使用 Azure 中的数据在 Google Cloud 中运行数据分析 DAG

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注意 ：本页面尚未针对 Cloud Composer 3 进行修订，并且显示 有关 Cloud Composer 2 的内容。

本教程是对在 Google Cloud 中运行数据分析 DAG 的修改，介绍了如何将 Cloud Composer 环境连接到 Microsoft Azure，以便利用存储在其中的数据。其中说明了如何 使用 Cloud Composer 创建 Apache Airflow DAG。通过 DAG 将 BigQuery 公共数据集中的数据与存储的 CSV 文件中的数据相联接 以 Azure Blob 存储 然后运行 Dataproc Serverless 批处理作业 数据。

本教程中的 BigQuery 公共数据集是 ghcn_d：一个收集全球气候变化概况的综合数据库 地球。CSV 文件包含 1997 年至 2021 年美国节日的日期和名称的相关信息。

我们想通过该 DAG 回答以下问题：“芝加哥的天气有多暖 感恩节怎么办？”

目标

• 使用默认配置创建 Cloud Composer 环境
• 在 Azure 中创建 blob
• 创建一个空的 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 Azure Blob Storage 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

启用 API

启用以下 API：

控制台

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

授予权限

向您的用户账号授予以下角色和权限：

• 授予用于管理 Cloud Composer 环境和环境存储桶的角色。

• 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。

创建并准备 Cloud Composer 环境

1. 创建一个 Cloud Composer 环境，默认环境 参数：

   • 选择美国境内的某个区域。
   • 选择最新的 Cloud Composer 版本。
   注意： 本教程的 BigQuery 部分必须在 US 中运行 多区域位置我们建议您为 Cloud Composer 环境选择美国区域，以降低费用和延迟时间，但即使您的 Cloud Composer 环境位于其他区域，本教程也仍然可以运行。

2. 将以下角色授予 Cloud Composer 环境，让 Airflow 工作器 成功运行 DAG 任务：

   • BigQuery User (roles/bigquery.user)
   • BigQuery Data Owner (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

1. 在 Cloud Composer 环境中安装 apache-airflow-providers-microsoft-azure PyPI 软件包。

2. 创建空 BigQuery 数据集 参数如下：

   • 名称：holiday_weather
   • 区域：US

3. 在 US 多区域中创建新的 Cloud Storage 存储桶。

4. 运行以下命令 启用专用 Google 访问通道 您要运行的区域中的默认子网上 Dataproc Serverless 可满足的要求 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
   

注意： 空 BigQuery 数据集必须位于美国区域才能满足 对接网点要求 （用于转移 BigQuery 公共数据集 ghcn_d）。

在 Azure 中创建相关资源

1. 使用默认设置创建存储账号。

2. 获取访问密钥和连接字符串 存储数据

3. 在您新创建的存储空间账号中使用默认选项创建容器。

4. 授予 Storage Blob Delegator 您在上一步中创建的容器拥有此角色。

5. 上传 holidays.csv，以便在 Azure 门户中使用默认选项创建一个分块 blob。

6. 在 Azure 门户中，为您在上一步中创建的块 blob 创建 SAS 令牌。

   • 签名方法：用户委托密钥
   • 权限：读取
   • 允许使用的 IP 地址：无
   • 允许的协议：仅限 HTTPS

注意：SAS 令牌是一种安全且有据可查的访问 Azure 存储账号的方式。不过，它们具有时效性，每个都有失效日期。请相应地选择到期日期。

从 Cloud Composer 连接到 Azure

注意 ：我们建议将连接的所有凭据存储在以下位置： Secret Manager。如果您打算将本教程中的示例用于生产环境，不妨考虑为您的环境配置 Secret Manager。如需了解详情，请参阅 为您的环境配置 Secret Manager。

添加 Microsoft Azure 连接 使用 Airflow 界面执行以下操作：

1. 依次选择管理 > 关联。

2. 使用以下配置创建新连接：

   • 连接 ID：azure_blob_connection
   • 连接类型：Azure Blob Storage
   • Blob Storage 登录信息：您的存储账号名称
   • Blob Storage 密钥：存储账号的访问密钥
   • Blob Storage Account Connection String：您的存储账号 连接字符串
   • SAS 令牌：从您的 blob 生成的 SAS 令牌

