Cloud Composer 1 dalam mode pasca-pemeliharaan. Google tidak merilis update lebih lanjut untuk Cloud Composer 1, termasuk versi baru Airflow, perbaikan bug, dan update keamanan. Sebaiknya rencanakan migrasi ke Cloud Composer 2.

Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Menjalankan workload Dataproc Serverless dengan Cloud Composer

Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 3

Halaman ini menjelaskan cara menggunakan Cloud Composer 2 untuk menjalankan workload Dataproc Serverless di Google Cloud.

Contoh di bagian berikut menunjukkan cara menggunakan operator untuk mengelola workload batch Dataproc Serverless. Anda menggunakan operator ini di DAG yang membuat, menghapus, mencantumkan, dan mendapatkan workload batch Dataproc Serverless Spark:

Buat DAG untuk operator yang berfungsi dengan workload Dataproc Serverless Batch:
Buat DAG yang menggunakan penampung kustom, dan Dataproc Metastore.
Konfigurasikan Persistent History Server untuk DAG ini.

Sebelum memulai

Aktifkan Dataproc API:
Konsol

Aktifkan API Dataproc.
Mengaktifkan API
gcloud

Aktifkan API Dataproc:
```
gcloud services enable dataproc.googleapis.com
```
Pilih lokasi untuk file beban kerja Batch Anda. Anda dapat menggunakan salah satu opsi berikut:
- Buat bucket Cloud Storage yang menyimpan file ini.
- Gunakan bucket lingkungan Anda. Karena Anda tidak perlu menyinkronkan file ini dengan Airflow, Anda dapat membuat subfolder terpisah di luar folder /dags atau /data. Misalnya, /batches.
- Gunakan bucket yang ada.

Menyiapkan file dan variabel Airflow

Bagian ini menunjukkan cara menyiapkan file dan mengonfigurasi variabel Airflow untuk tutorial ini.

Mengupload file workload ML Dataproc Serverless Spark ke bucket

Beban kerja dalam tutorial ini menjalankan skrip pyspark:

Simpan skrip pyspark ke file lokal bernama spark-job.py. Misalnya, Anda dapat menggunakan contoh skrip pyspark.
Upload file ke lokasi yang Anda pilih di Sebelum memulai.

Menyetel variable Airflow

Contoh di bagian berikut menggunakan variabel Airflow. Anda menetapkan nilai untuk variabel ini di Airflow, lalu kode DAG Anda dapat mengakses nilai ini.

Contoh dalam tutorial ini menggunakan variabel Airflow berikut. Anda dapat menetapkannya sesuai kebutuhan, bergantung pada contoh yang Anda gunakan.

Tetapkan variabel Airflow berikut untuk digunakan dalam kode DAG Anda:

project_id: Project ID.
bucket_name: URI bucket tempat file python utama beban kerja (spark-job.py) berada. Anda memilih lokasi ini di Sebelum memulai.
phs_cluster: Nama cluster Server Histori Permanen. Anda menetapkan variabel ini saat Membuat Persistent History Server.
image_name: nama dan tag image penampung kustom (image:tag). Anda menetapkan variabel ini saat menggunakan image penampung kustom dengan DataprocCreateBatchOperator.
metastore_cluster: Nama layanan Dataproc Metastore. Anda menetapkan variabel ini saat menggunakan layanan Dataproc Metastore dengan DataprocCreateBatchOperator.
region_name: region tempat layanan Dataproc Metastore berada. Anda menetapkan variabel ini saat menggunakan layanan Dataproc Metastore dengan DataprocCreateBatchOperator.

Menggunakan konsol Google Cloud dan UI Airflow untuk menetapkan setiap variabel Airflow

Di konsol Google Cloud, buka halaman Environments.

Buka Lingkungan
Dalam daftar lingkungan, klik link Airflow untuk lingkungan Anda. UI Airflow akan terbuka.
Di UI Airflow, pilih Admin > Variables.
Klik Add a new record.
Tentukan nama variabel di kolom Kunci, dan tetapkan nilainya di kolom Val.
Klik Simpan.

