Cloud Composer 1은 사후 유지보수 모드 상태입니다. Google은 Airflow의 새 버전, 버그 수정, 보안 업데이트를 비롯한 Cloud Composer 1 추가 업데이트를 출시하지 않습니다. Cloud Composer 2로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.

Google Cloud에서 데이터 분석 DAG 실행

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이 튜토리얼에서는 Cloud Composer를 사용하여 Apache Airflow DAG를 만드는 방법을 보여줍니다. DAG는 BigQuery 공개 데이터 세트의 데이터와 Cloud Storage 버킷에 저장된 CSV 파일을 조인한 후 Dataproc 서버리스 일괄 작업을 실행하여 조인된 데이터를 처리합니다.

이 튜토리얼의 BigQuery 공개 데이터 세트는 전 세계 기후 요약 통합 데이터베이스인 ghcn_d입니다. CSV 파일에는 1997년부터 2021년까지 미국 공휴일 날짜와 이름에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

DAG를 사용하여 답변하려는 질문은 '지난 25년 동안 추수감사절에 시카고는 얼마나 따뜻했나요?'입니다.

목표

기본 구성으로 Cloud Composer 환경 만들기
빈 BigQuery 데이터 세트 만들기
새 Cloud Storage 버킷 만들기
다음 태스크가 포함된 DAG 만들고 실행하기:
- Cloud Storage에서 BigQuery로 외부 데이터 세트 로드
- BigQuery에서 두 데이터 세트 결합
- 데이터 분석 PySpark 작업 실행

시작하기 전에

API 사용 설정

다음 API를 사용 설정합니다.

콘솔

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

권한 부여

사용자 계정에 다음 역할과 권한을 부여합니다.

Cloud Composer 환경과 환경 버킷을 관리할 수 있는 역할을 부여합니다.
BigQuery 데이터 세트를 만들 수 있는 BigQuery 데이터 소유자(roles/bigquery.dataOwner) 역할을 부여합니다.
Cloud Storage 버킷을 만들 수 있는 스토리지 관리자(roles/storage.admin) 역할을 부여합니다.

Cloud Composer 환경 만들기 및 준비

기본 매개변수로 Cloud Composer 환경을 만듭니다.
- 미국 기반 리전을 선택합니다.
- 최신 Cloud Composer 버전을 선택합니다.
참고: 이 튜토리얼의 BigQuery 부분은 US 멀티 리전에서 실행되어야 합니다. 비용과 지연 시간이 줄어들도록 Cloud Composer 환경에 미국 리전을 선택하는 것이 좋지만 Cloud Composer 환경이 다른 리전에 있는 경우에도 튜토리얼은 계속 실행될 수 있습니다.
Airflow 작업자가 DAG 태스크를 성공적으로 실행할 수 있도록 Cloud Composer 환경에서 사용되는 서비스 계정에 다음 역할을 부여합니다.
- BigQuery 사용자(roles/bigquery.user)
- BigQuery 데이터 소유자(roles/bigquery.dataOwner)
- 서비스 계정 사용자(roles/iam.serviceAccountUser)
- Dataproc 편집자(roles/dataproc.editor)
- Dataproc 작업자(roles/dataproc.worker)

Dataproc 서버리스를 사용한 데이터 처리

PySpark 작업 예시 살펴보기

다음 코드는 온도를 섭씨 1/10도에서 섭씨로 변환하는 PySpark 작업 예시입니다. 이 작업은 데이터 세트의 온도 데이터를 다른 형식으로 변환합니다.

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")

Cloud Storage에 지원 파일 업로드

holidays.csv에 저장된 PySpark 파일 및 데이터 세트를 업로드하려면 다음 안내를 따르세요.

로컬 머신에 data_analytics_process.py를 저장합니다.
로컬 머신에 holidays.csv를 저장합니다.
Google Cloud 콘솔에서 Cloud Storage 브라우저 페이지로 이동합니다.

Cloud Storage 브라우저로 이동
앞에서 만든 버킷의 이름을 클릭합니다.
버킷의 객체 탭에서 파일 업로드 버튼을 클릭하고 나타나는 대화상자에서 data_analytics_process.py 및 holidays.csv를 선택한 후 열기를 클릭합니다.

