Crea immagini container personalizzate per Dataflow

Questo documento descrive come creare un'immagine container personalizzata per di job Dataflow.

Requisiti

Un'immagine container personalizzata per Dataflow deve soddisfare i seguenti requisiti requisiti:

  • L'SDK Apache Beam e le dipendenze necessarie siano installati. I nostri suggerimenti iniziando con un'immagine SDK Apache Beam predefinita. Per ulteriori informazioni, vedi Seleziona un'immagine di base in questo documento.
  • Lo script /opt/apache/beam/boot deve essere eseguito come ultimo passaggio durante il container avvio automatico. Questo script inizializza l'ambiente worker e avvia l'SDK e il processo worker. Questo script è il valore ENTRYPOINT predefinito in Apache Beam Immagini SDK. Tuttavia, se utilizzi un'immagine di base diversa o se sostituisci la ENTRYPOINT per impostazione predefinita, devi eseguire lo script in modo esplicito. Per ulteriori informazioni informazioni, consulta Modificare il punto di ingresso container in documento.
  • L'immagine container deve supportare l'architettura delle VM worker per del job Dataflow. Se prevedi di utilizzare il container personalizzato su ARM per le VM, consigliamo di creare un'immagine con più architetture. Per ulteriori informazioni, vedi Crea un'immagine container con più architetture.

Prima di iniziare

  1. Verifica che la versione dell'SDK Apache Beam installato supporti Runner v2 e la versione in lingua. Per ulteriori informazioni le informazioni, vedi Installa l'SDK Apache Beam.

  2. Per testare l'immagine container in locale, devi aver installato Docker. Per ulteriori informazioni, vedi Scarica Docker.

  3. Crea un repository Artifact Registry. Specifica il formato dell'immagine Docker. Devi avere almeno Accesso in Writer ad Artifact Registry nel repository.

    Per creare un nuovo repository, esegui Comando gcloud artifacts repositories create:

    gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
  --repository-format=docker \
  --location=REGION \
  --async

    Sostituisci quanto segue:

    • REPOSITORY: un nome per il repository. I nomi dei repository devono essere univoci per ogni località di un progetto.
    • REGION: la regione da eseguire il deployment del job Dataflow. Seleziona un Dataflow regione vicina a dove eseguirai i comandi. Il valore deve essere un nome di regione valido. Per ulteriori informazioni informazioni su regioni e località, vedi Località di Dataflow.

    In questo esempio viene utilizzato il flag --async. Il comando restituisce immediatamente, senza in attesa del completamento dell'operazione.

  4. Per configurare Docker per autenticare le richieste per Artifact Registry, esegui il Comando gcloud auth configure-docker:

    gcloud auth configure-docker REGION-docker.pkg.dev

    Il comando aggiorna la configurazione Docker. Ora puoi connetterti a Artifact Registry nel tuo progetto Google Cloud per eseguire il push delle immagini.

Seleziona un'immagine di base

Ti consigliamo di iniziare con un'immagine SDK Apache Beam come container di base. dell'immagine. Queste immagini vengono rilasciate come parte delle release di Apache Beam Docker Hub.

usa un'immagine di base Apache Beam

Per utilizzare un'immagine SDK Apache Beam come immagine di base, specifica il container immagine nell'istruzione FROM e poi aggiungi le tue personalizzazioni.

Java

In questo esempio viene usato Java 8 con l'SDK Apache Beam versione 2.57.0.

FROM apache/beam_java8_sdk:2.57.0

# Make your customizations here, for example:
ENV FOO=/bar
COPY path/to/myfile ./

La versione runtime del container personalizzato deve corrispondere al runtime di cui per avviare la pipeline. Ad esempio, se avvii la pipeline da una Java 11 locale, la riga FROM deve specificare un ambiente Java 11: apache/beam_java11_sdk:....

Python

In questo esempio viene utilizzato Python 3.10 con l'SDK Apache Beam versione 2.57.0.

