使用 Dataflow SQL 联接流式数据

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本教程介绍如何使用 Dataflow SQL 将来自 Pub/Sub 的数据流与 BigQuery 表中的数据联接起来。

目标

在本教程中，您将执行以下操作：

• 编写 Dataflow SQL 查询，该查询将 Pub/Sub 流式数据与 BigQuery 表中的数据联接起来。
• 从 Dataflow SQL 界面部署 Dataflow 作业。

费用

在本文档中，您将使用 Google Cloud 的以下收费组件：

• Dataflow
• Cloud Storage
• Pub/Sub
• Data Catalog

您可使用价格计算器根据您的预计使用情况来估算费用。 Google Cloud 新用户可能有资格申请免费试用。

准备工作

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

2. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

4. 启用 Cloud Dataflow、Compute Engine、Logging、Cloud Storage、Cloud Storage JSON、BigQuery、Cloud Pub/Sub、Cloud Resource Manager 和 Data Catalog。 API。

   启用 API

5. 创建服务帐号：

   1. 在 Google Cloud 控制台中，转到创建服务帐号页面。

      转到“创建服务帐号”
   2. 选择您的项目。

   3. 在服务帐号名称字段中，输入一个名称。Google Cloud 控制台会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

      在服务帐号说明字段中，输入说明。例如，Service account for quickstart。

   4. 点击创建并继续。

   5. 将 Project > Owner 角色授予服务帐号。

      如需授予该角色，请找到选择角色列表，然后选择 Project > Owner。

      注意：角色字段会影响服务帐号可以访问项目中的哪些资源。您可以撤消这些角色或稍后授予其他角色。在生产环境中，请勿授予 Owner、Editor 或 Viewer 角色。应授予满足您的需求的预定义角色或自定义角色。
   6. 点击继续。

   7. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

      不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

6. 创建服务帐号密钥：

   1. 在 Google Cloud 控制台中，点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
   2. 点击密钥。
   3. 点击添加密钥，然后点击创建新密钥。
   4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
   5. 点击关闭。

7. 将环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为包含凭据的 JSON 文件的路径。 此变量仅适用于当前的 shell 会话，因此，如果您打开新的会话，请重新设置该变量。

   示例：Linux 或 macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

   例如：

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   示例：Windows

   对于 PowerShell：

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

   例如：

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   对于命令提示符：

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

8. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

9. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

10. 启用 Cloud Dataflow、Compute Engine、Logging、Cloud Storage、Cloud Storage JSON、BigQuery、Cloud Pub/Sub、Cloud Resource Manager 和 Data Catalog。 API。

    启用 API

11. 创建服务帐号：

    1. 在 Google Cloud 控制台中，转到创建服务帐号页面。

       转到“创建服务帐号”
    2. 选择您的项目。

    3. 在服务帐号名称字段中，输入一个名称。Google Cloud 控制台会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

       在服务帐号说明字段中，输入说明。例如，Service account for quickstart。

    4. 点击创建并继续。

    5. 将 Project > Owner 角色授予服务帐号。

       如需授予该角色，请找到选择角色列表，然后选择 Project > Owner。

       注意：角色字段会影响服务帐号可以访问项目中的哪些资源。您可以撤消这些角色或稍后授予其他角色。在生产环境中，请勿授予 Owner、Editor 或 Viewer 角色。应授予满足您的需求的预定义角色或自定义角色。
    6. 点击继续。

    7. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

       不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

12. 创建服务帐号密钥：

    1. 在 Google Cloud 控制台中，点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
    2. 点击密钥。
    3. 点击添加密钥，然后点击创建新密钥。
    4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
    5. 点击关闭。

13. 将环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为包含凭据的 JSON 文件的路径。 此变量仅适用于当前的 shell 会话，因此，如果您打开新的会话，请重新设置该变量。

    示例：Linux 或 macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

    例如：

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

    示例：Windows

    对于 PowerShell：

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

    例如：

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

    对于命令提示符：

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    将 KEY_PATH 替换为包含凭据的 JSON 文件的路径。

14. 安装并初始化 gcloud CLI。请选择一个安装选项。 您可能需要将 project 属性设置为要用于本演示的项目。
15. 转到 Google Cloud 控制台中的 Dataflow SQL 网页界面。这将打开您最近访问的项目。如需切换到其他项目，请点击 BigQuery SQL 网页界面顶部的项目名称，然后搜索要使用的项目。
    转到 Dataflow SQL 网页界面
    

