Configura modelli flessibili

Questa pagina documenta le varie configurazioni del modello flessibile Dataflow tra cui:

Per configurare un modello flessibile di esempio, consulta Tutorial sui modelli flessibili.

Comprendi le autorizzazioni del modello flessibile

Quando lavori con i modelli flessibili, hai bisogno di tre set di autorizzazioni:

  • Autorizzazioni per la creazione di risorse
  • Autorizzazioni per creare un modello flessibile
  • Autorizzazioni per eseguire un modello flessibile

Autorizzazioni per la creazione di risorse

Per sviluppare ed eseguire una pipeline di modelli flessibili, devi creare varie risorse (ad esempio un bucket di staging). Per le attività di creazione una tantum delle risorse, puoi utilizzare il ruolo proprietario di base.

Autorizzazioni per creare un modello flessibile

In qualità di sviluppatore di un modello flessibile, devi creare il modello per renderlo disponibili per gli utenti. La creazione comporta il caricamento delle specifiche di un modello nel bucket Cloud Storage ed eseguire il provisioning di un'immagine Docker con il codice necessarie per eseguire la pipeline. Per creare un modello flessibile, è necessario leggere e l'accesso in scrittura a Cloud Storage Accesso in Writer ad Artifact Registry nel repository Artifact Registry. Puoi concedere queste autorizzazioni assegnando i seguenti ruoli:

  • Amministratore Storage (roles/storage.admin)
  • Editor Cloud Build (roles/cloudbuild.builds.editor)
  • Artifact Registry Writer (roles/artifactregistry.writer)

Autorizzazioni per eseguire un modello flessibile

Quando esegui un modello flessibile, Dataflow crea un job per te. Per creare il job, l'account di servizio Dataflow richiede la seguente autorizzazione:

  • dataflow.serviceAgent

Quando utilizzi Dataflow per la prima volta, il servizio assegna questo ruolo per te, quindi non devi concedere questa autorizzazione.

Per impostazione predefinita, l'account di servizio Compute Engine viene utilizzato per le VM di avvio e VM worker. L'account di servizio richiede i ruoli e le competenze seguenti:

  • Amministratore oggetti Storage (roles/storage.objectAdmin)
  • Visualizzatore (roles/viewer)
  • Dataflow Worker (roles/dataflow.worker)
  • Accesso in lettura e scrittura al bucket di staging
  • Accesso in lettura all'immagine del modello flessibile

Per concedere l'accesso in lettura e scrittura al bucket di staging, puoi utilizzare il ruolo Amministratore oggetti Storage (roles/storage.objectAdmin). Per ulteriori informazioni, consulta Ruoli IAM per Cloud Storage.

Per concedere l'accesso in lettura all'immagine del modello flessibile, puoi utilizzare il ruolo visualizzatore di oggetti archiviazione (roles/storage.objectViewer). Per ulteriori informazioni, consulta Configurare il controllo dell'accesso.

Imposta le variabili di ambiente Dockerfile richieste

Se vuoi creare il tuo Dockerfile per un job di modello flessibile, specifica le seguenti variabili di ambiente:

Java

Specifica FLEX_TEMPLATE_JAVA_MAIN_CLASS e FLEX_TEMPLATE_JAVA_CLASSPATH nel Dockerfile.

ENV Descrizione Obbligatorio
FLEX_TEMPLATE_JAVA_MAIN_CLASS Specifica la classe Java da eseguire per avviare il modello flessibile. SÌ
FLEX_TEMPLATE_JAVA_CLASSPATH Specifica la posizione dei file di classe. SÌ
FLEX_TEMPLATE_JAVA_OPTIONS Specifica le opzioni Java da passare durante il lancio del modello flessibile. NO

Python

Specifica FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE nel Dockerfile.

Per gestire le dipendenze della pipeline, imposta variabili nel Dockerfile, ad esempio:

  • FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE
  • FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_OPTIONS
  • FLEX_TEMPLATE_PYTHON_SETUP_FILE
  • FLEX_TEMPLATE_PYTHON_EXTRA_PACKAGES

Ad esempio, le seguenti variabili di ambiente sono impostate nel Tutorial sullo streaming nel modello flessibile di Python in GitHub:

ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE="${WORKDIR}/requirements.txt"
ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE="${WORKDIR}/streaming_beam.py"
ENV Descrizione Obbligatorio
FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE Specifica il file Python da eseguire per avviare il modello flessibile. SÌ
FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE Specifica il file dei requisiti con le dipendenze della pipeline. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione sulle dipendenze PyPI nella documentazione di Apache Beam. NO
FLEX_TEMPLATE_PYTHON_SETUP_FILE Specifica il percorso del file del pacchetto pipeline "setup.py". Per ulteriori informazioni, vedi Dipendenze da più file nella documentazione di Apache Beam. NO
FLEX_TEMPLATE_PYTHON_EXTRA_PACKAGES

Specifica i pacchetti non disponibili pubblicamente. Per informazioni su come utilizzare i pacchetti aggiuntivi, leggi Dipendenze locali o non PyPI.

