L'utilizzo del runner interattivo Apache Beam con i blocchi note JupyterLab consente di sviluppare iterativamente le pipeline, ispezionare il grafico della pipeline e analizzare singole PCollection in un flusso di lavoro read-eval-print-loop (REPL). Per un tutorial che dimostra come utilizzare il runner interattivo Apache Beam con i blocchi note JupyterLab, consulta Sviluppare con i blocchi note Apache Beam.
Questa pagina fornisce i dettagli sulle funzionalità avanzate che puoi utilizzare con il tuo blocco note Apache Beam.
FlinkRunner interattivo su cluster gestiti da blocchi note
Per lavorare con i dati di produzione in modo interattivo dal blocco note, puoi utilizzare FlinkRunner con alcune opzioni generiche della pipeline per indicare alla sessione del blocco note di gestire un cluster Dataproc di lunga durata ed eseguire le pipeline Apache Beam in modo distribuito.
Prerequisiti
Per utilizzare questa funzionalità:
- Abilitare l'API Dataproc.
- Concedi un ruolo di amministratore o editor all'account di servizio che esegue l'istanza del blocco note per Dataproc.
- Usa un kernel del blocco note con l'SDK Apache Beam versione 2.40.0 o successiva.
Configurazione
Devi avere almeno la seguente configurazione:
# Set a Cloud Storage bucket to cache source recording and PCollections.
# By default, the cache is on the notebook instance itself, but that does not
# apply to the distributed execution scenario.
ib.options.cache_root = 'gs://<BUCKET_NAME>/flink'
# Define an InteractiveRunner that uses the FlinkRunner under the hood.
interactive_flink_runner = InteractiveRunner(underlying_runner=FlinkRunner())
options = PipelineOptions()
# Instruct the notebook that Google Cloud is used to run the FlinkRunner.
cloud_options = options.view_as(GoogleCloudOptions)
cloud_options.project = 'PROJECT_ID'
Provisioning esplicito (facoltativo)
Puoi aggiungere le seguenti opzioni.
# Change this if the pipeline needs to run in a different region
# than the default, 'us-central1'. For example, to set it to 'us-west1':
cloud_options.region = 'us-west1'
# Explicitly provision the notebook-managed cluster.
worker_options = options.view_as(WorkerOptions)
# Provision 40 workers to run the pipeline.
worker_options.num_workers=40
# Use the default subnetwork.
worker_options.subnetwork='default'
# Choose the machine type for the workers.
worker_options.machine_type='n1-highmem-8'
# When working with non-official Apache Beam releases, such as Apache Beam built from source
# code, configure the environment to use a compatible released SDK container.
# If needed, build a custom container and use it. For more information, see:
# https://beam.apache.org/documentation/runtime/environments/
options.view_as(PortableOptions).environment_config = 'apache/beam_python3.7_sdk:2.41.0 or LOCATION.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/your_custom_container'
Utilizzo
# The parallelism is applied to each step, so if your pipeline has 10 steps, you
# end up having 10 * 10 = 100 tasks scheduled, which can be run in parallel.
options.view_as(FlinkRunnerOptions).parallelism = 10
p_word_count = beam.Pipeline(interactive_flink_runner, options=options)
word_counts = (
p_word_count
| 'read' >> ReadWordsFromText('gs://apache-beam-samples/shakespeare/kinglear.txt')
| 'count' >> beam.combiners.Count.PerElement())
# The notebook session automatically starts and manages a cluster to run
# your pipelines with the FlinkRunner.
ib.show(word_counts)
# Interactively adjust the parallelism.
options.view_as(FlinkRunnerOptions).parallelism = 150
# The BigQuery read needs a Cloud Storage bucket as a temporary location.
options.view_as(GoogleCloudOptions).temp_location = ib.options.cache_root
p_bq = beam.Pipeline(runner=interactive_flink_runner, options=options)
delays_by_airline = (
p_bq
| 'Read Dataset from BigQuery' >> beam.io.ReadFromBigQuery(
project=project, use_standard_sql=True,
query=('SELECT airline, arrival_delay '
'FROM `bigquery-samples.airline_ontime_data.flights` '
'WHERE date >= "2010-01-01"'))
| 'Rebalance Data to TM Slots' >> beam.Reshuffle(num_buckets=1000)
| 'Extract Delay Info' >> beam.Map(
lambda e: (e['airline'], e['arrival_delay'] > 0))
| 'Filter Delayed' >> beam.Filter(lambda e: e[1])
| 'Count Delayed Flights Per Airline' >> beam.combiners.Count.PerKey())
# This step reuses the existing cluster.
ib.collect(delays_by_airline)