FROM apache/beam_python3.10_sdk:2.57.0

# Make your customizations here, for example:
ENV FOO=/bar
COPY path/to/myfile ./

La versione runtime del container personalizzato deve corrispondere al runtime di cui per avviare la pipeline. Ad esempio, se avvii la pipeline da una nell'ambiente Python 3.10 locale, la riga FROM deve specificare un ambiente Python 3.10: apache/beam_python3.10_sdk:....

Vai

In questo esempio viene utilizzato Go con l'SDK Apache Beam versione 2.57.0.

FROM apache/beam_go_sdk:2.57.0

# Make your customizations here, for example:
ENV FOO=/bar
COPY path/to/myfile ./

Utilizza un'immagine di base personalizzata

Se vuoi utilizzare un'immagine di base diversa o devi modificare qualche aspetto per le immagini Apache Beam predefinite (come la versione o le patch del sistema operativo), utilizza creazione multifase e il processo di sviluppo. Copia gli artefatti necessari da un'immagine di base Apache Beam predefinita.

Imposta ENTRYPOINT per l'esecuzione dello script /opt/apache/beam/boot, che inizializza l'ambiente worker e avvia il processo worker SDK. Se non impostare questo punto di ingresso, i worker Dataflow non avviano correttamente.

L'esempio seguente mostra un Dockerfile che copia i file SDK Apache Beam:

Java

FROM openjdk:8

# Copy files from official SDK image, including script/dependencies.
COPY --from=apache/beam_java8_sdk:2.57.0 /opt/apache/beam /opt/apache/beam

# Set the entrypoint to Apache Beam SDK launcher.
ENTRYPOINT ["/opt/apache/beam/boot"]

Python

FROM python:3.10-slim

# Install SDK.
RUN pip install --no-cache-dir apache-beam[gcp]==2.57.0

# Verify that the image does not have conflicting dependencies.
RUN pip check

# Copy files from official SDK image, including script/dependencies.
COPY --from=apache/beam_python3.10_sdk:2.57.0 /opt/apache/beam /opt/apache/beam

# Set the entrypoint to Apache Beam SDK launcher.
ENTRYPOINT ["/opt/apache/beam/boot"]

Questo esempio presuppone le dipendenze necessarie (in questo caso Python 3.10 e pip) sono state installate sull'immagine di base esistente. Installazione di Apache Beam L'SDK nell'immagine garantisce che quest'ultima abbia le dipendenze SDK necessarie. e riduce i tempi di avvio del worker.

Importante: la versione dell'SDK specificata in le istruzioni RUN e COPY devono corrispondere alla versione utilizzata per avviare la pipeline.

Vai

FROM golang:latest

# Copy files from official SDK image, including script/dependencies.
COPY --from=apache/beam_go_sdk:2.57.0 /opt/apache/beam /opt/apache/beam

# Set the entrypoint to Apache Beam SDK launcher.
ENTRYPOINT ["/opt/apache/beam/boot"]

Modifica il punto di ingresso del container

Se il container esegue uno script personalizzato durante l'avvio, lo script deve terminano con l'esecuzione di /opt/apache/beam/boot. Argomenti passati da Il Dataflow durante l'avvio del container deve essere passato all'impostazione predefinita script di avvio. L'esempio seguente mostra uno script di avvio personalizzato che chiama il metodo script di avvio predefinito:

#!/bin/bash

echo "This is my custom script"
# ...

# Pass command arguments to the default boot script.
/opt/apache/beam/boot "$@"

Nel Dockerfile, imposta ENTRYPOINT per chiamare il tuo script:

Java

FROM apache/beam_java8_sdk:2.57.0

COPY script.sh path/to/my/script.sh
ENTRYPOINT [ "path/to/my/script.sh" ]

Python

FROM apache/beam_python3.10_sdk:2.57.0

COPY script.sh path/to/my/script.sh
ENTRYPOINT [ "path/to/my/script.sh" ]

Vai

FROM apache/beam_go_sdk:2.57.0

COPY script.sh path/to/my/script.sh
ENTRYPOINT [ "path/to/my/script.sh" ]

Crea ed esegui il push dell'immagine

Puoi usare Cloud Build o Docker per creare la tua immagine container ed eseguirne il push in un repository Artifact Registry.

