Apache Beam ノートブックの高度な機能を使用する

JupyterLab ノートブックと Apache Beam インタラクティブランナーを使うと、「入力、評価、出力」ループ（REPL）のワークフローで反復するパイプラインの開発、パイプライングラフの検査、個々の PCollection の解析ができます。JupyterLab ノートブックで Apache Beam インタラクティブランナーを使用する方法を示すチュートリアルについては、Apache Beam ノートブックでの開発をご覧ください。

このページでは、Apache Beam ノートブックで使用できる高度な機能について詳しく説明します。

ノートブック管理のクラスタ上のインタラクティブな FlinkRunner

ノートブックから本番環境サイズのデータをインタラクティブに操作するには、いくつかの汎用的なパイプラインオプションとともに FlinkRunner を使用することで、ノートブックセッションに対して長期的な Dataproc クラスタを管理し、Apache Beam パイプラインを分散して実行するように指示できます。

前提条件

この機能を使用するには:

Dataproc API を有効にします。
Dataproc のノートブックインスタンスを実行するサービスアカウントに管理者または編集者のロールを付与します。
Apache Beam SDK バージョン 2.40.0 以降を含むノートブックカーネルを使用します。

構成

少なくとも次の設定が必要になります。

# 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'

明示的なプロビジョニング（省略可）

次のオプションを追加できます。

# 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'

使用方法

# 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)

ノートブック管理のクラスタ

パイプラインオプションを指定しない場合、デフォルトでは、インタラクティブな Apache Beam は最後に使用されたクラスタを再利用して、FlinkRunner でパイプラインを実行します。
- この動作は回避できます。たとえば、ノートブックにホストされていない FlinkRunner を使用して同じノートブックセッションで別のパイプラインを実行するには、ib.clusters.set_default_cluster(None) を実行します。
既存の Dataproc クラスタにマッピングされたプロジェクト、リージョン、プロビジョニング構成を使用する新しいパイプラインをインスタンス化する場合、Dataflow はクラスタを再利用します（直近に使用されたクラスタが使用されない可能性もあります）。
ただし、プロビジョニングの変更（クラスタのサイズ変更など）が行われるたびに、必要な変更を有効にするために新しいクラスタが作成されます。クラスタのサイズを変更する場合は、クラウドリソースが枯渇しないように、ib.clusters.cleanup(pipeline) を使用して不要なクラスタをクリーンアップします。
Flink master_url が指定されていて、これがノートブックセッションによって管理されているクラスタに属している場合、Dataflow はマネージドクラスタを再利用します。
- master_url がノートブックセッションで不明な場合、ユーザーのセルフホスト型の FlinkRunner が必要であることを意味します。ノートブックは暗黙的に何も実行しません。

トラブルシューティング

このセクションでは、ノートブック管理のクラスタで使用するインタラクティブ FlinkRunner のトラブルシューティングとデバッグに役立つ情報を提供します。

Flink IOException: ネットワークバッファの数が不足している

わかりやすくするために、Flink ネットワークバッファ構成は公開されていません。

ジョブグラフが複雑すぎたり、並列処理の設定が高すぎると、並列処理によりステップのカーディナリティが大きくなりすぎるため、並行してスケジュールされるタスクが多くなり、実行に失敗する場合があります。

インタラクティブな実行速度を向上させるには、次のヒントを参考にしてください。

検査する PCollection だけを変数に割り当てる。
PCollections を 1 つずつ検査する。
高ファンアウト変換後にリシャッフルを使用する。
データサイズに基づいて並列処理を調整する（小さいほど高速になる場合があります）。

データの検査に時間がかかりすぎる

Flink ダッシュボードで、実行中のジョブを確認します。処理中のデータは単一のマシン上に存在し、シャッフルされないため、数百のタスクが完了して 1 つだけタスクが残っているステップが表示されることがあります。

次のような高度なファンアウト変換の後に必ず再シャッフルを使用してください。

ファイルから行を読み取る
BigQuery テーブルから行を読み取る

再シャッフルを行わないと、ファンアウトデータは常に同じワーカーで実行され、並列処理を利用できません。

ワーカーの数はどのくらい必要か

原則として、Flink クラスタには vCPU の数にワーカースロット数を掛けた値が割り当てられます。たとえば、40 個の n1-highmem-8 ワーカーがある場合、Flink クラスタは最大 320 個のスロット（8 × 40）になります。

ワーカーは、何千ものタスクを並列にスケジュールする数百の並列処理を読み取り、マッピング、結合を行うジョブを管理できます。

ストリーミングへの対応

ストリーミングパイプラインは現在、ノートブック管理クラスタでのインタラクティブな Flink と互換性がありません。

Beam SQL と `beam_sql` マジック

Beam SQL では、SQL ステートメントを使用して、制限付きと制限なしの PCollections をクエリできます。Apache Beam ノートブックで作業している場合は、IPython カスタムマジック beam_sql を使用して、パイプラインの開発を高速化できます。

-h または --help オプションを使用して、beam_sql マジックの使用方法を確認できます。

beam_sql のヘルプを確認する

定数値から PCollection を作成できます。

定数値から PCollection を作成する

複数の PCollections を結合できます。

複数の PCollection を結合する

-r DataflowRunner または --runner DataflowRunner オプションを指定して Dataflow ジョブを起動できます。

Apache Beam SQL を使用して Dataflow ジョブを起動する

詳細については、ノートブックの Apache Beam SQL のサンプルノートブックをご覧ください。

JIT コンパイラと GPU を使用して高速化する

numba や GPU などのライブラリを使用して、Python コードと Apache Beam パイプラインを高速化できます。nvidia-tesla-t4 GPU を使用して作成した Apache Beam ノートブックインスタンスで GPU を実行するには、numba.cuda.jit を使用して Python コードをコンパイルします。必要に応じて、CPU での実行を高速化するために、numba.jit または numba.njit を使用して Python コードをマシンコードにコンパイルします。

