Cloud Composer 1 se encuentra en modo posterior al mantenimiento. Google no lanza más actualizaciones para Cloud Composer 1, incluidas las versiones nuevas de Airflow, correcciones de errores y actualizaciones de seguridad. Recomendamos planificar la migración a Cloud Composer 2.

Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

Inicia canalizaciones de Dataflow con Cloud Composer

Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 3

En esta página, se describe cómo usar DataflowTemplateOperator para iniciar Canalizaciones de Dataflow desde Cloud Composer Canalización de texto de Cloud Storage a BigQuery es una canalización por lotes que permite subir archivos de texto almacenados en Cloud Storage, transformarlos con una función definida por el usuario (UDF) de JavaScript que proporciones y enviar los resultados a en BigQuery.

se subirá una función definida por el usuario, un archivo de entrada y un esquema JSON.
a un bucket de Cloud Storage. Un DAG que haga referencia a estos archivos iniciará una canalización por lotes de Dataflow que aplicará la función definida por el usuario y el archivo de esquema JSON al archivo de entrada. Después, este contenido se subirá a una tabla de BigQuery.

Descripción general

Antes de iniciar el flujo de trabajo, crearás las siguientes entidades:
- Una tabla de BigQuery vacía con un conjunto de datos vacío que contendrá las siguientes columnas de información: location, average_temperature, month y, de forma opcional, inches_of_rain, is_current y latest_measurement.
- Un archivo JSON que normalizará los datos de .txt en el formato correcto para los atributos . El objeto JSON tendrá un array de BigQuery Schema, en el que cada objeto contendrá un nombre de columna, un tipo de entrada y si Es un campo obligatorio.
- Un archivo .txt de entrada que contendrá los datos que se subirán por lotes a la tabla de BigQuery.
- Una función definida por el usuario escrita en JavaScript que transformará cada línea del archivo .txt en las variables relevantes para nuestra tabla.
- Un archivo de DAG de Airflow que apuntará a la ubicación de estas archivos.
A continuación, subirás el archivo .txt, el archivo de la UDF .js y el esquema .json. en un bucket de Cloud Storage. También subirás el DAG tu entorno de Cloud Composer.
Después de que se suba el DAG, Airflow ejecutará una tarea desde él. Esta tarea hará lo siguiente: iniciar una canalización de Dataflow que aplicará Función definida por el usuario para el archivo .txt y aplícale el formato según las Esquema JSON.
Por último, los datos se subirán a la tabla de BigQuery que creaste anteriormente.

Antes de comenzar

Esta guía requiere familiaridad con JavaScript para escribir y la función definida por el usuario.
En esta guía, se da por sentado que ya tienes Cloud Composer en un entorno de nube. Consulta Crea un entorno. Puedes usa cualquier versión de Cloud Composer con esta guía.
Habilita las API de Cloud Composer, Dataflow, Cloud Storage, BigQuery.
Habilita las API

Crea una tabla de BigQuery vacía con una definición de esquema

Crear una tabla de BigQuery con una definición de esquema Tú usaremos esta definición de esquema más adelante en esta guía. Esta La tabla de BigQuery contendrá los resultados de la carga por lotes.

Para crear una tabla vacía con una definición de esquema, haz lo siguiente:

Console

En la consola de Google Cloud, ve a BigQuery página:

Ir a BigQuery
En el panel de navegación, en la sección Recursos, expande tu proyecto.
En el panel de detalles, haz clic en Crear conjunto de datos.
En la página Crear conjunto de datos, en la sección ID del conjunto de datos, asigna un nombre a tu Conjunto de datos average_weather. Deja todos los demás campos con la configuración predeterminada. state.
Haz clic en Crear conjunto de datos.
Vuelve al panel de navegación, en la sección Recursos, expande tu proyecto. Luego, haz clic en el conjunto de datos average_weather.
En el panel de detalles, haz clic en Crear tabla (Create table).
En la página Crear tabla, en la sección Origen, selecciona Tabla vacía.
En la sección Destination (Destino) de la página Create table (Crear tabla), haz lo siguiente:
- En Nombre del conjunto de datos, selecciona el conjunto de datos average_weather.
- En el campo Nombre de la tabla, ingresa el nombre average_weather.
- Verifica que Tipo de tabla esté establecido en Tabla nativa.