Cloud Build

Per creare il file ed eseguirne il push nel repository Artifact Registry, esegui Comando gcloud builds submit:

  gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/dataflow/FILE_NAME:TAG .

Docker 

docker build . --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/dataflow/FILE_NAME:TAG
docker push REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/dataflow/FILE_NAME:TAG

Sostituisci quanto segue:

  • REGION: il valore regione in cui eseguire il deployment del job Dataflow. Il valore dell'attributo REGION deve essere un nome di regione valido.
  • PROJECT_ID: nome o nome del progetto.
  • REPOSITORY: il nome del repository di immagini.
  • FILE_NAME: il nome del tuo Dockerfile.
  • TAG: il tag immagine. Specifica sempre un controllo delle versioni l'SHA o il tag del contenitore. Non utilizzare il tag :latest o un tag modificabile.

Preinstalla le dipendenze Python

Questa sezione riguarda le pipeline Python.

Quando avvii un job Dataflow in Python, puoi specificare ulteriori le dipendenze utilizzando l'opzione --requirements_file o --extra_packages in runtime. Per ulteriori informazioni, vedi Gestione delle dipendenze della pipeline Python. Dipendenze aggiuntive sono installate in ogni worker Dataflow containerizzato. Quando il job viene avviato per la prima volta e durante la scalabilità automatica, la dipendenza l'installazione porta spesso a un elevato utilizzo della CPU e a un lungo periodo di riscaldamento worker Dataflow appena avviati.

Per evitare installazioni ripetitive delle dipendenze, puoi pre-creare un file Python personalizzato Immagine container SDK con le dipendenze preinstallate. Puoi eseguire questa durante la creazione, usando un Dockerfile, o in fase di esecuzione, quando invii un lavoro.

I worker creano un nuovo ambiente Python virtuale all'avvio del container. Per questo motivo, installa le dipendenze nel file Python (globale) predefinito anziché creare un ambiente virtuale. Se attivi un nell'immagine container, questo ambiente potrebbe non essere attiva all'avvio del job. Per ulteriori informazioni, vedi Problemi comuni.

Preinstallazione con un Dockerfile

Per aggiungere ulteriori dipendenze direttamente al tuo container personalizzato Python, utilizza la classe seguenti comandi:

FROM apache/beam_python3.10_sdk:2.57.0

COPY requirements.txt .

# Pre-install Python dependencies. For reproducibile builds,
# supply all of the dependencies and their versions in a requirements.txt file.
RUN pip install -r requirements.txt

# You can also install individual dependencies.
RUN pip install lxml
# Pre-install other dependencies.
RUN apt-get update \
  && apt-get dist-upgrade \
  && apt-get install -y --no-install-recommends ffmpeg

Invia il job con le opzioni pipeline --sdk_container_image e --sdk_location. L'opzione --sdk_location impedisce il download dell'SDK all'avvio del job. L'SDK viene recuperato direttamente dall'immagine container.

Nell'esempio seguente viene eseguito Pipeline di esempio wordcount:

python -m apache_beam.examples.wordcount \
  --input=INPUT_FILE \
  --output=OUTPUT_FILE \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=REGION \
  --temp_location=TEMP_LOCATION \
  --runner=DataflowRunner \
  --experiments=use_runner_v2 \
  --sdk_container_image=IMAGE_URI
  --sdk_location=container

Sostituisci quanto segue:

  • INPUT_FILE: un file di input per la pipeline
  • OUTPUT_FILE: un percorso in cui scrivere l'output
  • PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud
  • REGION: il valore region di cui eseguire il deployment il tuo job Dataflow
  • TEMP_LOCATION: il percorso Cloud Storage per Dataflow per organizzare file di job temporanei
  • IMAGE_URI: l'URI dell'immagine del container personalizzato

Crea preventivamente un'immagine container quando invii il job

La pre-creazione di un'immagine container ti consente di preinstallare le dipendenze della pipeline prima dell'avvio del job. Non è necessario creare un'immagine container personalizzata.