 NO
FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_OPTIONS Specifica le opzioni Python da passare durante il lancio del modello flessibile. NO

Dipendenze del pacchetto

Quando una pipeline Python Dataflow utilizza dipendenze aggiuntive, potresti dover configurare il modello flessibile per installare dipendenze aggiuntive sulle VM worker Dataflow.

Quando esegui un job Dataflow in Python che utilizza i modelli flessibili in un ambiente che limita l'accesso a internet, è necessario preconfezionare delle dipendenze quando crei il modello.

Utilizza una delle seguenti opzioni per precompilare le dipendenze Python.

Per istruzioni su come gestire le dipendenze delle pipeline nelle pipeline Java e Go, consulta Gestire le dipendenze delle pipeline in Dataflow.

Utilizza un file requirements e precompila le dipendenze con il modello

Se utilizzi il tuo Dockerfile per definire l'immagine del modello flessibile, segui questi passaggi:

  1. Crea un file requirements.txt che elenca le dipendenze della pipeline.

    COPY requirements.txt /template/
ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE="/template/requirements.txt"

  2. Installa le dipendenze nell'immagine del modello flessibile.

    RUN pip install --no-cache-dir -r $FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE

  3. Scarica le dipendenze nella cache dei requisiti locali, in fasi per i worker Dataflow al momento del lancio del modello.

    RUN pip download --no-cache-dir --dest /tmp/dataflow-requirements-cache -r $FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE

Quando utilizzi questo approccio, le dipendenze del file requirements.txt vengono installate sui worker di Dataflow in fase di esecuzione. Un'intuizione nella scheda dei consigli della console Google Cloud potrebbe segnalare questo comportamento. Per evitare l'installazione delle dipendenze in fase di runtime, utilizza immagine container personalizzata.

Di seguito è riportato un esempio di codice che utilizza un file dei requisiti nell'interfaccia Modello.

# Copyright 2020 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

FROM gcr.io/dataflow-templates-base/python3-template-launcher-base

# Configure the Template to launch the pipeline with a --requirements_file option.
# See: https://beam.apache.org/documentation/sdks/python-pipeline-dependencies/#pypi-dependencies
ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE="/template/requirements.txt"
ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE="/template/streaming_beam.py"

COPY . /template

RUN apt-get update \
    # Install any apt packages if required by your template pipeline.
    && apt-get install -y libffi-dev git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
    # Upgrade pip and install the requirements.
    && pip install --no-cache-dir --upgrade pip \
    # Install dependencies from requirements file in the launch environment.
    && pip install --no-cache-dir -r $FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE \
    # When FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE  option is used,
    # then during Template launch Beam downloads dependencies
    # into a local requirements cache folder and stages the cache to workers.
    # To speed up Flex Template launch, pre-download the requirements cache
    # when creating the Template.
    && pip download --no-cache-dir --dest /tmp/dataflow-requirements-cache -r $FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE

# Set this if using Beam 2.37.0 or earlier SDK to speed up job submission.
ENV PIP_NO_DEPS=True

ENTRYPOINT ["/opt/google/dataflow/python_template_launcher"]

Struttura la pipeline come pacchetto e utilizza i pacchetti locali

Quando utilizzi più file o moduli Python locali, struttura della pipeline come pacchetto. La struttura del file potrebbe essere simile all'esempio riportato di seguito:

main.py
pyproject.toml
setup.py
src/
  my_package/
    my_custom_dofns_and_transforms.py
    my_pipeline_launcher.py
    other_utils_and_helpers.py

  1. Posiziona il punto di contatto di primo livello, ad esempio il file main.py, nella directory principale. Inserisci il resto dei file in una cartella separata all'indirizzo nella directory src, ad esempio my_package.