Membuat Persistent History Server

Gunakan Persistent History Server (PHS) untuk melihat file histori Spark dari beban kerja batch Anda:

Buat Persistent History Server.
Pastikan Anda menentukan nama cluster PHS di variabel Airflow phs_cluster.

DataprocCreateBatchOperator

DAG berikut memulai beban kerja Batch Dataproc Serverless.

Untuk informasi selengkapnya tentang argumen DataprocCreateBatchOperator, lihat kode sumber operator.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang atribut yang dapat Anda teruskan dalam parameter batch dari DataprocCreateBatchOperator, lihat deskripsi class Batch.


"""
Examples below show how to use operators for managing Dataproc Serverless batch workloads.
 You use these operators in DAGs that create, delete, list, and get a Dataproc Serverless Spark batch workload.
https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/variables.html
* project_id is the Google Cloud Project ID to use for the Cloud Dataproc Serverless.
* bucket_name is the URI of a bucket where the main python file of the workload (spark-job.py) is located.
* phs_cluster is the Persistent History Server cluster name.
* image_name is the name and tag of the custom container image (image:tag).
* metastore_cluster is the Dataproc Metastore service name.
* region_name is the region where the Dataproc Metastore service is located.
"""

import datetime

from airflow import models
from airflow.providers.google.cloud.operators.dataproc import (
    DataprocCreateBatchOperator,
    DataprocDeleteBatchOperator,
    DataprocGetBatchOperator,
    DataprocListBatchesOperator,
)
from airflow.utils.dates import days_ago

PROJECT_ID = "{{ var.value.project_id }}"
REGION = "{{ var.value.region_name}}"
BUCKET = "{{ var.value.bucket_name }}"
PHS_CLUSTER = "{{ var.value.phs_cluster }}"
METASTORE_CLUSTER = "{{var.value.metastore_cluster}}"
DOCKER_IMAGE = "{{var.value.image_name}}"

PYTHON_FILE_LOCATION = "gs://{{var.value.bucket_name }}/spark-job.py"
# for e.g.  "gs//my-bucket/spark-job.py"
# Start a single node Dataproc Cluster for viewing Persistent History of Spark jobs
PHS_CLUSTER_PATH = "projects/{{ var.value.project_id }}/regions/{{ var.value.region_name}}/clusters/{{ var.value.phs_cluster }}"
# for e.g. projects/my-project/regions/my-region/clusters/my-cluster"
SPARK_BIGQUERY_JAR_FILE = "gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar"
# use this for those pyspark jobs that need a spark-bigquery connector
# https://cloud.google.com/dataproc/docs/tutorials/bigquery-connector-spark-example
# Start a Dataproc MetaStore Cluster
METASTORE_SERVICE_LOCATION = "projects/{{var.value.project_id}}/locations/{{var.value.region_name}}/services/{{var.value.metastore_cluster }}"
# for e.g. projects/my-project/locations/my-region/services/my-cluster
CUSTOM_CONTAINER = "us.gcr.io/{{var.value.project_id}}/{{ var.value.image_name}}"
# for e.g. "us.gcr.io/my-project/quickstart-image",

default_args = {
    # Tell airflow to start one day ago, so that it runs as soon as you upload it
    "start_date": days_ago(1),
    "project_id": PROJECT_ID,
    "region": REGION,
}
with models.DAG(
    "dataproc_batch_operators",  # The id you will see in the DAG airflow page
    default_args=default_args,  # The interval with which to schedule the DAG
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),  # Override to match your needs
) as dag:
    create_batch = DataprocCreateBatchOperator(
        task_id="batch_create",
        batch={
            "pyspark_batch": {
                "main_python_file_uri": PYTHON_FILE_LOCATION,
                "jar_file_uris": [SPARK_BIGQUERY_JAR_FILE],
            },
            "environment_config": {
                "peripherals_config": {
                    "spark_history_server_config": {
                        "dataproc_cluster": PHS_CLUSTER_PATH,
                    },
                },
            },
        },
        batch_id="batch-create-phs",
    )
    list_batches = DataprocListBatchesOperator(
        task_id="list-all-batches",
    )

    get_batch = DataprocGetBatchOperator(
        task_id="get_batch",
        batch_id="batch-create-phs",
    )
    delete_batch = DataprocDeleteBatchOperator(
        task_id="delete_batch",
        batch_id="batch-create-phs",
    )
    create_batch >> list_batches >> get_batch >> delete_batch

Menggunakan image container kustom dengan DataprocCreateBatchOperator

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan image penampung kustom untuk menjalankan beban kerja Anda. Anda dapat menggunakan container kustom, misalnya, untuk menambahkan dependensi Python yang tidak disediakan oleh image container default.