En la sección Esquema, ingresa la definición del esquema. Puedes usar uno de los siguientes enfoques:

Ingresa la información del esquema manualmente habilitando Editar como texto. ingresando el esquema de la tabla como un array JSON. Escribe lo siguiente campos:

[
    {
        "name": "location",
        "type": "GEOGRAPHY",
        "mode": "REQUIRED"
    },
    {
        "name": "average_temperature",
        "type": "INTEGER",
        "mode": "REQUIRED"
    },
    {
        "name": "month",
        "type": "STRING",
        "mode": "REQUIRED"
    },
    {
        "name": "inches_of_rain",
        "type": "NUMERIC"
    },
    {
        "name": "is_current",
        "type": "BOOLEAN"
    },
    {
        "name": "latest_measurement",
        "type": "DATE"
    }
]

Usa Agregar campo para ingresar el esquema de forma manual:

En Configuración de particiones y clústeres, deja los valores predeterminados. valor, No partitioning.
En la sección Opciones avanzadas, en Encriptación, deja la el valor predeterminado es Google-managed key.
Haz clic en Crear tabla.

bq

Usa el comando bq mk para crear un conjunto de datos vacío y una tabla en este de tu conjunto de datos.

Ejecuta el siguiente comando para crear un conjunto de datos del clima promedio global:

bq --location=LOCATION mk \
    --dataset PROJECT_ID:average_weather

Reemplaza lo siguiente:

LOCATION: Es la región en la que se encuentra el entorno.
PROJECT_ID: El ID del proyecto

Ejecuta el siguiente comando para crear una tabla vacía en este conjunto de datos con la definición del esquema:

bq mk --table \
PROJECT_ID:average_weather.average_weather \
location:GEOGRAPHY,average_temperature:INTEGER,month:STRING,inches_of_rain:NUMERIC,is_current:BOOLEAN,latest_measurement:DATE

Después de crear la tabla, puedes actualización el vencimiento, la descripción y las etiquetas de la tabla. También puedes modificar la definición de esquema.

Python

Guardar este código como dataflowtemplateoperator_create_dataset_and_table_helper.py y actualizar las variables para reflejar el proyecto y la ubicación, ejecútalo con el siguiente comando:

python dataflowtemplateoperator_create_dataset_and_table_helper.py

Python

Para autenticarte en Cloud Composer, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.


# Make sure to follow the quickstart setup instructions beforehand.
# See instructions here:
# https://cloud.google.com/bigquery/docs/quickstarts/quickstart-client-libraries

# Before running the sample, be sure to install the bigquery library
# in your local environment by running pip install google.cloud.bigquery

from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): Replace with your values
project = "your-project"  # Your GCP Project
location = "US"  # the location where you want your BigQuery data to reside. For more info on possible locations see https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations
dataset_name = "average_weather"


def create_dataset_and_table(project, location, dataset_name):
    # Construct a BigQuery client object.
    client = bigquery.Client(project)

    dataset_id = f"{project}.{dataset_name}"

    # Construct a full Dataset object to send to the API.
    dataset = bigquery.Dataset(dataset_id)

    # Set the location to your desired location for the dataset.
    # For more information, see this link:
    # https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations
    dataset.location = location

    # Send the dataset to the API for creation.
    # Raises google.api_core.exceptions.Conflict if the Dataset already
    # exists within the project.
    dataset = client.create_dataset(dataset)  # Make an API request.

    print(f"Created dataset {client.project}.{dataset.dataset_id}")