创建示例来源

如果您希望按照本教程中提供的示例进行操作，请创建以下来源并在本教程的步骤中使用。

• Pub/Sub 主题 transactions - 通过订阅 Pub/Sub 主题收到的交易信息数据流。每笔交易的数据包括购买的产品、售价以及发生购买交易的城市和州等信息。创建 Pub/Sub 主题后，您可以创建一个将消息发布到主题的脚本。您将在本教程的后续部分中运行此脚本。
• BigQuery 表格 us_state_salesregions - 提供州与销售区域对应关系的表格。在创建此表之前，您需要创建 BigQuery 数据集。

创建 Pub/Sub 主题和发布者脚本

1. 使用 Google Cloud CLI 创建 Pub/Sub 主题。将该主题命名为 transactions。

   gcloud pubsub topics create transactions

2. 创建一个将消息发布到 Pub/Sub 主题的 Python 脚本。如果您尚未安装 Python，则必须安装 Python。在执行 SQL 查询之前，您需要在命令行窗口中运行此脚本。
   1. 创建一个文本文件并将其命名为 transactions_injector.py。
   2. 将以下代码复制并粘贴到 transactions_injector.py 中。将 project-id 替换为您的项目 ID。

      #!/usr/bin/env python
      
      import datetime, json, os, random, time
      
      # Set the `project` variable to a Google Cloud project ID.
      project = 'project-id'
      
      FIRST_NAMES = ['Monet', 'Julia', 'Angelique', 'Stephane', 'Allan', 'Ulrike', 'Vella', 'Melia',
          'Noel', 'Terrence', 'Leigh', 'Rubin', 'Tanja', 'Shirlene', 'Deidre', 'Dorthy', 'Leighann',
          'Mamie', 'Gabriella', 'Tanika', 'Kennith', 'Merilyn', 'Tonda', 'Adolfo', 'Von', 'Agnus',
          'Kieth', 'Lisette', 'Hui', 'Lilliana',]
      CITIES = ['Washington', 'Springfield', 'Franklin', 'Greenville', 'Bristol', 'Fairview', 'Salem',
          'Madison', 'Georgetown', 'Arlington', 'Ashland',]
      STATES = ['MO','SC','IN','CA','IA','DE','ID','AK','NE','VA','PR','IL','ND','OK','VT','DC','CO','MS',
          'CT','ME','MN','NV','HI','MT','PA','SD','WA','NJ','NC','WV','AL','AR','FL','NM','KY','GA','MA',
          'KS','VI','MI','UT','AZ','WI','RI','NY','TN','OH','TX','AS','MD','OR','MP','LA','WY','GU','NH']
      PRODUCTS = ['Product 2', 'Product 2 XL', 'Product 3', 'Product 3 XL', 'Product 4', 'Product 4 XL', 'Product 5',
          'Product 5 XL',]
      
      while True:
        first_name, last_name = random.sample(FIRST_NAMES, 2)
        data = {
          'tr_time_str': datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
          'first_name': first_name,
          'last_name': last_name,
          'city': random.choice(CITIES),
          'state':random.choice(STATES),
          'product': random.choice(PRODUCTS),
          'amount': float(random.randrange(50000, 70000)) / 100,
        }
      
        # For a more complete example on how to publish messages in Pub/Sub.
        #   https://cloud.google.com/pubsub/docs/publisher
        message = json.dumps(data)
        command = "gcloud --project={} pubsub topics publish transactions --message='{}'".format(project, message)
        print(command)
        os.system(command)
        time.sleep(random.randrange(1, 5))
      

创建 BigQuery 数据集和表

1. 在 BigQuery 网页界面上创建 BigQuery 数据集。BigQuery 数据集是用于包含表格的顶层容器。BigQuery 表必须属于一个数据集。
   1. 在探索器面板中，打开项目对应的操作。在菜单中，点击创建数据集。在以下屏幕截图中，项目 ID 为 dataflow-sql。

      

   2. 在打开的创建数据集面板中，对于数据集 ID，输入 dataflow_sql_tutorial。
   3. 对于数据位置，从菜单中选择一个选项。
   4. 点击创建数据集。

      