# Describe the cluster running the pipelines.
# You can access the Flink dashboard from the printed link.
ib.clusters.describe()
# Cleans up all long-lasting clusters managed by the notebook session.
ib.clusters.cleanup(force=True)
Cluster gestiti da blocchi note
- Per impostazione predefinita, se non fornisci opzioni per la pipeline, Apache Beam interattivo riutilizza sempre il cluster utilizzato più di recente per eseguire una pipeline con
FlinkRunner.- Per evitare questo comportamento, ad esempio, per eseguire un'altra pipeline nella stessa
sessione di blocco note con un FlinkRunner non ospitato dal blocco note, esegui
ib.clusters.set_default_cluster(None).
- Per evitare questo comportamento, ad esempio, per eseguire un'altra pipeline nella stessa
sessione di blocco note con un FlinkRunner non ospitato dal blocco note, esegui
- Quando si crea un'istanza per una nuova pipeline che utilizza un progetto, una regione e una configurazione di provisioning mappata a un cluster Dataproc esistente, Dataflow riutilizza il cluster, anche se potrebbe non utilizzare il cluster utilizzato più di recente.
- Tuttavia, ogni volta che viene apportata una modifica al provisioning, ad esempio quando ridimensiona un cluster, viene creato un nuovo cluster per attivare la modifica desiderata. Se intendi ridimensionare un cluster, per evitare di esaurire le risorse cloud, ripulisci i cluster non necessari utilizzando
ib.clusters.cleanup(pipeline). - Quando viene specificato un
master_urlFlink, se appartiene a un cluster gestito dalla sessione del blocco note, Dataflow riutilizza il cluster gestito.- Se
master_urlnon è noto per la sessione del blocco note, significa che si preferisce unFlinkRunnerospitato autonomamente dall'utente. Il blocco note non fa nulla implicitamente.
- Se
Risoluzione dei problemi
Questa sezione fornisce informazioni per aiutarti a risolvere i problemi e a eseguire il debug di FlinkRunner interattivo nei cluster gestiti da blocchi note.
Eccezione I/O Flink: numero di buffer di rete insufficiente
Per semplicità, la configurazione del buffer di rete Flink non è esposta per la configurazione.
Se il grafico del job è troppo complicato o il parallelismo è impostato su un valore troppo elevato, la cardinalità dei passaggi moltiplicata per il parallelismo potrebbe essere troppo grande, causare la pianificazione di troppe attività in parallelo e il mancato completamento dell'esecuzione.
Utilizza i seguenti suggerimenti per migliorare la velocità delle corse interattive:
- Assegna a una variabile solo il valore
PCollectionche vuoi ispezionare. - Controlla
PCollectionsuno alla volta. - Utilizza lo shuffling dopo trasformazioni di fanout elevate.
- Regola il parallelismo in base alle dimensioni dei dati. A volte è più piccolo, è più veloce.
L'ispezione dei dati richiede troppo tempo
Controlla la dashboard di Flink per verificare il job in esecuzione. Potresti vedere un passaggio in cui sono state completate centinaia di attività e ne rimane solo una, perché i dati in corso risiedono su un'unica macchina e non vengono sottoposti a shuffling.
Utilizza sempre il rimpasto dopo una trasformazione di fanout elevato, ad esempio quando:
- Lettura di righe da un file
- Lettura di righe da una tabella BigQuery
Senza lo shuffling, i dati di fanout vengono sempre eseguiti sullo stesso worker e non è possibile sfruttare il parallelismo.
Di quanti lavoratori ho bisogno?
Come regola generale, il cluster Flink ha circa il numero di vCPU moltiplicato per il numero di slot worker. Ad esempio, se hai 40 worker n1-highmem-8, il cluster Flink ha al massimo 320 slot, o 8 moltiplicati per 40.
Idealmente, il worker può gestire un job che legge, mappa e combina un job con il parallelismo impostato in centinaia, che pianifica migliaia di attività in parallelo.
Funziona con lo streaming?
Le pipeline di flusso non sono attualmente compatibili con la funzionalità del cluster interattivo Flink su notebook gestito.