데이터 분석 DAG

예시 DAG 살펴보기

DAG는 여러 연산자를 사용하여 데이터를 변환하고 통합합니다.

GCSToBigQueryOperator는 Cloud Storage의 holidays.csv 파일을 앞에서 만든 BigQuery holidays_weather 데이터 세트의 새 테이블로 수집합니다.
DataprocCreateBatchOperator는 Dataproc 서버리스를 사용하여 PySpark 일괄 작업을 만들고 실행합니다.
BigQueryInsertJobOperator는 '날짜' 열에 있는 holidays.csv의 데이터를 BigQuery 공개 데이터 세트 ghcn_d의 날씨 데이터와 조인합니다. BigQueryInsertJobOperator 태스크는 for 루프를 사용하여 동적으로 생성되며 이러한 태스크는 TaskGroup에 있으므로 Airflow UI의 그래프 뷰에서 가독성이 향상됩니다.

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

Airflow UI를 사용하여 변수 추가

Airflow에서 변수는 임의의 설정이나 구성을 간단한 키-값 스토어로 저장하고 검색하는 범용 방법입니다. 이 DAG는 Airflow 변수를 사용하여 공통 값을 저장합니다. 환경에 추가하려면 다음 안내를 따르세요.

Cloud Composer 콘솔에서 Airflow UI에 액세스합니다.
관리자 > 변수로 이동합니다.
다음 변수를 추가합니다.
- gcp_project: 프로젝트 ID입니다.
- gcs_bucket: 앞에서 만든 버킷의 이름입니다(gs:// 프리픽스 제외).
- gce_region: Dataproc 서버리스 네트워킹 요구사항을 충족하는 Dataproc 작업을 원하는 리전입니다. 이전에 비공개 Google 액세스를 사용 설정한 리전입니다.
- dataproc_service_account: Cloud Composer 환경의 서비스 계정입니다. Cloud Composer 환경의 환경 구성 탭에서 이 서비스 계정을 찾을 수 있습니다.

환경의 버킷에 DAG 업로드

Cloud Composer는 환경 버킷의 /dags 폴더에 있는 DAG를 예약합니다. Google Cloud 콘솔을 사용하여 DAG를 업로드하려면 다음 안내를 따르세요.

로컬 머신에서 data_analytics_dag.py를 저장합니다.
Google Cloud 콘솔에서 환경 페이지로 이동합니다.

환경으로 이동
환경 목록의 DAG 폴더 열에서 DAG 링크를 클릭합니다. 환경의 DAG 폴더가 열립니다.
파일 업로드를 클릭합니다.
로컬 머신에서 data_analytics_dag.py를 선택하고 열기를 클릭합니다.

DAG 트리거

Cloud Composer 환경에서 DAG 탭을 클릭합니다.
DAG ID data_analytics_dag를 클릭합니다.
DAG 트리거를 클릭합니다.
태스크가 성공적으로 완료되었음을 나타내는 녹색 체크 표시가 나타날 때까지 5~10분 정도 기다립니다.

DAG 성공 검증

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
탐색기 패널에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.
holidays_weather_joined를 클릭합니다.
결과 테이블을 보려면 미리보기를 클릭합니다. 값 열의 숫자는 섭씨 1/10도입니다.
holidays_weather_normalized를 클릭합니다.
결과 테이블을 보려면 미리보기를 클릭합니다. 값 열의 숫자는 섭씨입니다.

서버리스 Dataproc 자세히 알아보기(선택사항)

더 복잡한 PySpark 데이터 처리 흐름을 통해 이 DAG의 고급 버전을 사용해 볼 수 있습니다. GitHub에서 데이터 분석 예시용 Dataproc 확장 프로그램을 참조하세요.

삭제

이 튜토리얼에서 만든 개별 리소스를 삭제합니다.

이 튜토리얼에서 만든 Cloud Storage 버킷을 삭제합니다.
BigQuery 데이터 세트 삭제
환경 버킷을 수동으로 삭제하는 등 Cloud Composer 환경 삭제