    # Create a table from this dataset.

    table_id = f"{client.project}.{dataset_name}.average_weather"

    schema = [
        bigquery.SchemaField("location", "GEOGRAPHY", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("average_temperature", "INTEGER", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("month", "STRING", mode="REQUIRED"),
        bigquery.SchemaField("inches_of_rain", "NUMERIC", mode="NULLABLE"),
        bigquery.SchemaField("is_current", "BOOLEAN", mode="NULLABLE"),
        bigquery.SchemaField("latest_measurement", "DATE", mode="NULLABLE"),
    ]

    table = bigquery.Table(table_id, schema=schema)
    table = client.create_table(table)  # Make an API request.
    print(f"Created table {table.project}.{table.dataset_id}.{table.table_id}")

Cree un bucket de Cloud Storage

Crea un bucket que contenga todos los archivos necesarios para el flujo de trabajo. El DAG que crear más adelante en esta guía harán referencia a los archivos que subas a esta bucket de almacenamiento. Para crear un bucket de almacenamiento nuevo, sigue estos pasos:

Console

Abre Cloud Storage en la consola de Google Cloud.

Ir a Cloud Storage
Haz clic en Crear depósito para abrir el formulario de creación de depósitos.
1. Ingresa la información de tu bucket y haz clic en Continuar para completar cada paso:
  - Especifica un nombre global único para tu bucket. En esta guía, se utiliza bucketName como ejemplo.
  - Selecciona Región para el tipo de ubicación. Luego, selecciona Ubicación donde se almacenarán los datos del bucket.
  - Selecciona Estándar como la clase de almacenamiento predeterminada para tus datos.
  - Selecciona el control de acceso Uniforme para acceder a los objetos.
2. Haz clic en Listo.

gsutil

Usa el comando gsutil mb:

gsutil mb gs://bucketName/

Reemplaza lo siguiente:

bucketName: Es el nombre del bucket que creaste con anterioridad en este .

Muestras de código

C#


using Google.Apis.Storage.v1.Data;
using Google.Cloud.Storage.V1;
using System;

public class CreateBucketSample
{
    public Bucket CreateBucket(
        string projectId = "your-project-id",
        string bucketName = "your-unique-bucket-name")
    {
        var storage = StorageClient.Create();
        var bucket = storage.CreateBucket(projectId, bucketName);
        Console.WriteLine($"Created {bucketName}.");
        return bucket;
    }
}

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	"cloud.google.com/go/storage"
)

// createBucket creates a new bucket in the project.
func createBucket(w io.Writer, projectID, bucketName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// bucketName := "bucket-name"
	ctx := context.Background()
	client, err := storage.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("storage.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, time.Second*30)
	defer cancel()

	bucket := client.Bucket(bucketName)
	if err := bucket.Create(ctx, projectID, nil); err != nil {
		return fmt.Errorf("Bucket(%q).Create: %w", bucketName, err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Bucket %v created\n", bucketName)
	return nil
}

Java

import com.google.cloud.storage.Bucket;
import com.google.cloud.storage.BucketInfo;
import com.google.cloud.storage.Storage;
import com.google.cloud.storage.StorageOptions;

public class CreateBucket {
  public static void createBucket(String projectId, String bucketName) {
    // The ID of your GCP project
    // String projectId = "your-project-id";

    // The ID to give your GCS bucket
    // String bucketName = "your-unique-bucket-name";

    Storage storage = StorageOptions.newBuilder().setProjectId(projectId).build().getService();

    Bucket bucket = storage.create(BucketInfo.newBuilder(bucketName).build());

    System.out.println("Created bucket " + bucket.getName());
  }
}

Python

from google.cloud import storage


def create_bucket(bucket_name):
    """Creates a new bucket."""
    # bucket_name = "your-new-bucket-name"

    storage_client = storage.Client()

    bucket = storage_client.create_bucket(bucket_name)

    print(f"Bucket {bucket.name} created")

Ruby

def create_bucket bucket_name:
  # The ID to give your GCS bucket
  # bucket_name = "your-unique-bucket-name"

  require "google/cloud/storage"

  storage = Google::Cloud::Storage.new
  bucket  = storage.create_bucket bucket_name

  puts "Created bucket: #{bucket.name}"
end

Crea un esquema de BigQuery con formato JSON para la tabla de salida

Crea un archivo de esquema de BigQuery con formato JSON que coincida con la tabla de salida que creaste antes. Ten en cuenta que los nombres, tipos y modos de los campos debe coincidir con los definidos anteriormente en tu tabla de BigQuery . Este archivo normalizará los datos de tu archivo .txt en un formato compatibles con tu esquema de BigQuery. Asígnale un nombre al archivo jsonSchema.json

