Execute um DAG de estatísticas de dados no Google Cloud com dados do Azure

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Este tutorial é uma modificação do artigo Execute um DAG de análise de dados no Google Cloud, que mostra como associar o seu ambiente do Cloud Composer ao Microsoft Azure para usar os dados aí armazenados. Mostra como usar o Cloud Composer para criar um DAG do Apache Airflow. O DAG junta dados de um conjunto de dados público do BigQuery e um ficheiro CSV armazenado num armazenamento de blobs do Azure e, em seguida, executa uma tarefa em lote sem servidor do Dataproc para processar os dados unidos.

O conjunto de dados públicos do BigQuery neste tutorial é o ghcn_d, uma base de dados integrada de resumos climáticos em todo o mundo. O ficheiro CSV contém informações sobre as datas e os nomes dos feriados dos EUA de 1997 a 2021.

A pergunta à qual queremos responder usando o DAG é: "Qual foi a temperatura em Chicago no Dia de Ação de Graças nos últimos 25 anos?"

Objetivos

• Crie um ambiente do Cloud Composer na configuração predefinida
• Crie um blob no Azure
• Crie um conjunto de dados do BigQuery vazio
• Crie um novo contentor do Cloud Storage
• Crie e execute um DAG que inclua as seguintes tarefas:
  • Carregue um conjunto de dados externo do Azure Blob Storage para o Cloud Storage
  • Carregue um conjunto de dados externo do Cloud Storage para o BigQuery
  • Junte dois conjuntos de dados no BigQuery
  • Execute uma tarefa PySpark de análise de dados

Antes de começar

Ativar APIs

Ative as seguintes APIs:

Consola

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

Conceder autorizações

Conceda as seguintes funções e autorizações à sua conta de utilizador:

• Conceda funções para gerir ambientes do Cloud Composer e contentores de ambientes.

• Conceda a função de proprietário de dados do BigQuery (roles/bigquery.dataOwner) para criar um conjunto de dados do BigQuery.

• Conceda a função de administrador de armazenamento (roles/storage.admin) para criar um contentor do Cloud Storage.

Crie e prepare o seu ambiente do Cloud Composer

1. Crie um ambiente do Cloud Composer com os parâmetros predefinidos:

   • Escolha uma região sediada nos EUA.
   • Escolha a versão do Cloud Composer mais recente.
   Nota: a parte do BigQuery deste tutorial tem de ser executada na US multiregião. Recomendamos que escolha uma região dos EUA para o seu ambiente do Cloud Composer de modo a reduzir o custo e a latência, mas o tutorial pode continuar a ser executado se o seu ambiente do Cloud Composer estiver noutra região.

2. Conceda as seguintes funções à conta de serviço usada no seu ambiente do Cloud Composer para que os trabalhadores do Airflow executem com êxito as tarefas DAG:

   • Utilizador do BigQuery (roles/bigquery.user)
   • Proprietário dos dados do BigQuery (roles/bigquery.dataOwner)
   • Utilizador da conta de serviço (roles/iam.serviceAccountUser)
   • Editor do Dataproc (roles/dataproc.editor)
   • Dataproc Worker (roles/dataproc.worker)

Crie e modifique recursos relacionados no Google Cloud

1. Instale o apache-airflow-providers-microsoft-azure pacote PyPI no seu ambiente do Cloud Composer.

2. Crie um conjunto de dados do BigQuery vazio com os seguintes parâmetros:

   • Nome: holiday_weather
   • Região: US

3. Crie um novo contentor do Cloud Storage na multirregião US.

4. Execute o seguinte comando para ativar o acesso privado à Google na sub-rede predefinida na região onde quer executar o Dataproc Serverless para cumprir os requisitos de rede. Recomendamos que use a mesma região que o seu ambiente do Cloud Composer.

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

Aviso: o conjunto de dados do BigQuery vazio tem de estar localizado na região dos EUA para satisfazer os requisitos de colocação conjunta para transferir o conjunto de dados público do BigQuery ghcn_d.

Crie recursos relacionados no Azure

1. Crie uma conta de armazenamento com as predefinições.

2. Obtenha a chave de acesso e a string de ligação para a sua conta de armazenamento.

3. Crie um contentor com as opções predefinidas na conta de armazenamento recém-criada.

4. Conceda a função de delegador de blobs de armazenamento para o contentor criado no passo anterior.

5. Carregue o ficheiro holidays.csv para criar um blob de blocos com as opções predefinidas no portal do Azure.

6. Crie um token SAS para o blob de blocos que criou no passo anterior no portal do Azure.

   • Método de assinatura: chave de delegação do utilizador
   • Autorizações: leitura
   • Endereço IP permitido: nenhum
   • Protocolos permitidos: apenas HTTPS

Nota: os tokens SAS são uma forma segura e documentada de aceder à sua conta de armazenamento do Azure. No entanto, são sensíveis ao tempo e cada um tem uma data de validade. Escolha uma data de validade em conformidade.

Estabeleça ligação ao Azure a partir do Cloud Composer

Nota: recomendamos que armazene todas as credenciais para ligações no Secret Manager. Se planeia usar este tutorial para fins de produção, considere configurar o Secret Manager para o seu ambiente. Para mais informações, consulte o artigo Configure o Secret Manager para o seu ambiente.

