Iniciar pipelines do Dataflow com o Cloud Composer

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Esta página descreve como usar a DataflowTemplateOperator para iniciar Pipelines do Dataflow de Cloud Composer O pipeline Cloud Storage Text para BigQuery é um pipeline em lote que permite o upload de arquivos de texto armazenados em Cloud Storage, transforme-os usando uma função definida pelo usuário (UDF, na sigla em inglês) do JavaScript fornecida por você e gere os resultados para no BigQuery.

Visão geral

• Antes de iniciar o fluxo de trabalho, você vai criar as seguintes entidades:

  • Uma tabela vazia do BigQuery de um conjunto de dados vazio que conterá as seguintes colunas de informações: location, average_temperature, month e, opcionalmente, inches_of_rain, is_current e latest_measurement.

  • Um arquivo JSON que normaliza os dados do .txt. no formato correto para os tabela do BigQuery esquema. O objeto JSON terá uma matriz de BigQuery Schema, em que cada objeto conterá um nome de coluna, o tipo de entrada e se mas não é obrigatório.

  • Um arquivo .txt de entrada que vai conter os dados que serão enviados em lote à tabela do BigQuery.

  • Uma função definida pelo usuário escrita em JavaScript que transformará cada linha do arquivo .txt nas variáveis relevantes para a tabela.

  • Um arquivo DAG do Airflow que apontará para o local .

• Em seguida, faça upload do arquivo .txt, do arquivo UDF .js e do esquema .json. para um bucket do Cloud Storage. Você também vai fazer upload do DAG para do ambiente do Cloud Composer.

• Depois do upload do DAG, o Airflow executará uma tarefa a partir dele. Esta tarefa iniciar um pipeline do Dataflow que vai aplicar função definida pelo usuário ao arquivo .txt e formate-a de acordo com a esquema JSON.

• Por fim, os dados serão enviados para a tabela do BigQuery que você criou anteriormente.

Antes de começar

• Para criar este guia, é necessário ter familiaridade com JavaScript a função definida pelo usuário.
• Para seguir este guia, é necessário ter um Cloud Composer de nuvem. Consulte Criar ambiente. Você pode usar qualquer versão do Cloud Composer com este guia.

• Ative as APIs Cloud Composer, Dataflow, Cloud Storage, BigQuery.

  Ative as APIs

Criar uma tabela vazia do BigQuery com uma definição de esquema

Criar uma tabela do BigQuery com uma definição de esquema. Você usará essa definição de esquema mais adiante neste guia. Isso A tabela do BigQuery vai conter os resultados do upload em lote.

Importante: seus recursos e O bucket do Cloud Storage precisa estar no mesmo região do Compute Engine.

Para criar uma tabela vazia com definição de esquema, faça o seguinte:

Console

1. No console do Google Cloud, acesse o BigQuery página:

   Ir para o BigQuery

2. No painel de navegação, na seção Recursos, expanda o projeto.

3. No painel de detalhes, clique em Criar conjunto de dados.

   

4. Na página "Criar conjunto de dados", na seção ID do conjunto de dados, nomeie seu Conjunto de dados average_weather. Não altere os outros campos state.

   

5. Clique em Criar conjunto de dados.

6. Volte para o painel de navegação, na seção Recursos, expanda seu projeto. Em seguida, clique no conjunto de dados average_weather.

7. No painel de detalhes, clique em Criar tabela.

   

8. Na página Criar tabela, na seção Origem, selecione Tabela vazia.

9. Na página Criar tabela, na seção Destino:

   • Em Nome do conjunto de dados, escolha o conjunto de dados average_weather.

     

   • No campo Nome da tabela, digite o nome average_weather.

   • Verifique se Table type está definido como Native table.

10. Na seção Esquema, insira a definição do esquema. É possível usar uma das seguintes abordagens:

    • Insira as informações do esquema manualmente ativando Editar como texto e inserindo o esquema da tabela como uma matriz JSON. Digite o seguinte :

      [
          {
              "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"
          }
      ]
      

    • Use Adicionar campo para inserir manualmente o esquema:

      

11. Em Configurações de partição e cluster, não altere os valores o valor de No partitioning.

12. Na seção Opções avançadas, para Criptografia, não altere o valor o valor padrão, Google-managed key.

13. Clique em Criar tabela.

.

Observação :ao criar uma tabela vazia usando o console do Google Cloud, não é possível adicionar um rótulo, uma descrição ou um prazo de validade. É possível adicionar essas propriedades opcionais ao criar uma tabela usando a CLI ou a API. Depois de crie uma tabela no console do Google Cloud, adicione valores tempo, descrição e rótulos.

bq

Use o comando bq mk para criar um conjunto de dados e uma tabela vazios neste no conjunto de dados.

Execute o comando a seguir para criar um conjunto de dados de clima global médio:

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

Substitua:

• LOCATION: a região em que o ambiente está localizado.
• PROJECT_ID: o ID do projeto.

Execute o comando a seguir para criar uma tabela vazia no conjunto de dados com a definição do 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

Após a criação da tabela, é possível atualizar a expiração, a descrição e os rótulos da tabela. É possível também modificar a definição do esquema.

Python

Salvar este código como dataflowtemplateoperator_create_dataset_and_table_helper.py e atualizar as variáveis nele para refletir seu projeto e local, então execute-o com o seguinte comando:

python dataflowtemplateoperator_create_dataset_and_table_helper.py

Python

Para autenticar no Cloud Composer, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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}")

Criar um bucket do Cloud Storage

Importante: seus recursos e as O bucket do Cloud Storage precisa estar no mesmo região do Compute Engine.