{
    "BigQuery Schema": [
    {
        "name": "location",
        "type": "GEOGRAPHY",
        "mode": "REQUIRED"
    },
    {
        "name": "average_temperature",
        "type": "INTEGER",
        "mode": "REQUIRED"
    },
    {
        "name": "month",
        "type": "STRING",
        "mode": "REQUIRED"
    },
    {
        "name": "inches_of_rain",
        "type": "NUMERIC"
    },
    {
        "name": "is_current",
        "type": "BOOLEAN"
    },
    {
        "name": "latest_measurement",
        "type": "DATE"
    }]
}

Crea un archivo JavaScript para dar formato a tus datos

En este archivo, definirás tu UDF (función definida por el usuario) que proporciona la lógica para transformar las líneas de texto en tu archivo de entrada. Ten en cuenta que esta toma cada línea de texto en tu archivo de entrada como su propio argumento, por lo que la función se ejecutará una vez por cada línea de tu archivo de entrada. Asígnale un nombre al archivo transformCSVtoJSON.js


function transformCSVtoJSON(line) {
  var values = line.split(',');
  var properties = [
    'location',
    'average_temperature',
    'month',
    'inches_of_rain',
    'is_current',
    'latest_measurement',
  ];
  var weatherInCity = {};

  for (var count = 0; count < values.length; count++) {
    if (values[count] !== 'null') {
      weatherInCity[properties[count]] = values[count];
    }
  }

  return JSON.stringify(weatherInCity);
}

Crea tu archivo de entrada

Este archivo contendrá la información que quieras subir a tu en la tabla de BigQuery. Copia este archivo de forma local y asígnale un nombre inputFile.txt

POINT(40.7128 74.006),45,'July',null,true,2020-02-16
POINT(41.8781 87.6298),23,'October',13,false,2015-02-13
POINT(48.8566 2.3522),80,'December',null,true,null
POINT(6.5244 3.3792),15,'March',14,true,null

Sube los archivos al bucket

Sube los siguientes archivos al bucket de Cloud Storage que creaste antes:

Esquema de BigQuery con formato JSON (.json)
Función definida por el usuario de JavaScript (transformCSVtoJSON.js)
El archivo de entrada del texto que deseas procesar (.txt)

Console

En la consola de Google Cloud, ve a la página Buckets de Cloud Storage.
Ir a Buckets
En la lista de buckets, haz clic en tu bucket.
En la pestaña Objetos para el bucket, realiza una de las siguientes acciones:
- Arrastra y suelta los archivos deseados desde tu escritorio o administrador de archivos en el panel principal de la consola de Google Cloud.
- Haz clic en el botón Subir archivos, selecciona los archivos que deseas Subir en el diálogo que aparece y haz clic en Abrir.

gsutil

Ejecuta el comando gsutil cp:

gsutil cp OBJECT_LOCATION gs://bucketName

Reemplaza lo siguiente:

bucketName: Es el nombre del bucket que creaste con anterioridad en en esta guía.
OBJECT_LOCATION: Es la ruta de acceso local a tu objeto. Por ejemplo, Desktop/transformCSVtoJSON.js

Muestras de código

Python

from google.cloud import storage


def upload_blob(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name):
    """Uploads a file to the bucket."""
    # The ID of your GCS bucket
    # bucket_name = "your-bucket-name"
    # The path to your file to upload
    # source_file_name = "local/path/to/file"
    # The ID of your GCS object
    # destination_blob_name = "storage-object-name"

    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(destination_blob_name)