使用 Dataproc Serverless 处理数据处理

探索示例 PySpark 作业

以下代码是一个 PySpark 作业示例，用于将温度从十分之一摄氏度转换为摄氏度。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：

1. 保存 data_analytics_process.py 您的本地机器

2. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Cloud Storage 浏览器页面：

   转到 Cloud Storage 浏览器

3. 点击您之前创建的存储桶的名称。

4. 在存储桶的对象标签页中，点击上传文件按钮。 在显示的对话框中选择 data_analytics_process.py，然后点击 Open。

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：

• AzureBlobStorageToGCSOperator 会将 holidays.csv 文件从您的 Azure 块 blob 传输到您的 Cloud Storage 存储桶。

• GCSToBigQueryOperator 会将 Cloud Storage 中的 holidays.csv 文件提取到您之前创建的 BigQuery holidays_weather 数据集中的新表中。

• DataprocCreateBatchOperator 使用 Dataproc Serverless 创建和运行 PySpark 批处理作业。

• BigQueryInsertJobOperator 会将 holidays.csv 中的数据与 BigQuery 公共数据集 ghcn_d 中的数据按“日期”列联接。BigQueryInsertJobOperator 任务是使用 for 循环动态生成的，并且这些任务位于 TaskGroup 中，以便在 Airflow 界面的图表视图中更好地阅读。

重要提示：apache-airflow-providers-google 软件包版本 6.2.0 及更高版本中提供 DataprocCreateBatchOperator。通过 您的环境中已预安装此软件包的所需版本 最低价格 Cloud Composer 版本 1.17.10 和 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.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

使用 Airflow 界面添加变量

在 Airflow 中，变量是一种通用方法，可将任意设置或配置存储和检索为简单的键值对存储。此 DAG 使用 Airflow 变量来存储常见值。如需将它们添加到您的环境中，请执行以下操作：

1. 从 Cloud Composer 控制台访问 Airflow 界面。

2. 依次前往管理 > 变量。

3. 添加以下变量：

   • 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：您希望满足 Dataproc Serverless 网络要求的 Dataproc 作业的目标区域。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。您可以在 Cloud Composer 环境的“环境配置”标签页中找到此服务账号。

   • azure_blob_name：您之前创建的 blob 的名称。

   • azure_container_name：您之前创建的容器的名称。

将 DAG 上传到您环境的存储桶

Cloud Composer 会安排 /dags 文件夹。如需使用 Google Cloud 控制台上传 DAG，请执行以下操作：

1. 在本地机器上，保存 azureblobstoretogcsoperator_tutorial.py。

2. 在 Google Cloud 控制台中，前往环境页面。

   转到“环境”

3. 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。

4. 点击上传文件。

5. 在本地机器上选择 azureblobstoretogcsoperator_tutorial.py，然后 点击打开。

触发 DAG

1. 在您的 Cloud Composer 环境中，点击 DAG 标签页。

2. 点击 DAG ID azure_blob_to_gcs_dag。

3. 点击触发 DAG。

4. 等待大约 5 到 10 分钟，直到出现绿色对勾标记，表明 任务已成功完成。

验证 DAG 是否成功

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到 BigQuery 页面。

   转到 BigQuery

2. 在浏览器面板中，点击您的项目名称。

3. 点击 holidays_weather_joined。

4. 点击“预览”可查看生成的表。请注意， 值列的单位为十分之一摄氏度。

5. 点击 holidays_weather_normalized。

6. 点击“预览”可查看生成的表。请注意， 值列的单位是摄氏度。

清理

删除您为本教程创建的各个资源：

• 删除您在 Azure 中创建的容器。

• 删除您为本教程创建的 Cloud Storage 存储桶。

• 删除 BigQuery 数据集。

• 删除 Cloud Composer 环境，包括 手动删除环境的存储桶

后续步骤

• 在 Google Cloud 中运行数据分析 DAG。
• 在 AWS 中运行数据分析 DAG。