Adicione a sua ligação do Microsoft Azure através da IU do Airflow:

1. Aceda a Administração > Ligações.

2. Crie uma nova associação com a seguinte configuração:

   • ID da associação: azure_blob_connection
   • Tipo de ligação: Azure Blob Storage
   • Início de sessão no armazenamento de blobs: o nome da sua conta de armazenamento
   • Chave de armazenamento de blobs: a chave de acesso para a sua conta de armazenamento
   • String de ligação da conta de armazenamento de blobs: a string de ligação da conta de armazenamento
   • Token SAS: o token SAS gerado a partir do seu blob

Tratamento de dados com o Dataproc Serverless

Explore o exemplo de tarefa do PySpark

O código apresentado abaixo é um exemplo de uma tarefa do PySpark que converte a temperatura de décimas de grau Celsius para graus Celsius. Esta tarefa converte os dados de temperatura do conjunto de dados num formato diferente.

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")

Carregue o ficheiro PySpark para o Cloud Storage

Para carregar o ficheiro PySpark para o Cloud Storage:

1. Guarde o ficheiro data_analytics_process.py na sua máquina local.

2. Na Google Cloud consola, aceda à página do navegador do Cloud Storage:

   Aceda ao navegador do Cloud Storage

3. Clique no nome do contentor que criou anteriormente.

4. No separador Objetos do contentor, clique no botão Carregar ficheiros, selecione data_analytics_process.py na caixa de diálogo apresentada e clique em Abrir.

DAG de análise de dados

Explore o DAG de exemplo

O DAG usa vários operadores para transformar e unificar os dados:

• O comando AzureBlobStorageToGCSOperator transfere o ficheiro holidays.csv do seu blob de blocos do Azure para o seu contentor do Cloud Storage.

• O comando GCSToBigQueryOperator carrega o ficheiro holidays.csv do Cloud Storage para uma nova tabela no conjunto de dados holidays_weather do BigQuery que criou anteriormente.

• O comando DataprocCreateBatchOperator cria e executa uma tarefa em lote do PySpark através do Dataproc sem servidor.

• O comando BigQueryInsertJobOperator junta os dados de holidays.csv na coluna "Date" com os dados meteorológicos do conjunto de dados público do BigQuery ghcn_d. As tarefas BigQueryInsertJobOperator são geradas dinamicamente através de um ciclo for, e estas tarefas estão num TaskGroup para uma melhor legibilidade na vista de gráfico da IU do Airflow.

Importante: o DataprocCreateBatchOperator está disponível nas versões 6.2.0 e posteriores do pacote apache-airflow-providers-google. As versões obrigatórias deste pacote estão pré-instaladas no seu ambiente a partir das versões 1.17.10 e 2.0.3 do 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

Use a IU do Airflow para adicionar variáveis

No Airflow, as variáveis são uma forma universal de armazenar e obter definições ou configurações arbitrárias como um simples armazenamento de valores-chave. Este DAG usa variáveis do Airflow para armazenar valores comuns. Para as adicionar ao seu ambiente:

1. Aceda à IU do Airflow a partir da consola do Cloud Composer.

2. Aceda a Administração > Variáveis.

3. Adicione as seguintes variáveis:

   • gcp_project: o ID do seu projeto.

   • gcs_bucket: o nome do contentor que criou anteriormente (sem o prefixo gs://).

   • gce_region: a região onde quer que a sua tarefa do Dataproc cumpra os requisitos de rede do Dataproc Serverless. Esta é a região onde ativou o acesso privado à Google anteriormente.

   • dataproc_service_account: a conta de serviço do seu ambiente do Cloud Composer. Pode encontrar esta conta de serviço no separador de configuração do ambiente do seu ambiente do Cloud Composer.

   • azure_blob_name: o nome do blob que criou anteriormente.

   • azure_container_name: o nome do contentor que criou anteriormente.

Carregue o DAG para o contentor do seu ambiente

O Cloud Composer agenda DAGs localizados na pasta /dags no contentor do seu ambiente. Para carregar o DAG através da Google Cloud consola:

1. Na sua máquina local, guarde o ficheiro azureblobstoretogcsoperator_tutorial.py.

2. Na Google Cloud consola, aceda à página Ambientes.

   Aceder a Ambientes

3. Na lista de ambientes, na coluna Pasta DAG, clique no link DAGs. A pasta DAGs do seu ambiente é aberta.

4. Clique em Carregar ficheiros.

5. Selecione azureblobstoretogcsoperator_tutorial.py no seu computador local e clique em Abrir.

Acione o DAG

1. No seu ambiente do Cloud Composer, clique no separador DAGs.

2. Clique no ID do DAG azure_blob_to_gcs_dag.

3. Clique em Acionar DAG.

4. Aguarde cerca de cinco a dez minutos até ver uma marca de verificação verde a indicar que as tarefas foram concluídas com êxito.

Valide o êxito do DAG

1. Na Google Cloud consola, aceda à página BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No painel Explorador, clique no nome do projeto.

3. Clique em holidays_weather_joined.

4. Clique em pré-visualizar para ver a tabela resultante. Tenha em atenção que os números na coluna de valor estão em décimos de grau Celsius.

5. Clique em holidays_weather_normalized.

6. Clique em pré-visualizar para ver a tabela resultante. Tenha em atenção que os números na coluna de valor estão em graus Celsius.

Limpeza

Elimine os recursos individuais que criou para este tutorial:

• Elimine o contentor que criou no Azure.

• Elimine o contentor do Cloud Storage que criou para este tutorial.

• Elimine o conjunto de dados do BigQuery.

• Elimine o ambiente do Cloud Composer, incluindo a eliminação manual do contentor do ambiente.

O que se segue?

• Execute um DAG de análise de dados no Google Cloud.
• Execute um DAG de estatísticas de dados na AWS.