    # Optional: set a generation-match precondition to avoid potential race conditions
    # and data corruptions. The request to upload is aborted if the object's
    # generation number does not match your precondition. For a destination
    # object that does not yet exist, set the if_generation_match precondition to 0.
    # If the destination object already exists in your bucket, set instead a
    # generation-match precondition using its generation number.
    generation_match_precondition = 0

    blob.upload_from_filename(source_file_name, if_generation_match=generation_match_precondition)

    print(
        f"File {source_file_name} uploaded to {destination_blob_name}."
    )

Ruby

def upload_file bucket_name:, local_file_path:, file_name: nil
  # The ID of your GCS bucket
  # bucket_name = "your-unique-bucket-name"

  # The path to your file to upload
  # local_file_path = "/local/path/to/file.txt"

  # The ID of your GCS object
  # file_name = "your-file-name"

  require "google/cloud/storage"

  storage = Google::Cloud::Storage.new
  bucket  = storage.bucket bucket_name, skip_lookup: true

  file = bucket.create_file local_file_path, file_name

  puts "Uploaded #{local_file_path} as #{file.name} in bucket #{bucket_name}"
end

Configura DataflowTemplateOperator

Antes de ejecutar el DAG, configura las siguientes variables de Airflow.

Variable de Airflow	Valor
`project_id`	El ID del proyecto
`gce_zone`	Zona de Compute Engine donde el clúster de Dataflow debe crearse.
`bucket_path`	La ubicación del bucket de Cloud Storage que creaste más temprano

Ahora harás referencia a los archivos que creaste antes para crear un DAG que inicie el flujo de trabajo de Dataflow. Copia este DAG y guárdalo de forma local como composer-dataflow-dag.py.

Airflow 2



"""Example Airflow DAG that creates a Cloud Dataflow workflow which takes a
text file and adds the rows to a BigQuery table.

This DAG relies on four Airflow variables
https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/variables.html
* project_id - Google Cloud Project ID to use for the Cloud Dataflow cluster.
* gce_zone - Google Compute Engine zone where Cloud Dataflow cluster should be
  created.
For more info on zones where Dataflow is available see:
https://cloud.google.com/dataflow/docs/resources/locations
* bucket_path - Google Cloud Storage bucket where you've stored the User Defined
Function (.js), the input file (.txt), and the JSON schema (.json).
"""

import datetime

from airflow import models
from airflow.providers.google.cloud.operators.dataflow import (
    DataflowTemplatedJobStartOperator,
)
from airflow.utils.dates import days_ago

bucket_path = "{{var.value.bucket_path}}"
project_id = "{{var.value.project_id}}"
gce_zone = "{{var.value.gce_zone}}"


default_args = {
    # Tell airflow to start one day ago, so that it runs as soon as you upload it
    "start_date": days_ago(1),
    "dataflow_default_options": {
        "project": project_id,
        # Set to your zone
        "zone": gce_zone,
        # This is a subfolder for storing temporary files, like the staged pipeline job.
        "tempLocation": bucket_path + "/tmp/",
    },
}

# Define a DAG (directed acyclic graph) of tasks.
# Any task you create within the context manager is automatically added to the
# DAG object.
with models.DAG(
    # The id you will see in the DAG airflow page
    "composer_dataflow_dag",
    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:
    start_template_job = DataflowTemplatedJobStartOperator(
        # The task id of your job
        task_id="dataflow_operator_transform_csv_to_bq",
        # The name of the template that you're using.
        # Below is a list of all the templates you can use.
        # For versions in non-production environments, use the subfolder 'latest'
        # https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided-batch#gcstexttobigquery
        template="gs://dataflow-templates/latest/GCS_Text_to_BigQuery",
        # Use the link above to specify the correct parameters for your template.
        parameters={
            "javascriptTextTransformFunctionName": "transformCSVtoJSON",
            "JSONPath": bucket_path + "/jsonSchema.json",
            "javascriptTextTransformGcsPath": bucket_path + "/transformCSVtoJSON.js",
            "inputFilePattern": bucket_path + "/inputFile.txt",
            "outputTable": project_id + ":average_weather.average_weather",
            "bigQueryLoadingTemporaryDirectory": bucket_path + "/tmp/",
        },
    )

Airflow 1



"""Example Airflow DAG that creates a Cloud Dataflow workflow which takes a
text file and adds the rows to a BigQuery table.