  2. Aggiungi i file di configurazione del pacchetto alla directory principale con i dettagli e i requisiti del pacchetto.

    pyproject.toml

    [project]
name = "my_package"
version = "package_version"
dependencies = [
  # Add list of packages (and versions) that my_package depends on.
  # Example:
  "apache-beam[gcp]==2.54.0",
]

    setup.py

      """An optional setuptools configuration stub for the pipeline package.

  Use pyproject.toml to define the package. Add this file only if you must
  use the --setup_file pipeline option or the
  FLEX_TEMPLATE_PYTHON_SETUP_FILE configuration option.
  """

  import setuptools
  setuptools.setup()

    Per ulteriori informazioni su come configurare il pacchetto locale, consulta Pacchettizzazione di progetti Python.

  3. Quando importi moduli o file locali per la pipeline, utilizza il nome del pacchetto my_package come percorso di importazione.

    from my_package import word_count_transform

  4. Installa il pacchetto della pipeline nell'immagine del modello Flex. Il file Dockerfile del modello Flex potrebbe includere contenuti simili al seguente esempio:

    Dockerfile

    ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE="${WORKDIR}/main.py"
ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_SETUP_FILE="${WORKDIR}/setup.py"

# Copy pipeline, packages and requirements.
WORKDIR ${WORKDIR}
COPY main.py .
COPY pyproject.toml .
COPY setup.py .
COPY src src

# Install local package.
RUN pip install -e .

Quando utilizzi questo approccio, le dipendenze del file requirements.txt vengono installate sui worker di Dataflow in fase di esecuzione. Insight nella console Google Cloud consigli potrebbe rilevare questo comportamento. Per evitare di installare le dipendenze in fase di runtime, utilizza un'immagine container personalizzata.

Per un esempio che segue l'approccio consigliato, consulta Modello flessibile per una pipeline con dipendenze e un'immagine container personalizzata in GitHub.

Utilizza un container personalizzato che preinstalla tutte le dipendenze

Per evitare l'installazione delle dipendenze in fase di runtime, utilizza i container personalizzati. Questa opzione è preferita per le pipeline che vengono eseguite in ambienti senza internet l'accesso.

Per utilizzare un container personalizzato:

  1. Crea un'immagine container personalizzata preinstalla le dipendenze necessarie.

  2. Preinstalla le stesse dipendenze nel Dockerfile del modello flessibile.

    Per impedire l'installazione delle dipendenze in fase di runtime, non utilizzare FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE o FLEX_TEMPLATE_PYTHON_SETUP_FILE opzioni nella configurazione del modello flessibile.

    Un modello flessibile Dockerfile modificato potrebbe avere il seguente aspetto:

    FROM gcr.io/dataflow-templates-base/python3-template-launcher-base
ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE="/template/main.py"
COPY . /template
# If you use a requirements file, pre-install the requirements.txt.
RUN pip install --no-cache-dir -r /template/requirements.txt
# If you supply the pipeline in a package, pre-install the local package and its dependencies.
RUN pip install -e /template

    Quando utilizzi questo approccio:

    • immagine di creazione del modello flessibile
    • crea l'immagine container SDK personalizzata
    • installa le stesse dipendenze in entrambe le immagini

    In alternativa, per ridurre il numero di immagini da gestire, utilizza la immagine del contenitore personalizzato come immagine di base per il modello flessibile.

  3. Se utilizzi la versione 2.49.0 o precedente dell'SDK Apache Beam, aggiungi l'opzione della pipeline --sdk_location=container nel programma di lancio della pipeline. Questa opzione indica alla pipeline di utilizzare l'SDK del container personalizzato anziché scaricare l'SDK.

    options = PipelineOptions(beam_args, save_main_session=True, streaming=True, sdk_location="container")

  4. Imposta il parametro sdk_container_image nel comando flex-template run. Ad esempio:

    gcloud dataflow flex-template run $JOB_NAME \
   --region=$REGION \
   --template-file-gcs-location=$TEMPLATE_PATH \
   --parameters=sdk_container_image=$CUSTOM_CONTAINER_IMAGE \
   --additional-experiments=use_runner_v2

    Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzare i container personalizzati in Dataflow.

Scegli un'immagine di base

Puoi utilizzare un'immagine di base fornita da Google per pacchettizzare le immagini container del tuo modello utilizzando Docker. Scegli il tag più recente dalle immagini di base per i modelli flessibili. Ti consigliamo di utilizzare un tag immagine specifico anziché latest.

