Avvia pipeline Dataflow con Cloud Composer

Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2

Questa pagina descrive come utilizzare DataflowTemplateOperator per avviare pipeline Dataflow da Cloud Composer. La pipeline Da testo a BigQuery di Cloud Storage è una pipeline batch che ti consente di caricare file di testo archiviati in Cloud Storage, trasformarli utilizzando una funzione JavaScript definita dall'utente (UDF) da te fornita e inviare i risultati a BigQuery.

Panoramica

• Prima di avviare il flusso di lavoro, creerai le seguenti entità:

  • Una tabella BigQuery vuota da un set di dati vuoto che conterrà le seguenti colonne di informazioni: location, average_temperature,month e, facoltativamente, inches_of_rain, is_current e latest_measurement.

  • Un file JSON che normalizzerà i dati del file .txt nel formato corretto per lo schema della tabella BigQuery. L'oggetto JSON avrà un array di BigQuery Schema, in cui ogni oggetto conterrà un nome colonna, un tipo di input e se si tratta o meno di un campo obbligatorio.

  • Un file .txt di input che conterrà i dati che verranno caricati collettivamente nella tabella BigQuery.

  • Una funzione definita dall'utente scritta in JavaScript che trasformerà ogni riga del file .txt nelle variabili pertinenti per la nostra tabella.

  • Un file DAG di Airflow che rimanda alla posizione di questi file.

• Successivamente, caricherai il file .txt, il file UDF .js e il file dello schema .json in un bucket Cloud Storage. Inoltre, caricherai il DAG nel tuo ambiente Cloud Composer.

• Dopo aver caricato il DAG, Airflow esegue un'attività al suo interno. Questa attività avvierà una pipeline Dataflow che applicherà la funzione definita dall'utente al file .txt e la formatterà in base allo schema JSON.

• Infine, i dati verranno caricati nella tabella BigQuery creata in precedenza.

Prima di iniziare

• Questa guida richiede familiarità con JavaScript per scrivere la funzione definita dall'utente.
• Questa guida presuppone che tu abbia già un ambiente Cloud Composer. Vedi Creare ambiente per crearne uno. Con questa guida puoi utilizzare qualsiasi versione di Cloud Composer.

• Enable the Cloud Composer, Dataflow, Cloud Storage, BigQuery APIs.

  Enable the APIs

Crea una tabella BigQuery vuota con una definizione di schema

Crea una tabella BigQuery con una definizione di schema. Utilizzerai questa definizione di schema più avanti in questa guida. Questa tabella BigQuery conterrà i risultati del caricamento batch.

Importante: le risorse BigQuery e il bucket Cloud Storage devono trovarsi nella stessa regione di Compute Engine.

Per creare una tabella vuota con una definizione di schema:

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina di BigQuery:

   Vai a BigQuery

2. Nella sezione Risorse del pannello di navigazione, espandi il progetto.

3. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Crea set di dati.

   

4. Nella pagina Crea set di dati, nella sezione ID set di dati, assegna il nome average_weather al set di dati. Lasciare tutti gli altri campi nello stato predefinito.

   

5. Fai clic su Crea set di dati.

6. Torna al pannello di navigazione e nella sezione Risorse espandi il progetto. Quindi, fai clic sul set di dati average_weather.

7. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Crea tabella.

   

8. Nella pagina Crea tabella, nella sezione Origine, seleziona Tabella vuota.

9. Nella sezione Destinazione della pagina Crea tabella:

   • In Nome set di dati, scegli il set di dati average_weather.

     

   • Nel campo Nome tabella, inserisci il nome average_weather.

   • Verifica che l'opzione Tipo di tabella sia impostata su Tabella nativa.

10. Nella sezione Schema, inserisci la definizione di schema. Puoi utilizzare uno dei seguenti approcci:

    • Inserisci manualmente le informazioni dello schema abilitando Modifica come testo e inserendo lo schema della tabella come array JSON. Digita i seguenti campi:

      [
          {
              "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"
          }
      ]
      

    • Utilizza Aggiungi campo per inserire manualmente lo schema:

      

11. In Impostazioni di partizione e cluster lascia il valore predefinito, No partitioning.

12. Nella sezione Opzioni avanzate, per Crittografia lascia il valore predefinito, Google-managed key.

13. Fai clic su Crea tabella.

Nota: quando crei una tabella vuota utilizzando la console Google Cloud, non puoi aggiungere un'etichetta, una descrizione o un'ora di scadenza. Puoi aggiungere queste proprietà facoltative quando crei una tabella utilizzando l'interfaccia a riga di comando o l'API. Dopo aver creato una tabella nella console Google Cloud, puoi aggiungere data di scadenza, descrizione ed etichette.

bq

Utilizza il comando bq mk per creare un set di dati e una tabella vuoti in questo set di dati.

Esegui questo comando per creare un set di dati del meteo globale medio:

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

Sostituisci quanto segue:

• LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
• PROJECT_ID: l'ID progetto.

Esegui questo comando per creare una tabella vuota in questo set di dati con la definizione dello schema:

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

Dopo aver creato la tabella, puoi aggiornare la scadenza, la descrizione e le etichette della tabella. Puoi anche modificare la definizione dello schema.

Python

Salva questo codice come dataflowtemplateoperator_create_dataset_and_table_helper.py e aggiorna le variabili al suo interno in modo che riflettano il tuo progetto e la tua località, poi eseguilo con il seguente comando:

python dataflowtemplateoperator_create_dataset_and_table_helper.py

Python

Per eseguire l'autenticazione su Cloud Composer, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

# 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}")

crea un bucket Cloud Storage

Importante: le risorse BigQuery e il bucket Cloud Storage devono trovarsi nella stessa regione di Compute Engine.