Trasmetti SQL e la magia di beam_sql
Beam SQL consente di eseguire query su PCollections limitati e illimitati con istruzioni SQL. Se stai lavorando su un blocco note Apache Beam, puoi utilizzare la magia personalizzata
beam_sql di IPython per accelerare lo sviluppo della tua pipeline.
Puoi controllare l'utilizzo della funzionalità magica di beam_sql con l'opzione -h o --help:
Puoi creare un valore PCollection da valori costanti:
Puoi partecipare a più PCollections:
Puoi avviare un job Dataflow con l'opzione -r DataflowRunner o
--runner DataflowRunner:
Per ulteriori informazioni, vedi il blocco note di esempio Apache Beam SQL nei blocchi note.
Accelera l'utilizzo del compilatore JIT e della GPU
Puoi utilizzare librerie come numba e
GPU per accelerare il tuo codice Python e
le pipeline Apache Beam. Nell'istanza di blocco note Apache Beam creata con una GPU nvidia-tesla-t4, per l'esecuzione su GPU, compila il codice Python con numba.cuda.jit. Facoltativamente, per accelerare l'esecuzione sulle CPU, compila il tuo codice Python in codice macchina con numba.jit o numba.njit.
Nell'esempio seguente viene creata una DoFn che viene elaborata sulle GPU:
class Sampler(beam.DoFn):
def __init__(self, blocks=80, threads_per_block=64):
# Uses only 1 cuda grid with below config.
self.blocks = blocks
self.threads_per_block = threads_per_block
def setup(self):
import numpy as np
# An array on host as the prototype of arrays on GPU to
# hold accumulated sub count of points in the circle.
self.h_acc = np.zeros(
self.threads_per_block * self.blocks, dtype=np.float32)
def process(self, element: Tuple[int, int]):
from numba import cuda
from numba.cuda.random import create_xoroshiro128p_states
from numba.cuda.random import xoroshiro128p_uniform_float32
@cuda.jit
def gpu_monte_carlo_pi_sampler(rng_states, sub_sample_size, acc):
"""Uses GPU to sample random values and accumulates the sub count
of values within a circle of radius 1.
"""
pos = cuda.grid(1)
if pos < acc.shape[0]:
sub_acc = 0
for i in range(sub_sample_size):
x = xoroshiro128p_uniform_float32(rng_states, pos)
y = xoroshiro128p_uniform_float32(rng_states, pos)
if (x * x + y * y) <= 1.0:
sub_acc += 1
acc[pos] = sub_acc
rng_seed, sample_size = element
d_acc = cuda.to_device(self.h_acc)
sample_size_per_thread = sample_size // self.h_acc.shape[0]
rng_states = create_xoroshiro128p_states(self.h_acc.shape[0], seed=rng_seed)
gpu_monte_carlo_pi_sampler[self.blocks, self.threads_per_block](
rng_states, sample_size_per_thread, d_acc)
yield d_acc.copy_to_host()
L'immagine seguente mostra il blocco note in esecuzione su una GPU:
Ulteriori dettagli sono disponibili nel blocco note di esempio Utilizzare GPU con Apache Beam.
Crea un container personalizzato
Nella maggior parte dei casi, se la pipeline non richiede ulteriori dipendenze o eseguibili Python, Apache Beam può utilizzare automaticamente le immagini container ufficiali per eseguire il codice definito dall'utente. Queste immagini includono molti moduli Python comuni e non devi crearle o specificarle esplicitamente.
In alcuni casi, potresti avere dipendenze Python aggiuntive o persino dipendenze non Python. In questi scenari, puoi creare un container personalizzato e renderlo disponibile per l'esecuzione al cluster Flink. Il seguente elenco offre i vantaggi dell'utilizzo di un container personalizzato:
- Tempi di configurazione più rapidi per esecuzioni consecutive e interattive
- Configurazioni e dipendenze stabili
- Maggiore flessibilità: puoi configurare più di dipendenze Python
Il processo di compilazione del container potrebbe essere noioso, ma puoi eseguire tutte le operazioni nel blocco note usando il seguente pattern di utilizzo.
Crea un'area di lavoro locale
Per prima cosa, crea una directory di lavoro locale nella home directory di Jupyter.
!mkdir -p /home/jupyter/.flink
Prepara le dipendenze Python
Quindi, installa tutte le dipendenze Python aggiuntive che potresti utilizzare ed esportale in un file dei requisiti.