Per precompilare un container con dipendenze Python aggiuntive quando invii una richiesta utilizza le seguenti opzioni di pipeline:

  • --prebuild_sdk_container_engine=[cloud_build | local_docker]. Quando questo flag è impostato, Apache Beam genera un container personalizzato e installa tutti di dipendenze specificate da --requirements_file e --extra_packages le opzioni di CPU e memoria disponibili. Questo flag supporta i seguenti valori:

    • cloud_build. Utilizza Cloud Build per creare containerizzato. L'API Cloud Build deve essere abilitata nel tuo progetto.
    • local_docker. Utilizza la tua installazione Docker locale per creare il container.

  • --docker_registry_push_url=IMAGE_PATH. Sostituisci IMAGE_PATH con una cartella Artifact Registry.

  • --sdk_location=container. Questa opzione impedisce ai worker di scaricare l'SDK all'avvio del job. L'SDK viene recuperato direttamente l'immagine container.

L'esempio seguente utilizza Cloud Build per precompilare l'immagine:

python -m apache_beam.examples.wordcount \
  --input=INPUT_FILE \
  --output=OUTPUT_FILE \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=REGION \
  --temp_location=TEMP_LOCATION \
  --runner=DataflowRunner \
  --disk_size_gb=DISK_SIZE_GB \
  --experiments=use_runner_v2 \
  --requirements_file=./requirements.txt \
  --prebuild_sdk_container_engine=cloud_build \
  --docker_registry_push_url=IMAGE_PATH \
  --sdk_location=container

La funzionalità di pre-creazione richiede la versione dell'SDK Apache Beam per Python 2.25.0 o versioni successive.

Il flusso di lavoro di pre-creazione di immagini container SDK utilizza l'immagine trasmessa utilizzando Opzione pipeline --sdk_container_image come immagine di base. Se l'opzione non è predefinita, per impostazione predefinita viene utilizzata un'immagine Apache Beam come immagine di base.

Puoi riutilizzare un'immagine container dell'SDK Python predefinita in un altro job con le stesse dipendenze e versione dell'SDK. Per riutilizzare l'immagine, passa l'URL dell'immagine container predefinita all'altro job mediante l'opzione pipeline --sdk_container_image. Rimuovi la dipendenza opzioni --requirements_file, --extra_packages e --setup_file.

Se non prevedi di riutilizzare l'immagine, eliminala al termine del job. Puoi eliminare l'immagine con gcloud CLI o nelle pagine di Artifact Registry nella console Google Cloud.

Se l'immagine è archiviata in Artifact Registry, utilizza il metodo Comando artifacts docker images delete:

   gcloud artifacts docker images delete IMAGE --delete-tags

Problemi comuni

  • Se il tuo job ha dipendenze Python aggiuntive da un mirroring PyPi privato e non è possibile eseguire il pull da un job Cloud Build remoto, prova a utilizzare l'opzione Docker locale oppure prova a creare il tuo container utilizzando un Dockerfile.

  • Se il job Cloud Build ha esito negativo con docker exit code 137, il job di build ha esaurito la memoria, potenzialmente a causa delle dimensioni delle dipendenze installate. Usa Cloud Build più grande del tipo di macchina worker passando --cloud_build_machine_type=machine_type, dove machine_type è una delle seguenti opzioni:

    • n1-highcpu-8
    • n1-highcpu-32
    • e2-highcpu-8
    • e2-highcpu-32

    Per impostazione predefinita, Cloud Build utilizza il tipo di macchina e2-medium.

  • In Apache Beam 2.44.0 e versioni successive, i worker creano un ambiente virtuale quando avviando un container personalizzato. Se il container crea la propria istanza per installare le dipendenze, queste vengono ignorate. Questo può causare errori quali:

    ModuleNotFoundError: No module named '<dependency name>'

    Per evitare questo problema, installa le dipendenze nel file Python (globale) predefinito completamente gestito di Google Cloud. Come soluzione alternativa, disattiva questo comportamento in Beam 2.48.0 e in un secondo momento impostando la seguente variabile di ambiente nell'immagine container:

    ENV RUN_PYTHON_SDK_IN_DEFAULT_ENVIRONMENT=1

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