le portail Azure.

   • Méthode de signature: clé de délégation de l'utilisateur
   • Autorisations: Lecture
   • Adresse IP autorisée : aucune
   • Protocoles autorisés : HTTPS uniquement

Remarque: Les jetons SAS sont est un moyen documenté d'accéder à votre compte de stockage Azure. Toutefois, ils sont soumis à des délais et ont tous une date d'expiration. Veuillez choisissez une date d'expiration en conséquence.

Se connecter à Azure depuis Cloud Composer

Remarque :Nous vous recommandons de stocker tous les identifiants de connexion dans Secret Manager Si vous prévoyez d'utiliser ce tutoriel à des fins de production, envisagez de configurer Secret Manager pour votre environnement. Pour en savoir plus, consultez la section Configurer Secret Manager pour votre environnement.

Ajoutez votre connexion Microsoft Azure à l'aide de l'interface utilisateur d'Airflow :

1. Accédez à Admin > Connexions.

2. Créez une connexion avec la configuration suivante :

   • ID de connexion:azure_blob_connection
   • Type de connexion:Azure Blob Storage
   • Blob Storage Login (Connexion au stockage Blob) : nom de votre compte de stockage
   • Blob Storage Key (Clé de stockage Blob) : clé d'accès de votre compte de stockage.
   • Chaîne de connexion au compte de stockage Blob:votre compte de stockage chaîne de connexion
   • Jeton SAS:jeton SAS généré à partir de votre blob

Traitement des données à l'aide de Dataproc sans serveur

Explorer l'exemple de tâche PySpark

Le code ci-dessous est un exemple de tâche PySpark qui convertit la température dixièmes de degré en degrés Celsius en degrés Celsius. Cette tâche effectue une conversion les données de température de l'ensemble de données dans un format différent.

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")

Importer le fichier PySpark dans Cloud Storage

Pour importer le fichier PySpark dans Cloud Storage :

1. Enregistrer data_analytics_process.py sur votre ordinateur local.

2. Dans la console Google Cloud, accédez à la page du navigateur Cloud Storage:

   Accéder au navigateur Cloud Storage

3. Cliquez sur le nom du bucket que vous avez créé précédemment.

4. Dans l'onglet Objets du bucket, cliquez sur le bouton Importer des fichiers. Sélectionnez data_analytics_process.py dans la boîte de dialogue qui s'affiche, puis cliquez sur Ouvrir :

DAG d'analyse de données

Explorer l'exemple de DAG

Le DAG utilise plusieurs opérateurs pour transformer et unifier les données :

• La AzureBlobStorageToGCSOperator transfère le fichier holidays.csv de votre Blob de bloc Azure vers votre bucket Cloud Storage.

• La GCSToBigQueryOperator ingère le fichier holidays.csv à partir de Cloud Storage vers une nouvelle table dans BigQuery Ensemble de données holidays_weather que vous avez créé précédemment.

• DataprocCreateBatchOperator crée et exécute un job par lot PySpark à l'aide de Dataproc sans serveur.

• La BigQueryInsertJobOperator associe les données du fichier holidays.csv "Date" contenant des données météorologiques issues de l'ensemble de données public BigQuery ghcn_d. Les tâches BigQueryInsertJobOperator sont générées dynamiquement à l'aide d'une boucle For, et ces tâches se trouvent dans une TaskGroup pour améliorer la lisibilité de la vue graphique de l'interface utilisateur d'Airflow.

Important : DataprocCreateBatchOperator est disponible dans les versions 6.2.0 et ultérieures du package apache-airflow-providers-google. La versions requises de ce package sont préinstallées dans votre environnement à partir de Versions 1.17.10 et 2.0.3 de Cloud Composer.

