Executar um DAG de análise de dados no Google Cloud

Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 3

Neste tutorial, mostramos como usar o Cloud Composer para criar um DAG do Apache Airflow. O DAG une dados de um conjunto de dados público do BigQuery e um arquivo CSV armazenado em um bucket do Cloud Storage e, em seguida, executa um job em lote sem servidor do Dataproc para processar os dados unidos.

O conjunto de dados público do BigQuery neste tutorial é ghcn_d, um banco de dados integrado de resumos climáticos em todo o globo. O arquivo CSV contém informações sobre as datas e os nomes dos feriados dos EUA de 1997 a 2021.

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

Objetivos

  • Criar um ambiente do Cloud Composer na configuração padrão
  • Criar um conjunto de dados vazio do BigQuery
  • Crie um novo bucket do Cloud Storage
  • Crie e execute um DAG que inclua as seguintes tarefas:
    • Carregue um conjunto de dados externo do Cloud Storage para BigQuery
    • Mesclar dois conjuntos de dados no BigQuery
    • Executar um job de análise de dados do PySpark

Antes de começar

Ativar APIs

Ative as APIs a seguir:

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

Conceder permissões

Conceda os seguintes papéis e permissões à conta de usuário:

Criar e preparar seu ambiente do Cloud Composer

  1. Crie um ambiente do Cloud Composer com padrões parâmetros:

  2. Conceda os papéis a seguir à conta de serviço usada no ambiente do Cloud Composer para que os workers do Airflow executar corretamente as tarefas do DAG:

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

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

    • Nome: holiday_weather
    • Região: US

  2. Crie um bucket do Cloud Storage na multirregião US.

  3. Execute o comando a seguir para ativar o Acesso particular do Google na sub-rede padrão na região em que você quer executar o Dataproc sem servidor para atender aos requisitos de rede. Qa use a mesma região do Cloud Composer de nuvem.

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

Processamento de dados com o Dataproc sem servidor

Confira o exemplo de job do PySpark

O código mostrado abaixo é um exemplo de job do PySpark que converte a temperatura décimos de grau de Celsius para graus Celsius. Esta vaga converte de temperatura do conjunto de dados em um 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")

Fazer upload de arquivos de suporte para o Cloud Storage

Para fazer upload do arquivo PySpark e do conjunto de dados armazenado em holidays.csv:

  1. Salve data_analytics_process.py na sua máquina local.

  2. Salve holidays.csv na sua máquina local.

  3. No console do Google Cloud, acesse a página Navegador do Cloud Storage:

    Ir para o navegador do Cloud Storage

  4. Clique no nome do bucket que você criou anteriormente.

  5. Na guia Objects do bucket, clique no botão Upload files, selecione data_analytics_process.py e holidays.csv na caixa de diálogo que aparece e clique em Open.

DAG de análise de dados

conheça o DAG de exemplo

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

  • O GCSToBigQueryOperator ingere o arquivo holidays.csv do Cloud Storage para uma nova tabela no BigQuery conjunto de dados holidays_weather criado anteriormente.

  • O DataprocCreateBatchOperator cria e executa um job em lote do PySpark usando Dataproc sem servidor

  • O BigQueryInsertJobOperator agrega os dados de holidays.csv no "Data" coluna com dados meteorológicos do conjunto de dados público do BigQuery ghcn_d (link em inglês). As tarefas BigQueryInsertJobOperator estão geradas dinamicamente usando uma repetição for, e essas tarefas estão em um TaskGroup para uma melhor legibilidade na visualização de gráfico da interface do Airflow.

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

Usar a interface do Airflow para adicionar variáveis

No Airflow, as variáveis são uma maneira universal de armazenar e recuperar configurações ou configurações arbitrárias como um repositório de chave-valor simples. Esse DAG usa variáveis do Airflow para armazenar valores comuns. Para adicioná-los ao seu ambiente:

  1. Acesse a interface do Airflow no console do Cloud Composer.

  2. Acesse Administrador > Variáveis.

  3. Adicione as seguintes variáveis:

    • gcp_project: o ID do projeto.

    • gcs_bucket: o nome do bucket criado anteriormente. (sem o prefixo gs://).

    • gce_region: a região em que você quer que seu job do Dataproc atenda aos requisitos de rede do Dataproc sem servidor. Esta é a região em que você ativou o Acesso privado do Google anteriormente.

    • dataproc_service_account: a conta de serviço do ambiente do Cloud Composer. Você pode encontrar esse serviço do contêiner na guia de configuração do ambiente da sua ambiente do Cloud Composer.

faça upload do DAG para o bucket do ambiente

O Cloud Composer programa DAGs localizados no /dags no bucket do ambiente. Para fazer o upload do DAG usando o Console do Google Cloud:

  1. Na sua máquina local, salve data_analytics_dag.py.

  2. No console do Google Cloud, acesse a página Ambientes.

    Acessar "Ambientes"

  3. Na lista de ambientes, na coluna pasta do DAG, clique em link DAGs. A pasta de DAGs do seu ambiente é aberta.

  4. Clique em Fazer o upload dos arquivos.

  5. Selecione data_analytics_dag.py na sua máquina local e clique em Abrir.

Como acionar o DAG

  1. No ambiente do Cloud Composer, clique na guia DAGs.

  2. Clique no ID do DAG data_analytics_dag.

  3. Clique em Trigger DAG.

  4. Aguarde de cinco a dez minutos até que uma marca de seleção verde apareça, indicando que as tarefas foram concluídas.

Validar o sucesso do DAG

  1. No console do Google Cloud, acesse a página do BigQuery.

    Ir para o BigQuery

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

  3. Clique em holidays_weather_joined.

  4. Clique em "Visualizar" para conferir a tabela resultante. Os números na coluna "Valor" estão em décimos de um grau Celsius.

  5. Clique em holidays_weather_normalized.

  6. Clique em "Visualizar" para ver a tabela resultante. Observe que os números na estão em graus Celsius.

Análise detalhada com o Dataproc sem servidor (opcional)

É possível testar uma versão avançada desse DAG com um PySpark mais complexo no fluxo de processamento de dados. Consulte Extensão do Dataproc para o exemplo de análise de dados no GitHub.

Limpeza

Exclua os recursos individuais que você criou para este tutorial:

A seguir