Specifica l'immagine di base nel seguente formato:

gcr.io/dataflow-templates-base/IMAGE_NAME:TAG

Sostituisci quanto segue:

Utilizzare immagini container personalizzate

Se la tua pipeline utilizza un'immagine container personalizzata, ti consigliamo di utilizzare l'immagine personalizzata come immagine di base per l'immagine Docker del modello Flex. A tale scopo, copia il file binario del programma di avvio di Flex Template dall'immagine di base del modello fornito da Google sull'immagine personalizzata.

Un esempio di Dockerfile per un'immagine che può essere utilizzata sia come immagine container SDK personalizzata sia come modello flessibile, potrebbe avere il seguente aspetto:

FROM gcr.io/dataflow-templates-base/IMAGE_NAME:TAG as template_launcher
FROM apache/beam_python3.10_sdk:2.59.0

# RUN <...Make image customizations here...>
# See: https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/build-container-image

# Configure the Flex Template here.
COPY --from=template_launcher /opt/google/dataflow/python_template_launcher /opt/google/dataflow/python_template_launcher
COPY my_pipeline.py /template/
ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE="/template/my_pipeline.py"

Sostituisci quanto segue:

Per un esempio che segue questo approccio, consulta il tutorial Modello flessibile per una pipeline con dipendenze e un'immagine container personalizzata.

Usa un'immagine da un registro privato

Puoi creare un'immagine di modello Flex archiviata in un registro Docker privato, se il registro privato utilizza HTTPS e dispone di un certificato valido.

Per utilizzare un'immagine da un registro privato, specifica il percorso dell'immagine e un nome utente e una password per il registro. Il nome utente e la password devono essere archiviati in Secret Manager. Puoi fornire il parametro secret in uno dei seguenti formati:

  • projects/{project}/secrets/{secret}/versions/{secret_version}
  • projects/{project}/secrets/{secret}

Se utilizzi il secondo formato, poiché non specifica la versione, Dataflow utilizza la versione più recente.

Se il registry utilizza un certificato autofirmato, devi anche specificare il percorso del certificato autofirmato in Cloud Storage.

La tabella seguente descrive le opzioni di gcloud CLI che puoi utilizzare per configurare un registro privato.

Parametro Descrizione
image L'indirizzo del registry. Ad esempio: gcp.repository.example.com:9082/registry/example/image:latest.
image-repository-username-secret-id L'ID secret di Secret Manager per il nome utente da autenticare al registry privato. Ad esempio: projects/example-project/secrets/username-secret.
image-repository-password-secret-id L'ID secret di Secret Manager per la password da autenticare al registry privato. Ad esempio: projects/example-project/secrets/password-secret/versions/latest.
image-repository-cert-path L'URL completo di Cloud Storage per un certificato autofirmato per il registro privato. Questo valore è obbligatorio solo se il registry utilizza un certificato autofirmato. Ad esempio: gs://example-bucket/self-signed.crt.

Ecco un esempio di comando Google Cloud CLI che crea un modello flessibile utilizzando in un registro privato con un certificato autofirmato.

gcloud dataflow flex-template build gs://example-bucket/custom-pipeline-private-repo.json
--sdk-language=JAVA
--image="gcp.repository.example.com:9082/registry/example/image:latest"
--image-repository-username-secret-id="projects/example-project/secrets/username-secret"
--image-repository-password-secret-id="projects/example-project/secrets/password-secret/versions/latest"
--image-repository-cert-path="gs://example-bucket/self-signed.crt"
--metadata-file=metadata.json

Per creare il tuo modello flessibile, devi sostituire i valori di esempio e potresti dover specificare opzioni diverse o aggiuntive. Per saperne di più, consulta le seguenti risorse:

Specifica le opzioni della pipeline

Per informazioni sulle opzioni di pipeline supportate direttamente da Flex Per i modelli, consulta Opzioni pipeline.

Puoi anche utilizzare indirettamente qualsiasi opzione della pipeline Apache Beam. Se utilizzi un file metadata.json per il tuo job di modello flessibile, includi queste opzioni di pipeline nel file. Questo file di metadati deve essere nel formato in TemplateMetadata

Altrimenti, quando avvii il job del modello flessibile, passare queste opzioni della pipeline utilizzando il campo dei parametri.

API

Includi le opzioni della pipeline utilizzando parameters .

gcloud

Includi le opzioni della pipeline utilizzando il flag parameters.

Quando passi parametri di tipo List o Map, potrebbe essere necessario definire i parametri in un file YAML e utilizzare flags-file. Per un esempio di questo approccio, consulta la sezione "Creare un file con parametri..." passaggio in questa soluzione.