2. 创建 BigQuery 表。
   1. 创建一个文本文件并将其命名为 us_state_salesregions.csv。
   2. 将以下数据复制并粘贴到 us_state_salesregions.csv 中。 在接下来的步骤中，您需要将这些数据加载到 BigQuery 表中。

      state_id,state_code,state_name,sales_region
      1,MO,Missouri,Region_1
      2,SC,South Carolina,Region_1
      3,IN,Indiana,Region_1
      6,DE,Delaware,Region_2
      15,VT,Vermont,Region_2
      16,DC,District of Columbia,Region_2
      19,CT,Connecticut,Region_2
      20,ME,Maine,Region_2
      35,PA,Pennsylvania,Region_2
      38,NJ,New Jersey,Region_2
      47,MA,Massachusetts,Region_2
      54,RI,Rhode Island,Region_2
      55,NY,New York,Region_2
      60,MD,Maryland,Region_2
      66,NH,New Hampshire,Region_2
      4,CA,California,Region_3
      8,AK,Alaska,Region_3
      37,WA,Washington,Region_3
      61,OR,Oregon,Region_3
      33,HI,Hawaii,Region_4
      59,AS,American Samoa,Region_4
      65,GU,Guam,Region_4
      5,IA,Iowa,Region_5
      32,NV,Nevada,Region_5
      11,PR,Puerto Rico,Region_6
      17,CO,Colorado,Region_6
      18,MS,Mississippi,Region_6
      41,AL,Alabama,Region_6
      42,AR,Arkansas,Region_6
      43,FL,Florida,Region_6
      44,NM,New Mexico,Region_6
      46,GA,Georgia,Region_6
      48,KS,Kansas,Region_6
      52,AZ,Arizona,Region_6
      56,TN,Tennessee,Region_6
      58,TX,Texas,Region_6
      63,LA,Louisiana,Region_6
      7,ID,Idaho,Region_7
      12,IL,Illinois,Region_7
      13,ND,North Dakota,Region_7
      31,MN,Minnesota,Region_7
      34,MT,Montana,Region_7
      36,SD,South Dakota,Region_7
      50,MI,Michigan,Region_7
      51,UT,Utah,Region_7
      64,WY,Wyoming,Region_7
      9,NE,Nebraska,Region_8
      10,VA,Virginia,Region_8
      14,OK,Oklahoma,Region_8
      39,NC,North Carolina,Region_8
      40,WV,West Virginia,Region_8
      45,KY,Kentucky,Region_8
      53,WI,Wisconsin,Region_8
      57,OH,Ohio,Region_8
      49,VI,United States Virgin Islands,Region_9
      62,MP,Commonwealth of the Northern Mariana Islands,Region_9
      

   3. 在 BigQuery 界面的探索器面板中，展开您的项目以查看 dataflow_sql_tutorial 数据集。
   4. 打开 dataflow_sql_tutorial 数据集的操作菜单，然后点击打开。
   5. 点击创建表。

      

   6. 在打开的创建表面板中，执行以下操作：
      1. 在基于以下数据创建表部分，选择上传。

         

      2. 对于选择文件，点击浏览，然后选择 us_state_salesregions.csv 文件。
      3. 对于表，输入 us_state_salesregions。
      4. 在架构下，选择自动检测。
      5. 点击高级选项以展开高级选项部分。
      6. 对于需跳过的标题行数，输入 1，然后点击创建表。

         

   7. 在探索器面板中，点击 us_state_salesregions。在架构下，您可以查看自动生成的架构。在预览下，您可以看到表数据。

      

为您的 Pub/Sub 主题分配架构

通过分配架构，您可以对 Pub/Sub 主题数据运行 SQL 查询。当前，Dataflow SQL 要求将 Pub/Sub 主题中的消息序列化为 JSON 格式。

如需为示例 Pub/Sub 主题 transactions 分配架构，请执行以下操作：

1. 创建一个文本文件并将其命名为 transactions_schema.yaml。将以下架构文本复制并粘贴到 transactions_schema.yaml。

     - column: event_timestamp
       description: Pub/Sub event timestamp
       mode: REQUIRED
       type: TIMESTAMP
     - column: tr_time_str
       description: Transaction time string
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: first_name
       description: First name
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: last_name
       description: Last name
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: city
       description: City
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: state
       description: State
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: product
       description: Product
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: amount
       description: Amount of transaction
       mode: NULLABLE
       type: FLOAT
   