Crea un bucket per contenere tutti i file necessari per il flusso di lavoro. Il DAG creato più avanti in questa guida farà riferimento ai file caricati in questo bucket di archiviazione. Per creare un nuovo bucket di archiviazione:

Console

1. Apri Cloud Storage nella console Google Cloud.

   Vai a Cloud Storage

2. Fai clic su Crea bucket per aprire il modulo di creazione del bucket.

   1. Inserisci le informazioni sul bucket e fai clic su Continua per completare ogni passaggio:

      • Specifica un nome globalmente univoco per il bucket. Questa guida utilizza bucketName come esempio.

      • Seleziona Regione come tipo di località. Seleziona una località in cui verranno archiviati i dati del bucket.

      • Seleziona Standard come classe di archiviazione predefinita per i tuoi dati.

      • Seleziona controllo dell'accesso Uniforme per accedere ai tuoi oggetti.

   2. Fai clic su Fine.

gsutil

Usa il comando gsutil mb:

gsutil mb gs://bucketName/

Sostituisci quanto segue:

• bucketName: il nome del bucket che hai creato in precedenza in questa guida.

Esempi di codice

C#

Per eseguire l'autenticazione su Cloud Composer, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per eseguire l'autenticazione su Cloud Composer, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per eseguire l'autenticazione su Cloud Composer, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per eseguire l'autenticazione su Cloud Composer, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per eseguire l'autenticazione su Cloud Composer, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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 uno schema BigQuery in formato JSON per la tabella di output

Crea un file di schema BigQuery in formato JSON che corrisponda alla tabella di output creata in precedenza. Tieni presente che nomi, tipi e modalità dei campi devono corrispondere a quelli definiti in precedenza nello schema della tabella BigQuery. Questo file normalizzerà i dati del file .txt in un formato compatibile con lo schema BigQuery. Assegna a questo file il nome 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 file JavaScript per formattare i dati

In questo file, definirai la funzione definita dall'utente che fornisce la logica per trasformare le righe di testo nel file di input. Tieni presente che questa funzione prende ogni riga di testo nel file di input come argomento personale, quindi verrà eseguita una volta per ogni riga del file di input. Assegna a questo file il nome 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 il file di input

Questo file conterrà le informazioni che vuoi caricare nella tabella BigQuery. Copia questo file in locale e assegnagli il nome 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

Attenzione: assicurati che non ci siano righe vuote alla fine del file inputFile.txt per evitare un errore di Dataflow.

Carica i file nel bucket

Carica i seguenti file nel bucket Cloud Storage che hai creato in precedenza:

• Schema BigQuery in formato JSON (.json)
• Funzione JavaScript definita dall'utente (transformCSVtoJSON.js)

• Il file di input del testo da elaborare (.txt)

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Bucket di Cloud Storage.
   

   Vai a Bucket

2. Nell'elenco dei bucket, fai clic sul tuo bucket.

3. Nella scheda Oggetti del bucket, esegui una delle seguenti operazioni:

   • Trascina i file desiderati dal desktop o da gestore di file nel riquadro principale della console Google Cloud.

   • Fai clic sul pulsante Carica file, seleziona i file da caricare nella finestra di dialogo visualizzata e fai clic su Apri.

gsutil

Esegui il comando gsutil cp:

gsutil cp OBJECT_LOCATION gs://bucketName

Sostituisci quanto segue:

• bucketName: il nome del bucket che hai creato in precedenza in questa guida.
• OBJECT_LOCATION: il percorso locale dell'oggetto. Ad esempio, Desktop/transformCSVtoJSON.js.

Esempi di codice

Python

Per eseguire l'autenticazione su Cloud Composer, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per eseguire l'autenticazione su Cloud Composer, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Prima di eseguire il DAG, imposta le seguenti variabili Airflow.

Variabile Airflow	Valore
project_id	L'ID progetto
gce_zone	Zona di Compute Engine in cui deve essere creato il cluster Dataflow
bucket_path	La località del bucket Cloud Storage creato in precedenza

Ora farai riferimento ai file creati in precedenza per creare un DAG che avvii il flusso di lavoro Dataflow. Copia questo DAG e salvalo localmente come 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/",
        },
    )

carica il DAG in Cloud Storage

Carica il DAG nella cartella /dags nel bucket del tuo ambiente. Una volta completato il caricamento, puoi visualizzarlo facendo clic sul link Cartella DAG nella pagina Ambienti di Cloud Composer.

Visualizzare lo stato dell'attività

1. Vai all'interfaccia web di Airflow.
2. Nella pagina dei DAG, fai clic sul nome del DAG (ad esempio composerDataflowDAG).
3. Nella pagina dei dettagli dei DAG, fai clic su Visualizzazione grafico.

4. Controlla lo stato:

   • Failed: intorno all'attività è presente un riquadro rosso. Puoi anche tenere il puntatore sull'attività e cercare lo stato Stato: non riuscito.

   • Success: intorno all'attività è presente un riquadro verde. Puoi anche tenere il puntatore del mouse sull'attività e controllare se è presente Stato: riuscito.

Dopo alcuni minuti, puoi verificare i risultati in Dataflow e BigQuery.

Visualizza il job in Dataflow

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Dataflow.

   Vai a Dataflow

2. Il job è denominato dataflow_operator_transform_csv_to_bq con un ID univoco accodato alla fine del nome con un trattino, in questo modo:

   

3. Fai clic sul nome per vedere i dettagli del job.

   

Visualizza i risultati in BigQuery

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Puoi inviare query utilizzando SQL standard. Utilizza la seguente query per visualizzare le righe aggiunte alla tabella:

   SELECT * FROM projectId.average_weather.average_weather