DAG für Datenanalysen in Google Cloud ausführen

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In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie mit Cloud Composer ein Apache Airflow-DAG Der DAG führt Daten aus einem öffentlichen BigQuery-Dataset und einer CSV-Datei zusammen, die in einem Cloud Storage-Bucket gespeichert ist. Anschließend wird ein Dataproc Serverless-Batchjob ausgeführt, um die zusammengeführten Daten zu verarbeiten.

Das öffentliche BigQuery-Dataset in dieser Anleitung ist ghcn_d, einer integrierten Datenbank mit Klimazusammenfassungen auf der ganzen Welt. Die CSV-Datei enthält Informationen zu den Daten und Namen von US-Feiertagen von 1997 bis 2021.

Die Frage, die wir mithilfe des DAG beantworten möchten, lautet: „Wie warm war es in Chicago? in den letzten 25 Jahren an Thanksgiving?“

Lernziele

• Cloud Composer-Umgebung in der Standardkonfiguration erstellen
• Leeres BigQuery-Dataset erstellen
• Neuen Cloud Storage-Bucket erstellen
• Erstellen und führen Sie einen DAG mit den folgenden Aufgaben aus:
  • Externes Dataset aus Cloud Storage in BigQuery laden
  • Zwei Datasets in BigQuery verknüpfen
  • PySpark-Job für Datenanalyse ausführen

Hinweise

APIs aktivieren

Aktivieren Sie folgende APIs:

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

Berechtigungen erteilen

Weisen Sie Ihrem Nutzerkonto die folgenden Rollen und Berechtigungen zu:

• Gewähren Sie Rollen zum Verwalten von Cloud Composer-Umgebungen und Umgebungs-Buckets.

• Weisen Sie die Rolle BigQuery-Dateninhaber (roles/bigquery.dataOwner) zu, um ein BigQuery-Dataset zu erstellen.

• Gewähren Sie die Rolle Storage-Administrator (roles/storage.admin), um einen Cloud Storage-Bucket zu erstellen.

Cloud Composer-Umgebung erstellen und vorbereiten

1. Erstellen Sie eine Cloud Composer-Umgebung mit Standardeinstellung. Parameter:

   • Wählen Sie eine Region in den USA aus.
   • Wählen Sie die neueste Cloud Composer-Version aus.
   Hinweis: Der BigQuery-Teil dieser Anleitung muss in der US-Multiregion ausgeführt werden. Wählen Sie am besten eine US-Region für Ihr Cloud Composer-Umgebung zu nutzen, um die Kosten und Latenz zu senken. Anleitung kann weiterhin ausgeführt werden, wenn sich Ihre Cloud Composer-Umgebung in in einer anderen Region.

2. Weisen Sie dem Dienstkonto, das in Ihrem Cloud Composer-Umgebung, damit die Airflow-Worker DAG-Aufgaben erfolgreich ausgeführt:

   • BigQuery-Nutzer (roles/bigquery.user)
   • BigQuery-Dateninhaber (roles/bigquery.dataOwner)
   • Dienstkontonutzer (roles/iam.serviceAccountUser)
   • Dataproc-Bearbeiter (roles/dataproc.editor)
   • Dataproc-Worker (roles/dataproc.worker)

Zugehörige Ressourcen erstellen

1. Erstellen Sie ein leeres BigQuery-Dataset mit den folgenden Parametern:

   • Name: holiday_weather
   • Region: US

2. Erstellen Sie einen neuen Cloud Storage-Bucket in der Multi-Region US.

3. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um privaten Google-Zugriff im Standardsubnetz in der Region zu aktivieren, in der Sie Dataproc Serverless ausführen möchten, um die Netzwerkanforderungen zu erfüllen. Mi. empfehlen, dieselbe Region wie in Cloud Composer zu verwenden zu verbessern.

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

Achtung: Das leere BigQuery-Dataset muss sich in der Region „USA“ befinden, damit Anforderungen für die Colocations-Einrichtung zum Übertragen des öffentlichen BigQuery-Datasets ghcn_d.

Datenverarbeitung mit Dataproc Serverless

PySpark-Beispieljob ansehen

Der folgende Code ist ein Beispiel für einen PySpark-Job, mit dem Temperaturen von Zehntelgraden Celsius in Grad Celsius umgewandelt werden. Dieser Job erzielt eine Conversion Temperaturdaten aus dem Dataset in ein anderes Format konvertieren.

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")

Nachweisdateien in Cloud Storage hochladen

So laden Sie die PySpark-Datei und das in holidays.csv gespeicherte Dataset hoch:

1. Speichern Sie data_analytics_process.py auf Ihrem lokalen Computer.

2. Speichern Sie holidays.csv auf Ihrem lokalen Computer.

3. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cloud Storage-Browser auf:

   Zum Cloud Storage Browser

4. Klicken Sie auf den Namen des zuvor erstellten Buckets.

5. Klicken Sie auf dem Tab Objekte für den Bucket auf die Schaltfläche Dateien hochladen, wählen Sie im angezeigten Dialogfeld data_analytics_process.py und holidays.csv aus und klicken Sie auf Öffnen.

DAG für Datenanalyse

Beispiel-DAG ansehen

Der DAG verwendet mehrere Operatoren, um die Daten zu transformieren und zu vereinheitlichen:

• Die GCSToBigQueryOperator die Datei holidays.csv aus Cloud Storage in eine neue Tabelle in BigQuery holidays_weather-Dataset, das Sie zuvor erstellt haben.

• Mit DataprocCreateBatchOperator wird ein PySpark-Batchjob mit Dataproc Serverless erstellt und ausgeführt.