Quando utilizzi i modelli flessibili, puoi configurare alcune opzioni della pipeline durante dell'inizializzazione, ma non è possibile modificare altre opzioni della pipeline. Se gli argomenti della riga di comando richiesti dal modello flessibile vengono sovrascritti, il job potrebbe ignorare, ignorare o ignorare le opzioni della pipeline trasmesso dall'utilità di avvio dei modelli. Il job potrebbe non essere avviato o un job che non utilizza il modello flessibile potrebbe essere lanciato. Per ulteriori informazioni, vedi Impossibile leggere il file del job.

Durante l'inizializzazione della pipeline, non modificare quanto segue opzioni pipeline:

Java

  • runner
  • project
  • jobName
  • templateLocation
  • region

Python

  • runner
  • project
  • job_name
  • template_location
  • region

Vai

  • runner
  • project
  • job_name
  • template_location
  • region

Blocca le chiavi SSH del progetto dalle VM che utilizzano chiavi SSH basate su metadati

Puoi impedire alle VM di accettare le chiavi SSH memorizzate nei metadati del progetto bloccando le chiavi SSH del progetto dalle VM. Utilizza il flag additional-experiments con l'opzione di servizio block_project_ssh_keys:

--additional-experiments=block_project_ssh_keys

Per ulteriori informazioni, vedi Opzioni del servizio Dataflow.

Metadati

Puoi estendere il modello con metadati aggiuntivi in modo che i parametri personalizzati vengano convalidati quando il modello viene eseguito. Se vuoi creare metadati per il tuo modello, segui questi passaggi:

  1. Crea un file metadata.json utilizzando i parametri in Parametri dei metadati.

    Per visualizzare un esempio, consulta la sezione Esempio di file di metadati.

  2. Archivia il file di metadati in Cloud Storage nella stessa cartella del modello.

Parametri dei metadati

Chiave parametro Obbligatorio Descrizione del valore
name Sì Il nome del modello.
description No Un breve paragrafo di testo che descrive il modello.
streaming No Se true, questo modello supporta lo streaming. Il valore predefinito è false.
supportsAtLeastOnce No Se true, questo modello supporta l'elaborazione almeno una volta. Il valore predefinito è false. Imposta questo parametro su true se il modello è progettato per lavorare con lo streaming "at-least-once" predefinita.
supportsExactlyOnce No Se true, questo modello supporta elaborazione "exactly-once". Il valore predefinito è true.
defaultStreamingMode No La modalità flusso di dati predefinita, per i modelli che supportano sia la modalità "Almeno una volta" sia modalità "exactly-once". Utilizza uno dei seguenti valori: "AT_LEAST_ONCE", "EXACTLY_ONCE". Se non specificata, la modalità flusso di dati predefinita viene impostata "exactly-once".
parameters No Un array di parametri aggiuntivi utilizzati dal modello. Viene utilizzato un array vuoto predefinito.
name Sì Il nome del parametro utilizzato nel modello.
label Sì Una stringa leggibile che viene utilizzata nella console Google Cloud per etichettare il parametro.
helpText Sì Un breve paragrafo di testo che descrive il parametro.
isOptional No false se il parametro è obbligatorio e true se il parametro è facoltativo. Se non viene configurato un valore, il valore predefinito di isOptional è false. Se non includi questa chiave parametro per i metadati, questi diventano obbligatori .
regexes No Un array di espressioni regolari POSIX-egrep in forma stringa che viene utilizzata per convalidare del parametro. Ad esempio, ["^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9]+"] è un singolo espressione regolare che convalida che il valore inizi con una lettera e poi abbia una o più caratteri. Per impostazione predefinita viene utilizzato un array vuoto.

File di metadati di esempio

Java

{
  "name": "Streaming Beam SQL",
  "description": "An Apache Beam streaming pipeline that reads JSON encoded messages from Pub/Sub, uses Beam SQL to transform the message data, and writes the results to a BigQuery",
  "parameters": [
    {
      "name": "inputSubscription",
      "label": "Pub/Sub input subscription.",
      "helpText": "Pub/Sub subscription to read from.",
      "regexes": [
        "[a-zA-Z][-_.~+%a-zA-Z0-9]{2,}"
      ]
    },
    {
      "name": "outputTable",
      "label": "BigQuery output table",
      "helpText": "BigQuery table spec to write to, in the form 'project:dataset.table'.",
      "isOptional": true,
      "regexes": [
        "[^:]+:[^.]+[.].+"
      ]
    }
  ]
}