This DAG relies on four Airflow variables
https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/variables.html
* project_id - Google Cloud Project ID to use for the Cloud Dataflow cluster.
* gce_zone - Google Compute Engine zone where Cloud Dataflow cluster should be
  created.
  created.
Learn more about the difference between the two here:
https://cloud.google.com/compute/docs/regions-zones
* bucket_path - Google Cloud Storage bucket where you've stored the User Defined
Function (.js), the input file (.txt), and the JSON schema (.json).
"""

import datetime

from airflow import models
from airflow.contrib.operators.dataflow_operator import DataflowTemplateOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

bucket_path = "{{var.value.bucket_path}}"
project_id = "{{var.value.project_id}}"
gce_zone = "{{var.value.gce_zone}}"


default_args = {
    # Tell airflow to start one day ago, so that it runs as soon as you upload it
    "start_date": days_ago(1),
    "dataflow_default_options": {
        "project": project_id,
        # Set to your zone
        "zone": gce_zone,
        # This is a subfolder for storing temporary files, like the staged pipeline job.
        "tempLocation": bucket_path + "/tmp/",
    },
}

# Define a DAG (directed acyclic graph) of tasks.
# Any task you create within the context manager is automatically added to the
# DAG object.
with models.DAG(
    # The id you will see in the DAG airflow page
    "composer_dataflow_dag",
    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:
    start_template_job = DataflowTemplateOperator(
        # The task id of your job
        task_id="dataflow_operator_transform_csv_to_bq",
        # The name of the template that you're using.
        # Below is a list of all the templates you can use.
        # For versions in non-production environments, use the subfolder 'latest'
        # https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided-batch#gcstexttobigquery
        template="gs://dataflow-templates/latest/GCS_Text_to_BigQuery",
        # Use the link above to specify the correct parameters for your template.
        parameters={
            "javascriptTextTransformFunctionName": "transformCSVtoJSON",
            "JSONPath": bucket_path + "/jsonSchema.json",
            "javascriptTextTransformGcsPath": bucket_path + "/transformCSVtoJSON.js",
            "inputFilePattern": bucket_path + "/inputFile.txt",
            "outputTable": project_id + ":average_weather.average_weather",
            "bigQueryLoadingTemporaryDirectory": bucket_path + "/tmp/",
        },
    )

Sube el DAG a Cloud Storage

Sube tu DAG a la carpeta /dags en el archivo bucket. Una vez que la carga se haya completado correctamente, podrás verla de la siguiente manera: Haz clic en el vínculo Carpeta de DAG en Cloud Composer. Página de entornos.

La carpeta de DAG en tu entorno contiene tus DAG

Consulta el estado de la tarea

Ve a la interfaz web de Airflow.
En la página de los DAG, haz clic en el nombre del DAG (p. ej., composerDataflowDAG).
En la página de detalles de los DAG, haz clic en Graph View.
Verifica el estado:
- Failed: La tarea tiene un recuadro rojo alrededor. También puedes mantener el puntero sobre la tarea y buscar State: Failed.
- Success: La tarea tiene un recuadro verde alrededor. También puedes mantener el puntero sobre la tarea y buscar Estado: Correcto.

Después de unos minutos, puedes verificar los resultados en Dataflow y en BigQuery.

Visualiza tu trabajo en Dataflow

En la consola de Google Cloud, ve a la página Dataflow.

Ir a Dataflow
Tu trabajo se llama dataflow_operator_transform_csv_to_bq con un ID único al final del nombre con un guion, como se muestra a continuación:
Haz clic en el nombre para ver detalles del trabajo.

Visualiza tus resultados en BigQuery

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
Puedes enviar una consulta mediante SQL estándar. Usa la siguiente consulta para ver las filas que se agregaron a su tabla:
```
SELECT * FROM projectId.average_weather.average_weather
```