Cloud Composer 1 befindet sich im Modus „Nach der Wartung“. Google veröffentlicht keine weiteren Updates für Cloud Composer 1, einschließlich neuer Versionen von Airflow sowie Fehlerkorrekturen und Sicherheitsupdates. Wir empfehlen die Migration zu Cloud Composer 2.

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Dataflow-Pipelines mit Cloud Composer starten

Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 3

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie du den DataflowTemplateOperator zum Starten verwendest. Dataflow-Pipelines von Cloud Composer Pipeline von Cloud Storage Text für BigQuery ist eine Batch-Pipeline, mit der Sie Textdateien hochladen können, Cloud Storage, transformieren Sie sie mithilfe einer von Ihnen bereitgestellten benutzerdefinierten JavaScript-Funktion (User Defined Function, UDF) und geben die Ergebnisse in BigQuery

werden eine benutzerdefinierte Funktion, eine Eingabedatei und ein JSON-Schema hochgeladen.
in einen Cloud Storage-Bucket. Ein DAG, der auf diese Dateien verweist, startet eine Dataflow-Batchpipeline, die die benutzerdefinierte Funktion und die JSON-Schemadatei auf die Eingabedatei anwendet. Anschließend werden diese Inhalte in eine BigQuery-Tabelle hochgeladen

Übersicht

Bevor Sie mit dem Workflow beginnen, erstellen Sie die folgenden Entitäten:
- Eine leere BigQuery-Tabelle aus einem leeren Dataset, die die folgenden Spalten mit Informationen enthält: location, average_temperature, month und optional inches_of_rain, is_current und latest_measurement.
- Eine JSON-Datei, die die Daten aus dem .txt normalisiert in das richtige Format für die Schema. Das JSON-Objekt hat ein Array von BigQuery Schema, wobei enthält jedes Objekt einen Spaltennamen, den Eingabetyp und die Angabe, kein Pflichtfeld.
- Eine .txt-Eingabedatei mit den Daten, die im Batch hochgeladen werden in die BigQuery-Tabelle.
- Eine in JavaScript geschriebene benutzerdefinierte Funktion, die jede Zeile der .txt-Datei in die für unsere Tabelle relevanten Variablen umwandelt.
- Eine Airflow-DAG-Datei, die auf den Speicherort dieser Dateien.
Als Nächstes laden Sie die Datei .txt, die UDF-Datei .js und das Schema .json hoch in einen Cloud Storage-Bucket speichern. Außerdem laden Sie den DAG in Ihre Cloud Composer-Umgebung.
Nachdem der DAG hochgeladen wurde, führt Airflow eine Aufgabe davon aus. Bei dieser Aufgabe eine Dataflow-Pipeline starten, Benutzerdefinierte Funktion zur Datei .txt hinzu und formatieren Sie sie entsprechend dem JSON-Schema.
Schließlich werden die Daten in die BigQuery-Tabelle die Sie zuvor erstellt haben.

Hinweise

Für dieses Handbuch müssen Sie mit JavaScript vertraut sein, um schreiben zu können. die benutzerdefinierte Funktion.
In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie bereits über zu verbessern. Informationen zum Erstellen einer Umgebung finden Sie unter Umgebung erstellen. Sie können Verwenden Sie in dieser Anleitung eine beliebige Version von Cloud Composer.
Cloud Composer, Dataflow, Cloud Storage, BigQuery APIs aktivieren.
Aktivieren Sie die APIs

Leere BigQuery-Tabelle mit einer Schemadefinition erstellen

Erstellen Sie eine BigQuery-Tabelle mit einer Schemadefinition. Ich wird diese Schemadefinition später in diesem Leitfaden verwenden. Dieses Die BigQuery-Tabelle enthält die Ergebnisse des Batch-Uploads.

So erstellen Sie eine leere Tabelle mit einer Schemadefinition:

Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“ auf. Seite:

BigQuery aufrufen
Maximieren Sie im Navigationsbereich im Abschnitt Ressourcen Ihr Projekt.
Klicken Sie im Detailbereich auf Dataset erstellen.
Geben Sie auf der Seite „Dataset erstellen“ im Abschnitt Dataset-ID einen Namen für Ihren Dataset average_weather. Übernehmen Sie für alle anderen Felder die Standardwerte. Bundesstaat.
Klicken Sie auf Dataset erstellen.
Kehren Sie zum Navigationsbereich zurück. Maximieren Sie im Abschnitt Ressourcen für Ihr Projekt. Klicken Sie dann auf das Dataset average_weather.
Klicken Sie im Detailfeld auf Tabelle erstellen.
Wählen Sie auf der Seite Tabelle erstellen im Abschnitt Quelle die Option Leere Tabelle.
Gehen Sie auf der Seite Create table (Tabelle erstellen) im Abschnitt Destination (Ziel) so vor:
- Wählen Sie für Dataset-Name das Dataset average_weather aus.
- Geben Sie im Feld Tabellenname den Namen average_weather ein.
- Achten Sie darauf, dass der Tabellentyp auf Native Tabelle eingestellt ist.

