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Serverlose Dataproc-Arbeitslasten mit Cloud Composer ausführen

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Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit Cloud Composer 2 Dataproc Serverless-Arbeitslasten in Google Cloud ausführen.

In den folgenden Abschnitten finden Sie Beispiele für die Verwendung von Operatoren zum Verwalten von Dataproc Serverless-Batch-Arbeitslasten. Sie verwenden diese Operatoren in DAGs, mit denen eine serverlose Dataproc-Spark-Batcharbeitslast erstellt, gelöscht, aufgelistet und abgerufen wird:

DAGs für Operatoren erstellen die mit serverlosen Batch-Arbeitslasten von Dataproc arbeiten:
Erstellen Sie DAGs, die benutzerdefinierte Container und Dataproc Metastore verwenden.
Konfigurieren Sie den Persistent History Server für diese DAGs.

Hinweise

Aktivieren Sie die Dataproc API:
Console

Enable the Dataproc API.
Enable the API
gcloud

Enable the Dataproc API:
```
gcloud services enable dataproc.googleapis.com
```
Wählen Sie den Speicherort für die Batcharbeitslastdatei aus. Sie haben die folgenden Möglichkeiten:
- Cloud Storage-Bucket erstellen, der speichert diese Datei.
- Verwenden Sie den Bucket Ihrer Umgebung. Da Sie diese Datei nicht mit Airflow synchronisieren müssen, können Sie einen separaten Unterordner außerhalb der Ordner /dags oder /data erstellen. Beispiel: /batches
- Verwenden Sie einen vorhandenen Bucket.

Dateien und Airflow-Variablen einrichten

In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie Dateien einrichten und Airflow-Variablen für diese Anleitung konfigurieren.

Serverlose Spark ML-Arbeitslastdatei von Dataproc in einen Bucket hochladen

Die Arbeitslast in dieser Anleitung führt ein PySpark-Skript aus:

Speichern Sie ein beliebiges Pyspark-Skript in einer lokalen Datei mit dem Namen spark-job.py. Sie können beispielsweise die Methode PySpark-Beispielskript.
Laden Sie die Datei an den Speicherort hoch, den Sie unter Vorab ausgewählt haben.

Airflow-Variablen festlegen

In den Beispielen in den folgenden Abschnitten werden Airflow-Variablen verwendet. Sie legen Werte für können Sie mit Ihrem DAG-Code auf diese Werte zugreifen.

In den Beispielen dieser Anleitung werden die folgenden Airflow-Variablen verwendet. Sie können sie festlegen je nach verwendetem Beispiel.

Legen Sie die folgenden Airflow-Variablen für die Verwendung in Ihrem DAG-Code fest:

project_id: Projekt-ID.
bucket_name: URI eines Buckets, in dem sich die Haupt-Python-Datei der Arbeitslast (spark-job.py) befindet. Sie haben diesen Standort ausgewählt in Hinweise
phs_cluster: Name des Clusters des Persistent History-Servers. Sie legen diese Variable fest, wenn Sie einen Persistent History Server erstellen.
image_name: Name und Tag des benutzerdefinierten Container-Images (image:tag). Ich diese Variable festlegen, Benutzerdefiniertes Container-Image verwenden mit DataprocCreateBatchOperator.
metastore_cluster: Name des Dataproc Metastore-Dienstes. Sie legen diese Variable fest, wenn Sie den Dataproc Metastore-Dienst mit DataprocCreateBatchOperator verwenden.
region_name: Region, in der der Dataproc Metastore-Dienst ausgeführt wird befindet. Sie legen diese Variable fest, wenn Sie den Dataproc Metastore-Dienst mit DataprocCreateBatchOperator verwenden.

Mit der Google Cloud Console und der Airflow-UI die einzelnen Airflow-Variablen festlegen

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

Zur Seite Umgebungen
Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Link Airflow für Ihre Umgebung. Die Airflow-UI wird geöffnet.
Wählen Sie in der Airflow-Benutzeroberfläche Verwaltung > Variablen aus.
Klicken Sie auf Neuen Eintrag hinzufügen.
Geben Sie im Feld Schlüssel den Namen der Variablen an und legen Sie den Wert für es in das Feld Val ein.
Klicken Sie auf Speichern.

Persistent History Server erstellen

Verwenden Sie einen Persistent History Server (PHS), um die Spark-Verlaufsdateien Ihres Batches anzusehen Arbeitslasten:

Erstellen Sie einen Persistent History Server.
Achten Sie darauf, dass Sie den Namen des PHS-Clusters im phs_cluster Airflow-Variable.

DataprocCreateBatchOperator

Der folgende DAG startet eine serverlose Dataproc-Batcharbeitslast.

Weitere Informationen zu DataprocCreateBatchOperator-Argumenten finden Sie unter Quellcode des Operators.

Weitere Informationen zu Attributen, die du im Parameter batch von DataprocCreateBatchOperator übergeben kannst, findest du in der Beschreibung der Batch-Klasse.


"""
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

Benutzerdefiniertes Container-Image mit DataprocCreateBatchOperator verwenden

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein benutzerdefiniertes Container-Image zum Ausführen Ihrer Arbeitsbelastungen. Sie können einen benutzerdefinierten Container beispielsweise verwenden, um Python-Abhängigkeiten hinzuzufügen, die nicht vom Standard-Container-Image bereitgestellt werden.

So verwenden Sie ein benutzerdefiniertes Container-Image:

Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Container-Image und laden Sie es in Container Registry hoch.
Geben Sie das Bild in der image_name Airflow-Variablen an.
Verwenden Sie DataprocCreateBatchOperator mit Ihrem benutzerdefinierten Image:

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

Dataproc Metastore-Dienst mit DataprocCreateBatchOperator verwenden

Dataproc Metastore-Dienst verwenden aus einem DAG:

Prüfen Sie, ob der Metastore-Dienst bereits gestartet wurde.

Informationen zum Starten eines Metastore-Dienstes finden Sie unter Dataproc Metastore aktivieren und deaktivieren

Ausführliche Informationen zum Batch-Operator zum Erstellen der Konfiguration finden Sie unter PeripheralsConfig
Geben Sie nach der Einrichtung des Metastore-Dienstes seinen Namen in der Variablen metastore_cluster und seine Region in der Airflow-Variablen region_name an.
Verwenden Sie den Metastore-Dienst in 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

Mit DataprocDeleteBatchOperator können Sie einen Batch auf Grundlage der Batch-ID löschen der Arbeitslast.

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

DataprocListBatchesOperator

DataprocDeleteBatchOperator listet Batches auf, die in einer bestimmten Projekt-ID vorhanden sind und Region.

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

DataprocGetBatchOperator

Mit DataprocGetBatchOperator wird eine bestimmte Batcharbeitslast abgerufen.

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