Python

{
  "name": "Streaming beam Python flex template",
  "description": "Streaming beam example for python flex template.",
  "parameters": [
    {
      "name": "input_subscription",
      "label": "Input PubSub subscription.",
      "helpText": "Name of the input PubSub subscription to consume from.",
      "regexes": [
        "projects/[^/]+/subscriptions/[a-zA-Z][-_.~+%a-zA-Z0-9]{2,}"
      ]
    },
    {
      "name": "output_table",
      "label": "BigQuery output table name.",
      "helpText": "Name of the BigQuery output table name.",
      "isOptional": true,
      "regexes": [
        "([^:]+:)?[^.]+[.].+"
      ]
    }
  ]
}

Puoi scaricare i file di metadati per i modelli forniti da Google dalla directory dei modelli di Dataflow.

Informazioni sulla posizione di staging e sulla posizione temporanea

Google Cloud CLI fornisce le opzioni --staging-location e --temp-location quando esegui un modello flessibile. Analogamente, l'API REST Dataflow fornisce i campi stagingLocation e tempLocation per FlexTemplateRuntimeEnvironment.

Per i modelli flessibili, il percorso gestione temporanea è l'URL di Cloud Storage che durante la fase di gestione temporanea dell'avvio di un modello. Dataflow legge questi file sottoposti a staging per creare il grafico del modello. La posizione temporanea è l'URL di Cloud Storage in cui vengono scritti i file temporanei durante il passaggio di esecuzione.

Aggiorna un job di modello flessibile

La seguente richiesta di esempio mostra come aggiornare un job di flusso del modello utilizzando projects.locations.flexTemplates.launch . Se vuoi utilizzare gcloud CLI, consulta Aggiorna una pipeline esistente.

Se vuoi aggiornare un modello classico, utilizza projects.locations.templates.launch.

  1. Segui i passaggi per creare un job di flussi di dati da un modello flessibile. Invia la seguente richiesta POST HTTP con i valori modificati:

    POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/flexTemplates:launch
{
    "launchParameter": {
      "update": true
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
        "input_subscription": "projects/PROJECT_ID/subscriptions/SUBSCRIPTION_NAME",
        "output_table": "PROJECT_ID:DATASET.TABLE_NAME"
      },
    "containerSpecGcsPath": "STORAGE_PATH"
    },
}
    • Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto.
    • Sostituisci REGION con Dataflow region del job che stai aggiornando.
    • Sostituisci JOB_NAME con il nome esatto del job che vuoi aggiornare.
    • Imposta parameters sull'elenco di coppie chiave-valore. La i parametri elencati sono specifici per questo esempio di modello. Se utilizzi un modello personalizzato, modifica i parametri in base alle esigenze. Se stai utilizzando il modello di esempio, sostituisci le seguenti variabili.
      • Sostituisci SUBSCRIPTION_NAME con Nome sottoscrizione Pub/Sub.
      • Sostituisci DATASET con con il nome del tuo set di dati BigQuery.
      • Sostituisci TABLE_NAME con il nome della tabella BigQuery.
    • Sostituisci STORAGE_PATH con Cloud Storage del modello. La posizione deve iniziare con gs://.

  2. Utilizza il parametro environment per modificare le impostazioni dell'ambiente. Per maggiori informazioni informazioni, vedi FlexTemplateRuntimeEnvironment.

  3. (Facoltativo) Per inviare la richiesta utilizzando curl (Linux, macOS o Cloud Shell), salvala in un file JSON, quindi esegui il seguente comando:

    curl -X POST -d "@FILE_PATH" -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"  https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/flexTemplates:launch

    Sostituisci FILE_PATH con il percorso del file JSON che contiene l'oggetto corpo della richiesta.

  4. Utilizza l'interfaccia di monitoraggio di Dataflow per verificare che sia stato creato un nuovo job con lo stesso nome. Questo job ha lo stato Aggiornato.

Limitazioni

Ai job di Flex Templates si applicano le seguenti limitazioni:

  • Per pacchettizzare i container utilizzando Docker, devi utilizzare un'immagine di base fornita da Google. Per un elenco delle immagini applicabili, consulta Immagini di base per i modelli flessibili.
  • Il programma che costruisce la pipeline deve uscire dopo la chiamata di run per avviarla.
  • waitUntilFinish (Java) e wait_until_finish (Python) non sono supportati.

Passaggi successivi