Geben Sie im Abschnitt Schema die Schemadefinition ein. Sie können einen der folgenden Ansätze verwenden:

Geben Sie Schemainformationen manuell ein, indem Sie Als Text bearbeiten aktivieren und geben Sie das Tabellenschema als JSON-Array ein. Geben Sie Folgendes ein: Felder:

[
    {
        "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"
    }
]

Geben Sie das Schema mit Feld hinzufügen manuell ein:

Behalten Sie für Partitions- und Clustereinstellungen die Standardeinstellung bei Wert No partitioning.
Lassen Sie im Abschnitt Erweiterte Optionen für Verschlüsselung das Feld Standardwert Google-managed key.
Klicken Sie auf Tabelle erstellen.

bq

Verwenden Sie den Befehl bq mk, um ein leeres Dataset und eine Tabelle in diesem Dataset.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um ein Dataset mit dem durchschnittlichen globalen Wetter zu erstellen:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
PROJECT_ID: die Projekt-ID.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine leere Tabelle in diesem Dataset mit Schemadefinition:

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

Nachdem die Tabelle erstellt wurde, können Sie Update die Ablaufzeit, die Beschreibung und die Labels der Tabelle. Ebenso können Sie die Schemadefinition ändern.

Python

Diesen Code speichern unter dataflowtemplateoperator_create_dataset_and_table_helper.py und aktualisieren Sie die darin enthaltenen Variablen, um Ihr Projekt und Ihren Standort widerzuspiegeln. führen Sie ihn mit dem folgenden Befehl aus:

python dataflowtemplateoperator_create_dataset_and_table_helper.py

Python

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Cloud Composer zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


# 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}")

Cloud Storage-Bucket erstellen

Erstellen Sie einen Bucket für alle Dateien, die für den Workflow benötigt werden. Der DAG, den Sie erstellt, wird auf die Dateien verwiesen, die Sie in dieses Storage-Bucket. So erstellen Sie einen neuen Storage-Bucket:

Console

Öffnen Sie Cloud Storage in der Google Cloud Console.

Cloud Storage aufrufen
Klicken Sie auf Bucket erstellen, um das Formular zum Erstellen eines Buckets zu öffnen.
1. Geben Sie die Bucket-Informationen ein und klicken Sie zum Ausführen der einzelnen Schritte jeweils auf Weiter:
  - Geben Sie einen global eindeutigen Namen für den Bucket an. In diesem Leitfaden werden bucketName als Beispiel.
  - Wählen Sie Region als Standorttyp aus. Wählen Sie als Nächstes Standort, an dem die Bucket-Daten gespeichert werden.
  - Wählen Sie Standard als Standard-Speicherklasse für Ihre Daten aus.
  - Wählen Sie Einheitliche Zugriffssteuerung für den Zugriff auf Ihre Objekte aus.
2. Klicken Sie auf Fertig.

gsutil

Führen Sie den Befehl gsutil mb aus:

gsutil mb gs://bucketName/

Ersetzen Sie Folgendes:

bucketName: der Name des Buckets, den Sie zuvor in diesem Abschnitt erstellt haben. .

Codebeispiele

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

BigQuery-Schema im JSON-Format für Ihre Ausgabetabelle erstellen

Erstellen Sie eine JSON-formatierte BigQuery-Schemadatei, die der zuvor erstellten Ausgabetabelle entspricht. Die Feldnamen, -typen und -modi müssen mit denen übereinstimmen, die zuvor in der BigQuery-Tabelle definiert wurden Schema. Durch diese Datei werden die Daten aus der Datei .txt in ein Format umgewandelt. sind mit Ihrem BigQuery-Schema kompatibel. Datei benennen 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"
    }]
}