Criar um bucket para armazenar todos os arquivos necessários para o fluxo de trabalho. O DAG que você criar mais tarde neste guia fará referência aos arquivos que você enviar ao do Google Cloud Storage. Para criar um novo bucket de armazenamento:

Console

1. Abra o Cloud Storage no console do Google Cloud.

   Acesse o Cloud Storage

2. Clique em Criar bucket para abrir o formulário de criação de bucket.

   1. Insira as informações do bucket e clique em Continuar para concluir cada etapa:

      • Especifique um Nome globalmente exclusivo para o bucket. Este guia usa bucketName, por exemplo.

      • Selecione Região para o tipo de local. Em seguida, selecione um Local em que os dados do bucket serão armazenados.

      • Selecione Padrão como a classe de armazenamento padrão dos dados.

      • Selecione o controle de acesso Uniforme para acessar os objetos.

   2. Clique em Concluído.

gsutil

Use o comando gsutil mb:

gsutil mb gs://bucketName/

Substitua:

• bucketName: o nome do bucket que você criou anteriormente neste guia.

Amostras de código

C#

Para autenticar no Cloud Composer, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no Cloud Composer, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no Cloud Composer, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no Cloud Composer, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no Cloud Composer, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Criar um esquema do BigQuery formatado em JSON para a tabela de saída

Crie um arquivo de esquema do BigQuery formatado em JSON que corresponda à tabela de saída criada anteriormente. Os nomes, tipos e modos de campos precisam corresponder àquelas definidas anteriormente na tabela do BigQuery esquema. Esse arquivo normalizará os dados do seu arquivo .txt para um formato compatíveis com seu esquema do BigQuery. Nomear este arquivo 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"
    }]
}

Criar um arquivo JavaScript para formatar os dados

Nesse arquivo, você definirá a UDF (função definida pelo usuário) que fornece a lógica para transformar as linhas de texto em seu arquivo de entrada. Observe que este usa cada linha de texto do arquivo de entrada como um argumento próprio, a função será executada uma vez para cada linha do arquivo de entrada. Nomear este arquivo 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);
}

Criar o arquivo de entrada

Esse arquivo conterá as informações que você deseja enviar para o seu Tabela do BigQuery. Copie este arquivo localmente e dê um nome a ele 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

Atenção: certifique-se de que não haja linhas em branco no final de sua inputFile.txt para evitar um erro do Dataflow.

Faça upload dos arquivos para o bucket

Faça upload dos arquivos a seguir no bucket do Cloud Storage que você criou antes:

• O esquema do BigQuery formatado em JSON (.json)
• A função JavaScript definida pelo usuário (transformCSVtoJSON.js)

• O arquivo de entrada do texto que você quer processar (.txt)

Console

1. No Console do Google Cloud, acesse a página Buckets do Cloud Storage.
   

   Acessar buckets

2. Na lista de buckets, clique no seu bucket.

3. Na guia Objetos do bucket, siga um destes procedimentos:

   • Arraste e solte os arquivos que você quer enviar da área de trabalho ou do gerenciador de arquivos para o painel principal no console do Google Cloud.

   • Clique no botão Fazer upload de arquivos, selecione os arquivos que deseja faça o upload na caixa de diálogo exibida e clique em Abrir.

gsutil

Execute o comando gsutil cp:

gsutil cp OBJECT_LOCATION gs://bucketName

Substitua:

• bucketName: o nome do bucket que você criou anteriormente em neste guia.
• OBJECT_LOCATION: o caminho local do objeto. Por exemplo, Desktop/transformCSVtoJSON.js.

Amostras de código

Python

Para autenticar no Cloud Composer, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no Cloud Composer, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Configurar o DataflowTemplateOperator

Antes de executar o DAG, defina as seguintes variáveis do Airflow.

Variável do Airflow	Valor
project_id	O ID do projeto
gce_zone	Zona do Compute Engine em que o cluster do Dataflow precisam ser criados
bucket_path	O local do bucket do Cloud Storage que você criou mais cedo

Agora você fará referência aos arquivos criados anteriormente para criar um DAG que inicie o fluxo de trabalho do Dataflow. Copie este DAG e salve-o localmente 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/",
        },
    )

Fazer upload do DAG para o Cloud Storage

Faça upload do DAG para a pasta /dags no do Google Cloud. Quando o upload for concluído, você poderá vê-lo ao: Clique no link Pasta de DAGs no Cloud Composer. Ambientes.

Ver o status da tarefa

1. Acesse a interface da Web do Airflow.
2. Na página "DAGs", clique no nome do DAG (como composerDataflowDAG).
3. Na página "Detalhes dos DAGs", clique em Visualizar gráfico.

4. Verificar status:

   • Failed: a tarefa tem uma caixa vermelha ao redor. Também é possível manter o ponteiro sobre a tarefa e procurar por Estado: com falha.

   • Success: a tarefa tem uma caixa verde ao redor. Você também pode manter o ponteiro sobre a tarefa e verificar Estado: sucesso.

Após alguns minutos, é possível verificar os resultados no Dataflow e no BigQuery.

Ver o job no Dataflow

1. No Console do Google Cloud, abra a página Dataflow.

   Acessar o Dataflow

2. Seu job se chama dataflow_operator_transform_csv_to_bq, com um ID exclusivo anexado ao final do nome com um hífen, assim:

   

3. Clique no nome para ver a detalhes de trabalho.

   

Ver os resultados no BigQuery

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

   Ir para o BigQuery

2. Você pode enviar consultas usando o SQL padrão. Use a consulta a seguir para ver as linhas que foram adicionadas à tabela:

   SELECT * FROM projectId.average_weather.average_weather