2. 使用 Google Cloud CLI 分配架构。

   a.使用以下命令更新 gcloud CLI。确保 gcloud CLI 的版本为 242.0.0 或更高版本。

     gcloud components update
   

   b. 在命令行窗口中运行以下命令。将 project-id 替换为您的项目 ID，将 path-to-file 替换为 transactions_schema.yaml 文件的路径。

     gcloud data-catalog entries update \
       --lookup-entry='pubsub.topic.`project-id`.transactions' \
       --schema-from-file=path-to-file/transactions_schema.yaml
   

   如需详细了解命令的参数和允许使用的架构文件格式，请参阅 gcloud data-catalog entries update 的文档页面。

   注意：项目 ID 中的特殊字符必须使用 ` 进行转义。

   c.确认您的架构已成功分配给 transactions Pub/Sub 主题。请将 project-id 替换为您的项目 ID。

     gcloud data-catalog entries lookup 'pubsub.topic.`project-id`.transactions'
   

查找 Pub/Sub 来源

使用 Dataflow SQL 界面，您可以找到自己有权访问的任何项目的 Pub/Sub 数据源对象，因此您不必记住这些对象的完整名称。

对于本教程中的示例，前往 Dataflow SQL 编辑器并搜索您创建的 transactions Pub/Sub 主题：

1. 前往 SQL 工作区。

2. 在 Dataflow SQL 编辑器面板的搜索栏中，搜索 projectid=project-id transactions。请将 project-id 替换为您的项目 ID。

   

查看架构

1. 在 Dataflow SQL 界面的 Dataflow SQL 编辑器面板中，点击事务或者输入 projectid=project-id system=cloud_pubsub 来搜索 Pub/Sub 主题，然后选择主题。

2. 在架构下，您可以查看分配给 Pub/Sub 主题的架构。

   

创建 SQL 查询

您可以在 Dataflow SQL 界面上创建运行 Dataflow 作业的 SQL 查询。

以下 SQL 查询为数据扩充查询。该查询会向 Pub/Sub 事件流 (transactions) 额外添加一个字段 sales_region，该字段使用州与销售区域对应关系 BigQuery 表 (us_state_salesregions)。

复制以下 SQL 查询并粘贴到查询编辑器中。将 project-id 替换为您的项目 ID。

SELECT tr.*, sr.sales_region
FROM pubsub.topic.`project-id`.transactions as tr
  INNER JOIN bigquery.table.`project-id`.dataflow_sql_tutorial.us_state_salesregions AS sr
  ON tr.state = sr.state_code

在 Dataflow SQL 界面中输入查询时，查询验证器会验证查询语法。如果查询有效，会显示一个绿色对勾标记图标。如果查询无效，则会显示一个红色感叹号图标。如果查询语法无效，您可以点击验证器图标，查看有关您需要解决的问题的相关信息。

以下屏幕截图展示了查询编辑器中的有效查询。验证器显示绿色对勾标记。

创建 Dataflow 作业以运行 SQL 查询

如果您已经创建了示例来源：在执行 SQL 查询之前，请在命令行窗口中运行 transactions_injector.py Python 脚本。该脚本会定期、持续地向您的 Pub/Sub 主题 transactions 发布消息，直到您停止其运行为止。

python transactions_injector.py

如需运行 SQL 查询，请通过 Dataflow SQL 界面创建 Dataflow 作业。

1. 在查询编辑器中，点击创建作业。

2. 在打开的创建 Dataflow 作业面板中：

   • 对于目标位置，选择 BigQuery。
   • 对于数据集 ID，选择 dataflow_sql_tutorial。
   • 在表名称部分，输入 sales。

   

3. 可选：Dataflow 会自动选择最适合您的 Dataflow SQL 作业的设置，但您可以展开可选参数菜单，手动指定以下流水线选项：

   • 工作器数量上限
   • 地区
   • 服务账号电子邮件地址
   • 机器类型
   • 其他实验
   • 工作器 IP 地址配置
   • 网络
   • 子网