%pip install dep_a
%pip install dep_b
...
Puoi creare esplicitamente un file dei requisiti utilizzando la magia del blocco note %%writefile.
%%writefile /home/jupyter/.flink/requirements.txt
dep_a
dep_b
...
In alternativa, puoi bloccare tutte le dipendenze locali in un file dei requisiti. Questa opzione potrebbe introdurre dipendenze indesiderate.
%pip freeze > /home/jupyter/.flink/requirements.txt
Prepara le dipendenze non Python
Copia tutte le dipendenze non Python nell'area di lavoro. Se non hai dipendenze non Python, salta questo passaggio.
!cp /path/to/your-dep /home/jupyter/.flink/your-dep
...
Crea un Dockerfile
Crea un Dockerfile con la magia del blocco note %%writefile. Ad esempio:
%%writefile /home/jupyter/.flink/Dockerfile
FROM apache/beam_python3.7_sdk:2.40.0
COPY requirements.txt /tmp/requirements.txt
COPY your_dep /tmp/your_dep
...
RUN python -m pip install -r /tmp/requirements.txt
Il container di esempio utilizza l'immagine dell'SDK Apache Beam versione 2.40.0 con Python 3.7 come base, aggiunge un file your_dep e installa le dipendenze Python aggiuntive.
Usa questo Dockerfile come modello e modificalo per il tuo caso d'uso.
Nelle pipeline Apache Beam, quando fai riferimento a dipendenze non Python, utilizza le destinazioni COPY. Ad esempio, /tmp/your_dep è il percorso del file your_dep.
Crea un'immagine container in Artifact Registry utilizzando Cloud Build
Abilita i servizi Cloud Build e Artifact Registry, se non sono già abilitati.
!gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com !gcloud services enable artifactregistry.googleapis.comCrea un repository Artifact Registry in modo da poter caricare gli artefatti. Ogni repository può contenere artefatti per un singolo formato supportato.
Tutti i contenuti del repository vengono criptati utilizzando chiavi di proprietà di Google e gestite da Google o chiavi di crittografia gestite dal cliente. Artifact Registry utilizza le chiavi di proprietà di Google e gestite da Google per impostazione predefinita e non è richiesta alcuna configurazione per questa opzione.
Devi disporre almeno dell'accesso in Writer di Artifact Registry al repository.
Esegui questo comando per creare un nuovo repository. Il comando utilizza il flag
--asynce restituisce immediatamente, senza attendere il completamento dell'operazione in corso.gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \ --repository-format=docker \ --location=LOCATION \ --asyncSostituisci i seguenti valori:
- REPOSITORY: un nome per il repository. Per ogni località del repository in un progetto, i nomi dei repository devono essere univoci.
- LOCATION: la località del tuo repository.
Prima di eseguire il push o il pull delle immagini, configura Docker per autenticare le richieste per Artifact Registry. Per configurare l'autenticazione nei repository Docker, esegui questo comando:
gcloud auth configure-docker LOCATION-docker.pkg.devIl comando aggiorna la configurazione Docker. Ora puoi connetterti ad Artifact Registry nel tuo progetto Google Cloud per eseguire il push delle immagini.
Usa Cloud Build per creare l'immagine container e salvarla in Artifact Registry.
!cd /home/jupyter/.flink \ && gcloud builds submit \ --tag LOCATION.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/flink:latest \ --timeout=20mSostituisci
PROJECT_IDcon l'ID del progetto.
Utilizzo di container personalizzati
A seconda del runner, puoi utilizzare container personalizzati per scopi diversi.
Per l'utilizzo generale dei container Apache Beam, consulta:
Per l'utilizzo del container Dataflow, consulta:
Disattiva indirizzi IP esterni
Quando crei un'istanza di blocco note Apache Beam, disabilita gli indirizzi IP esterni per aumentare la sicurezza. Poiché le istanze di blocco note devono scaricare alcune risorse internet pubbliche, ad esempio Artifact Registry, devi prima creare una nuova rete VPC senza un indirizzo IP esterno. Quindi, crea un gateway Cloud NAT per questa rete VPC. Per ulteriori informazioni su Cloud NAT, consulta la documentazione di Cloud NAT. Utilizza la rete VPC e il gateway Cloud NAT per accedere alle risorse internet pubbliche necessarie senza abilitare indirizzi IP esterni.