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.microsoft.azure.transfers.azure_blob_to_gcs import (
    AzureBlobStorageToGCSOperator,
)
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"

# Azure configs
AZURE_BLOB_NAME = "{{var.value.azure_blob_name}}"
AZURE_CONTAINER_NAME = "{{var.value.azure_container_name}}"

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(
    "azure_to_gcs_dag",
    # Continue to run DAG once per day
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:
    azure_blob_to_gcs = AzureBlobStorageToGCSOperator(
        task_id="azure_blob_to_gcs",
        # Azure args
        blob_name=AZURE_BLOB_NAME,
        container_name=AZURE_CONTAINER_NAME,
        wasb_conn_id="azure_blob_connection",
        filename=f"https://console.cloud.google.com/storage/browser/{BUCKET_NAME}/",
        # GCP args
        gcp_conn_id="google_cloud_default",
        object_name="holidays.csv",
        bucket_name=BUCKET_NAME,
        gzip=False,
        impersonation_chain=None,
    )

    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",
            )

        azure_blob_to_gcs >> load_external_dataset >> bq_join_group >> create_batch

Utiliser l'interface utilisateur d'Airflow pour ajouter des variables

Dans Airflow, variables sont un moyen universel de stocker et de récupérer des paramètres ou des comme un simple magasin de paires clé-valeur. Ce DAG utilise des variables Airflow pour pour stocker des valeurs communes. Pour les ajouter à votre environnement:

1. Accédez à l'interface utilisateur d'Airflow à partir de la console Cloud Composer.

2. Accédez à Administration > Variables.

3. Ajoutez les variables suivantes :

   • gcp_project : ID de votre projet.

   • gcs_bucket : nom du bucket que vous avez créé précédemment (sans le préfixe gs://).

   • gce_region: région dans laquelle vous souhaitez Dataproc qui répond aux exigences Configuration requise pour la mise en réseau sans serveur avec Dataproc Il s'agit de la région dans laquelle vous avez activé l'accès privé à Google précédemment.

   • dataproc_service_account: compte de service de votre Cloud Composer. Vous trouverez ce service dans l'onglet de configuration de l'environnement Cloud Composer.

   • azure_blob_name : nom du blob que vous avez créé précédemment.

   • azure_container_name: nom du conteneur que vous avez créé précédemment.

Importer le DAG dans le bucket de votre environnement

Cloud Composer planifie les DAG situés dans le /dags dans le bucket de votre environnement. Pour importer le DAG à l'aide de la méthode Console Google Cloud:

1. Sur votre machine locale, enregistrez azureblobstoretogcsoperator_tutorial.py.

2. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Environnements.

   Accéder à la page Environnements

3. Dans la liste des environnements, dans la colonne Dossier des DAG, cliquez sur le lien DAG. Le dossier des DAG de votre environnement s'ouvre.

4. Cliquez sur Importer des fichiers.

5. Sélectionnez azureblobstoretogcsoperator_tutorial.py sur votre ordinateur local, puis cliquez sur Ouvrir.

Déclencher le DAG

1. Dans votre environnement Cloud Composer, cliquez sur l'onglet DAG.

2. Cliquez sur l'ID de DAG azure_blob_to_gcs_dag.

3. Cliquez sur Déclencher le DAG.

4. Attendez environ cinq à dix minutes jusqu'à ce qu'une coche verte s'affiche, indiquant que les tâches ont bien été effectuées.

Vérifier la réussite du DAG

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans le panneau Explorateur, cliquez sur le nom de votre projet.

3. Cliquez sur holidays_weather_joined.

4. Cliquez sur "Aperçu" pour afficher la table obtenue. Notez que les nombres de la colonne "Valeur" sont exprimés en dixièmes de degré Celsius.

5. Cliquez sur holidays_weather_normalized.

6. Cliquez sur "Aperçu" pour afficher le tableau obtenu. Notez que les chiffres inclus dans le valeur sont exprimées en degrés Celsius.

Nettoyage

Supprimez les ressources individuelles que vous avez créées pour ce tutoriel :

• Supprimez le conteneur que vous avez créé dans Azure.

• Supprimez le bucket Cloud Storage que vous créé pour ce tutoriel.

• Supprimez l'ensemble de données BigQuery.

• Supprimez l'environnement Cloud Composer, y compris supprimer manuellement le bucket de l'environnement.

Étape suivante

• Exécuter un DAG Data Analytics dans Google Cloud
• Exécuter un DAG d'analyse de données dans AWS