4. 点击创建。Dataflow 作业需要几分钟才能开始运行。

查看 Dataflow 作业

Dataflow 将您的 SQL 查询转换为 Apache Beam 流水线。点击查看作业以打开 Dataflow 网页界面，您可以在其中查看流水线的图形表示。

如需查看流水线中发生的转换详情，请点击这些框。例如，如果您点击图形表示中标有运行 SQL 查询的第一个框，则会出现一个图形，显示后台进行的操作。

最前面的两个框表示您联接的两个输入：Pub/Sub 主题 transactions 和 BigQuery 表 us_state_salesregions。

如需查看包含作业结果的输出表，请前往 BigQuery 界面。在探索器面板的项目中，点击您创建的 dataflow_sql_tutorial 数据集。然后，点击输出表 sales。预览标签页会显示该输出表的内容。

注意：销售表不会立即可供使用。系统必须先生成输出表。

查看历史作业并修改查询

Dataflow 界面在 Dataflow 作业页面中存储历史作业和查询。

您可以使用作业历史记录列表查看之前的 SQL 查询。例如，您希望修改查询，每 15 秒按销售区域汇总销售额。您可以通过作业页面访问您在本教程前面部分启动并正在运行的作业，复制 SQL 查询，并使用修改后的查询运行另一个作业。

1. 在 Dataflow 作业页面中，点击要修改的作业。

2. 在作业详细信息页面的作业信息面板中，在流水线选项下找到 SQL 查询。查找 queryString 所在的行。

   

3. 将以下 SQL 查询复制并粘贴到 SQL 工作区的 Dataflow SQL 编辑器中，以添加翻转窗口。 请将 project-id 替换为您的项目 ID。

    SELECT
      sr.sales_region,
      TUMBLE_START("INTERVAL 15 SECOND") AS period_start,
      SUM(tr.amount) as amount
    FROM pubsub.topic.`project-id`.transactions AS tr
      INNER JOIN bigquery.table.`project-id`.dataflow_sql_tutorial.us_state_salesregions AS sr
      ON tr.state = sr.state_code
    GROUP BY
      sr.sales_region,
      TUMBLE(tr.event_timestamp, "INTERVAL 15 SECOND")
   

4. 点击创建作业以使用修改后的查询创建新作业。

清除数据

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Cloud Billing 账号产生费用，请执行以下操作：

1. 如果 transactions_injector.py 发布脚本仍在运行，请将其停止。

2. 停止正在运行的 Dataflow 作业。转到 Google Cloud 控制台中的 Dataflow 网页界面。

   转到 Dataflow 网页界面

   针对您按照本演示创建的每个作业，执行以下步骤：

   1. 点击作业的名称。

   2. 在作业详情页面上，点击停止。系统会显示停止作业对话框，其中包含停止作业的选项：

   3. 选择取消。

   4. 点击停止作业。该服务将尽可能快地停止所有数据提取和处理操作。由于使用取消选项会立即停止处理过程，因此您可能会丢失所有“传输中”数据。停止作业可能需要几分钟。

3. 删除 BigQuery 数据集。转到 Google Cloud 控制台中的 BigQuery 网页界面。

   转到 BigQuery 网页界面

   1. 在探索器面板的资源部分中，点击您创建的 dataflow_sql_tutorial 数据集。

   2. 在详细信息面板中，点击删除。此时会打开一个确认对话框。

   3. 在删除数据集对话框中，输入 delete 以确认删除命令，然后点击删除。

4. 删除 Pub/Sub 主题。转到 Google Cloud 控制台中的 Pub/Sub 主题页面。

   转到 Pub/Sub 主题页面

   1. 选择 transactions 主题。

   2. 点击删除以永久删除该主题。 此时会打开一个确认对话框。

   3. 在删除主题对话框中，输入 delete 以确认删除命令，然后点击删除。

   4. 转到 Pub/Sub 订阅页面。

   5. 选择要 transactions 的任何剩余订阅。如果您的作业不再运行，则可能不会有任何订阅。

   6. 点击删除以永久删除该订阅。 在确认对话框中点击删除。

5. 删除 Cloud Storage 中的 Dataflow 暂存存储分区。进入 Google Cloud 控制台中的 Cloud Storage 存储桶页面。

   进入“存储桶”

   1. 选择 Dataflow 暂存存储桶。

   2. 点击删除以永久删除该存储分区。 此时会打开一个确认对话框。

   3. 在删除存储桶对话框中，输入 DELETE 以确认删除命令，然后点击删除。

后续步骤

• 参阅 Dataflow SQL 简介。
• 了解流处理流水线基础知识。
• 探索 Dataflow SQL 参考。
• 观看 Cloud Next 2019 大会的流式分析演示视频。