JavaScript-Datei zur Formatierung Ihrer Daten erstellen

In dieser Datei definieren Sie Ihre benutzerdefinierte Funktion, die die Logik zur Transformation der Textzeilen in Ihrer Eingabedatei. Beachten Sie, dass dies verwendet jede Textzeile in Ihrer Eingabedatei als eigenes Argument, wird die Funktion für jede Zeile Ihrer Eingabedatei einmal ausgeführt. Datei benennen 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);
}

Eingabedatei erstellen

Diese Datei enthält die Informationen, die Sie in Ihren BigQuery-Tabelle. Datei lokal kopieren und benennen 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

Dateien in den Bucket hochladen

Laden Sie die folgenden Dateien in den von Ihnen erstellten Cloud Storage-Bucket hoch früher:

JSON-formatiertes BigQuery-Schema (.json)
Benutzerdefinierte JavaScript-Funktion (transformCSVtoJSON.js)
Die Eingabedatei für den zu verarbeitenden Text (.txt)

Console

Wechseln Sie in der Cloud Console zur Seite Cloud Storage-Buckets.

Buckets aufrufen
Klicken Sie in der Liste der Buckets auf Ihren Bucket.
Führen Sie auf dem Tab „Objekte“ für den Bucket einen der folgenden Schritte aus:
- Fügen Sie die gewünschten Dateien per Drag-and-drop von Ihrem Desktop oder Dateimanager in den Hauptbereich der Google Cloud Console.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Dateien hochladen und wählen Sie die Dateien aus, die Sie hochladen möchten. und klicken Sie auf Öffnen.

gsutil

Führen Sie den Befehl gsutil cp aus:

gsutil cp OBJECT_LOCATION gs://bucketName

Ersetzen Sie Folgendes:

bucketName: der Name des Buckets, den Sie zuvor in dieses Leitfadens.
OBJECT_LOCATION: der lokale Pfad zu Ihrem Objekt. Beispiel: Desktop/transformCSVtoJSON.js

Codebeispiele

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

DataflowTemplateOperator konfigurieren

Bevor Sie den DAG ausführen, legen Sie die folgenden Airflow-Variablen fest.

Airflow-Variable	Wert
`project_id`	Projekt-ID
`gce_zone`	Compute Engine-Zone, in der sich der Dataflow-Cluster befindet müssen erstellt werden
`bucket_path`	Der Speicherort des von Ihnen erstellten Cloud Storage-Bucket früher

Nun verweisen Sie auf die Dateien, die Sie zuvor erstellt haben, um einen DAG zu erstellen, mit dem der Dataflow-Workflow gestartet wird. Diesen DAG kopieren und lokal speichern als 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/",
        },
    )

DAG in Cloud Storage hochladen

Laden Sie den DAG in den Ordner /dags der Umgebung hoch. Bucket. Sobald der Upload erfolgreich abgeschlossen wurde, Klicken Sie in Cloud Composer auf den Link DAGs-Ordner. Seite „Umgebungen“

Der DAGs-Ordner in Ihrer Umgebung enthält den DAG

Aufgabenstatus ansehen

Rufen Sie die Airflow-Weboberfläche auf.
Klicken Sie auf der Seite „DAGs“ auf den DAG-Namen, z. B. composerDataflowDAG.
Klicken Sie auf der DAGs-Detailseite auf Grafikansicht.
Prüfen Sie den Status:
- Failed: Die Aufgabe wird in einem roten Kästchen angezeigt. Sie können auch den Mauszeiger auf eine Aufgabe bewegen und nach Status: Fehlgeschlagen suchen.
- Success: Die Aufgabe wird von einem grünen Feld umgeben. Sie können auch den Mauszeiger über die Aufgabe halten und Status: Erfolgreich.

Nach wenigen Minuten können Sie die Ergebnisse in Dataflow BigQuery

Job in Dataflow ansehen

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

Zu Dataflow
Der Job hat den Namen „dataflow_operator_transform_csv_to_bq“ mit einer eindeutigen ID am Ende des Namens durch einen Bindestrich hinzugefügt. Beispiel:
Klicken Sie auf den Namen, um die Informationen zum Stellenangebot.

Ergebnisse in BigQuery anzeigen

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

BigQuery aufrufen
Sie können Abfragen mit Standard-SQL senden. Verwenden Sie die folgende Abfrage, um die Zeilen anzuzeigen, die Ihrer Tabelle hinzugefügt wurden:
```
SELECT * FROM projectId.average_weather.average_weather
```