• Mit BigQueryInsertJobOperator werden die Daten aus holidays.csv in der Spalte „Datum“ mit Wetterdaten aus dem öffentlichen BigQuery-Dataset ghcn_d zusammengeführt. Die BigQueryInsertJobOperator-Aufgaben werden dynamisch mit einer For-Schleife generiert und befinden sich in einem TaskGroup, um die Lesbarkeit in der Grafikansicht der Airflow-Benutzeroberfläche zu verbessern.

Wichtig: Die DataprocCreateBatchOperator ist in den Paketversionen 6.2.0 und höher von apache-airflow-providers-google verfügbar. Die die erforderlichen Versionen dieses Pakets sind in Ihrer Umgebung vorinstalliert ab Cloud Composer-Versionen 1.17.10 und 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.utils.task_group import TaskGroup

PROJECT_NAME = "{{var.value.gcp_project}}"

# 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}}"
PROCESSING_PYTHON_FILE = f"gs://{BUCKET_NAME}/data_analytics_process.py"

BATCH_ID = "data-processing-{{ ts_nodash | lower}}"  # Dataproc serverless only allows lowercase characters
BATCH_CONFIG = {
    "runtime_config": {"version": "1.1"},
    "pyspark_batch": {
        "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(
    "data_analytics_dag",
    # Continue to run DAG once per day
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:
    create_batch = dataproc.DataprocCreateBatchOperator(
        task_id="create_batch",
        project_id=PROJECT_NAME,
        region="{{ var.value.gce_region }}",
        batch=BATCH_CONFIG,
        batch_id=BATCH_ID,
    )
    # This data is static and it is safe to use WRITE_TRUNCATE
    # to reduce chance of 409 duplicate errors
    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):
            # BigQuery configs
            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",
            )

        load_external_dataset >> bq_join_group >> create_batch

Variablen über die Airflow-UI hinzufügen

In Airflow sind Variablen eine universelle Möglichkeit, beliebige Einstellungen oder Konfigurationen als einfaches Schlüssel/Wert-Verzeichnis zu speichern und abzurufen. In diesem DAG werden Airflow-Variablen verwendet, um gängige Werte zu speichern. So fügen Sie sie Ihrer Umgebung hinzu:

1. Über die Cloud Composer-Konsole auf die Airflow-Benutzeroberfläche zugreifen

2. Klicken Sie auf Admin > Variablen.

3. Fügen Sie die folgenden Variablen hinzu:

   • gcp_project: Ihre Projekt-ID.

   • gcs_bucket: der Name des Buckets, den Sie zuvor erstellt haben (ohne das Präfix gs://).

   • gce_region: die Region, in der Sie Ihren Dataproc-Job ausführen möchten, der die Anforderungen an die Dataproc Serverless-Netzwerkkonfiguration erfüllt. Das ist die Region, in der Sie den privaten Google-Zugriff zuvor aktiviert haben.

   • dataproc_service_account: das Dienstkonto für Ihr Cloud Composer-Umgebung. Sie finden dieses Dienstkonto auf dem Tab „Umgebungskonfiguration“ Ihrer Cloud Composer-Umgebung.

DAG in den Bucket Ihrer Umgebung hochladen

Cloud Composer plant DAGs, die sich in der /dags-Ordner im Bucket Ihrer Umgebung. So laden Sie den DAG mit der Google Cloud Console hoch:

1. Speichern Sie data_analytics_dag.py auf Ihrem lokalen Computer.

2. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

   Zur Seite Umgebungen

3. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen in der Spalte DAG-Ordner auf den Link DAGs. Der DAGs-Ordner Ihrer Umgebung wird geöffnet.

4. Klicken Sie auf Dateien hochladen.

5. Wählen Sie data_analytics_dag.py auf Ihrem lokalen Computer aus und klicken Sie auf Öffnen.

DAG auslösen

1. Klicken Sie in Ihrer Cloud Composer-Umgebung auf den Tab DAGs.

2. Klicken Sie auf die DAG-ID data_analytics_dag.

3. Klicken Sie auf DAG auslösen.

4. Warten Sie etwa fünf bis zehn Minuten, bis ein grünes Häkchen angezeigt wird, das signalisiert, dass die Aufgaben erfolgreich abgeschlossen wurden.

Erfolg des DAG prüfen

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Klicken Sie im Explorer-Bereich auf den Namen Ihres Projekts.

3. Klicken Sie auf holidays_weather_joined.

4. Klicken Sie auf „Vorschau“, um die resultierende Tabelle aufzurufen. Beachten Sie, dass die Zahlen in den Wertspalte in Zehntelgrad Celsius angegeben.

5. Klicken Sie auf holidays_weather_normalized.

6. Klicken Sie auf „Vorschau“, um die resultierende Tabelle aufzurufen. Beachten Sie, dass die Zahlen in den Wertspalte sind in Grad Celsius angegeben.

Im Detail mit Dataproc Serverless (optional)

Sie können eine erweiterte Version dieses DAG mit komplexerem PySpark ausprobieren Datenverarbeitungsablauf. Dataproc-Erweiterung für das Beispiel für die Datenanalyse auf GitHub

Bereinigen

Löschen Sie die einzelnen Ressourcen, die Sie für diese Anleitung erstellt haben:

• Löschen Sie den Cloud Storage-Bucket, den Sie für diese Anleitung erstellt haben.

• Löschen Sie das BigQuery-Dataset.

• Löschen Sie die Cloud Composer-Umgebung, einschließlich den Bucket der Umgebung manuell löschen.

Nächste Schritte

• Datenanalyse-DAG in Google Cloud mit Daten von AWS ausführen
• Datenanalyse-DAG in Azure ausführen