次の例では、GPU で処理する DoFn を作成します。

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()

次の図は、GPU 上で実行されるノートブックを示しています。

GPU で DoFn を実行する

詳細については、サンプルノートブックの Apache Beam で GPU を使用するをご覧ください。

カスタムコンテナをビルドする

ほとんどの場合、パイプラインで追加の Python 依存関係や実行可能ファイルが不要な場合、Apache Beam で自動的に正式なコンテナイメージを使用して、ユーザー定義コードを実行できます。これらのイメージには一般的な Python モジュールが数多く付属しているため、ビルドしたり、明示的に指定する必要はありません。

追加の Python の依存関係や、Python 以外の依存関係が存在することもあります。このようなシナリオでは、カスタムコンテナをビルドして、Flink クラスタで実行できるようにします。カスタムコンテナを使用するメリットは次のとおりです。

連続的またはインタラクティブな実行の設定時間が短縮される
安定した構成と依存関係
柔軟性の向上: Python の以外の依存関係も設定できます。

コンテナのビルドプロセスは面倒ですが、ノートブックでは、次の使用パターンですべてを行うことができます。

ローカルワークスペースを作成する

まず、Jupyter ホームディレクトリの下にローカル作業ディレクトリを作成します。

!mkdir -p /home/jupyter/.flink

Python 依存関係を準備する

次に、追加の Python 依存関係をすべてインストールして、要件ファイルにエクスポートします。

%pip install dep_a
%pip install dep_b
...

%%writefile ノートブックマジックを使用して、要件ファイルを明示的に作成できます。

%%writefile /home/jupyter/.flink/requirements.txt
dep_a
dep_b
...

また、すべてのローカル依存関係を要件ファイルに固定することもできます。このオプションでは、意図しない依存関係が発生する可能性があります。

%pip freeze > /home/jupyter/.flink/requirements.txt

Python 以外の依存関係を準備する

Python 以外の依存関係をすべてワークスペースにコピーします。Python 以外の依存関係がない場合は、この手順をスキップします。

!cp /path/to/your-dep /home/jupyter/.flink/your-dep
...

Dockerfile を作成する

%%writefile ノートブックマジックを使用して、Dockerfile を作成します。例:

%%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

このサンプルコンテナは、Python 3.7 をベースとする Apache Beam SDK バージョン 2.40.0 のイメージを使用し、your_dep ファイルを追加して、追加の Python 依存関係をインストールします。この Dockerfile をテンプレートとして使用し、ユースケースに合わせて編集します。

Apache Beam パイプラインで Python 以外の依存関係を参照する場合は、COPY の宛先を使用します。たとえば、/tmp/your_dep は your_dep ファイルのパスです。

Cloud Build を使用して Artifact Registry にコンテナイメージをビルドする

Cloud Build サービスと Artifact Registry サービスを有効にします（まだ有効になっていない場合）。
```
!gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com
!gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com
```
アーティファクトをアップロードできるように、Artifact Registry リポジトリを作成します。各リポジトリには、サポートされている単一の形式のアーティファクトを含めることができます。

すべてのリポジトリのコンテンツは、Google が管理する暗号鍵か顧客管理の暗号鍵を使用して暗号化されます。Artifact Registry はデフォルトで Google が管理する暗号鍵を使用するため、このオプションの構成は不要です。

少なくとも、リポジトリに対する Artifact Registry 書き込みアクセス権が必要です。

次のコマンドを実行して新しいリポジトリを作成します。このコマンドは --async フラグを使用します。実行中のオペレーションの完了を待たずにすぐに戻ります。
```
gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
--repository-format=docker \
--location=LOCATION \
--async
```
次の値を置き換えます。
- REPOSITORY: リポジトリの名前。プロジェクト内のリポジトリのロケーションごとに、リポジトリ名は一意でなければなりません。
- LOCATION: リポジトリのロケーション。
イメージを push または pull する前に、Artifact Registry に対するリクエストを認証するように Docker を構成します。Docker リポジトリの認証を設定するには、次のコマンドを実行します。
```
gcloud auth configure-docker LOCATION-docker.pkg.dev
```
このコマンドにより、Docker 構成が更新されます。これで、Google Cloud プロジェクトの Artifact Registry に接続して、イメージを push できるようになりました。
Cloud Build を使用してコンテナイメージをビルドし、Artifact Registry に保存します。
```
!cd /home/jupyter/.flink \
&& gcloud builds submit \
 --tag LOCATION.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/flink:latest \
 --timeout=20m
```
PROJECT_ID は、プロジェクトのプロジェクト ID に置き換えます。

カスタムコンテナを使用する

ランナーに応じて、カスタムコンテナはさまざまな目的に使用できます。

Apache Beam コンテナの一般的な使用方法については、以下をご覧ください。

Dataflow コンテナの使用方法については、以下をご覧ください。

Dataflow でカスタムコンテナを使用する

外部 IP アドレスを無効にする

Apache Beam ノートブックインスタンスを作成する場合は、セキュリティを強化するために外部 IP アドレスを無効にします。ノートブックインスタンスは、Artifact Registry などの一部のパブリックインターネットリソースをダウンロードする必要があるため、最初に外部 IP アドレスを持たない新しい VPC ネットワークを作成する必要があります。次に、この VPC ネットワーク用に Cloud NAT ゲートウェイを作成します。Cloud NAT の詳細については、Cloud NAT のドキュメントをご覧ください。VPC ネットワークと Cloud NAT ゲートウェイを使用して、外部 IP アドレスを有効にせずに、必要なパブリックインターネットリソースにアクセスします。