Untuk menggunakan image container kustom:

Buat image container kustom dan upload ke Container Registry.
Tentukan gambar di Variabel Airflow image_name.
Gunakan DataprocCreateBatchOperator dengan image kustom Anda:

create_batch_with_custom_container = DataprocCreateBatchOperator(
    task_id="dataproc_custom_container",
    batch={
        "pyspark_batch": {
            "main_python_file_uri": PYTHON_FILE_LOCATION,
            "jar_file_uris": [SPARK_BIGQUERY_JAR_FILE],
        },
        "environment_config": {
            "peripherals_config": {
                "spark_history_server_config": {
                    "dataproc_cluster": PHS_CLUSTER_PATH,
                },
            },
        },
        "runtime_config": {
            "container_image": CUSTOM_CONTAINER,
        },
    },
    batch_id="batch-custom-container",
)
get_batch_custom = DataprocGetBatchOperator(
    task_id="get_batch_custom",
    batch_id="batch-custom-container",
)
delete_batch_custom = DataprocDeleteBatchOperator(
    task_id="delete_batch_custom",
    batch_id="batch-custom-container",
)
create_batch_with_custom_container >> get_batch_custom >> delete_batch_custom

Menggunakan layanan Dataproc Metastore dengan DataprocCreateBatchOperator

Untuk menggunakan layanan Dataproc Metastore dari DAG:

Pastikan layanan metastore Anda sudah dimulai.

Untuk mempelajari cara memulai layanan metastore, lihat Mengaktifkan dan menonaktifkan Dataproc Metastore.

Untuk informasi mendetail tentang operator batch untuk membuat konfigurasi, lihat PeripheralsConfig.
Setelah layanan metastore aktif dan berjalan, tentukan namanya di variabel metastore_cluster dan region-nya di variabel Airflow region_name.
Gunakan layanan metastore di DataprocCreateBatchOperator:

create_batch_with_metastore = DataprocCreateBatchOperator(
    task_id="dataproc_metastore",
    batch={
        "pyspark_batch": {
            "main_python_file_uri": PYTHON_FILE_LOCATION,
            "jar_file_uris": [SPARK_BIGQUERY_JAR_FILE],
        },
        "environment_config": {
            "peripherals_config": {
                "metastore_service": METASTORE_SERVICE_LOCATION,
                "spark_history_server_config": {
                    "dataproc_cluster": PHS_CLUSTER_PATH,
                },
            },
        },
    },
    batch_id="dataproc-metastore",
)
get_batch_metastore = DataprocGetBatchOperator(
    task_id="get_batch_metatstore",
    batch_id="dataproc-metastore",
)
delete_batch_metastore = DataprocDeleteBatchOperator(
    task_id="delete_batch_metastore",
    batch_id="dataproc-metastore",
)

create_batch_with_metastore >> get_batch_metastore >> delete_batch_metastore

DataprocDeleteBatchOperator

Anda dapat menggunakan DataprocDeleteBatchOperator untuk menghapus batch berdasarkan ID batch beban kerja.

delete_batch = DataprocDeleteBatchOperator(
    task_id="delete_batch",
    batch_id="batch-create-phs",
)

DataprocListBatchesOperator

DataprocDeleteBatchOperator mencantumkan batch yang ada dalam project_id dan region tertentu.

list_batches = DataprocListBatchesOperator(
    task_id="list-all-batches",
)

DataprocGetBatchOperator

DataprocGetBatchOperator mengambil satu workload batch tertentu.

get_batch = DataprocGetBatchOperator(
    task_id="get_batch",
    batch_id="batch-create-phs",
)