Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Mengonfigurasi Template Flex

Halaman ini mendokumentasikan berbagai opsi konfigurasi Template Flex Dataflow, termasuk:

Izin
Variabel lingkungan Dockerfile
Dependensi paket untuk Python
Image Docker
Opsi pipeline
Lokasi staging dan sementara

Untuk mengonfigurasi contoh Template Flex, lihat tutorial Template Flex.

Memahami izin Template Flex

Saat menggunakan Template Flex, Anda memerlukan tiga kumpulan izin:

Izin untuk membuat resource
Izin untuk mem-build Template Flex
Izin untuk menjalankan Template Flex

Izin untuk membuat resource

Untuk mengembangkan dan menjalankan pipeline Template Flex, Anda perlu membuat berbagai resource (misalnya, bucket staging). Untuk tugas pembuatan resource satu kali, Anda dapat menggunakan peran Pemilik dasar.

Izin untuk mem-build Template Flex

Sebagai developer Template Flex, Anda perlu mem-build template agar tersedia bagi pengguna. Proses build melibatkan upload spesifikasi template ke bucket Cloud Storage dan menyediakan image Docker dengan kode dan dependensi yang diperlukan untuk menjalankan pipeline. Untuk mem-build Template Flex, Anda memerlukan akses baca dan tulis ke Cloud Storage serta akses Artifact Registry Writer ke repositori Artifact Registry Anda. Anda dapat memberikan izin ini dengan menetapkan peran berikut:

Storage Admin (roles/storage.admin)
(roles/cloudbuild.builds.editor) Cloud Build Editor
Penulis Artifact Registry (roles/artifactregistry.writer)

Izin untuk menjalankan Template Flex

Saat Anda menjalankan Template Flex, Dataflow akan membuat tugas untuk Anda. Untuk membuat tugas, akun layanan Dataflow memerlukan izin berikut:

dataflow.serviceAgent

Saat pertama kali menggunakan Dataflow, layanan akan menetapkan peran ini untuk Anda, sehingga Anda tidak perlu memberikan izin ini.

Secara default, akun layanan Compute Engine digunakan untuk VM peluncur dan VM pekerja. Akun layanan memerlukan peran dan kemampuan berikut:

Storage Object Admin (roles/storage.objectAdmin)
Pelihat (roles/viewer)
Dataflow Worker (roles/dataflow.worker)
Akses baca dan tulis ke bucket staging
Akses baca ke image Template Flex

Untuk memberikan akses baca dan tulis ke bucket staging, Anda dapat menggunakan peran Storage Object Admin (roles/storage.objectAdmin). Untuk informasi selengkapnya, lihat Peran IAM untuk Cloud Storage.

Untuk memberikan akses baca ke image Template Flex, Anda dapat menggunakan peran Storage Object Viewer (roles/storage.objectViewer). Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengonfigurasi kontrol akses.

Menetapkan variabel lingkungan Dockerfile yang diperlukan

Jika Anda ingin membuat Dockerfile sendiri untuk tugas Template Flex, tentukan variabel lingkungan berikut:

Java

Tentukan FLEX_TEMPLATE_JAVA_MAIN_CLASS dan FLEX_TEMPLATE_JAVA_CLASSPATH di Dockerfile Anda.

ENV	Deskripsi	Wajib
`FLEX_TEMPLATE_JAVA_MAIN_CLASS`	Menentukan class Java yang akan dijalankan untuk meluncurkan Template Flex.	YA
`FLEX_TEMPLATE_JAVA_CLASSPATH`	Menentukan lokasi file class.	YA
`FLEX_TEMPLATE_JAVA_OPTIONS`	Menentukan opsi Java yang akan diteruskan saat meluncurkan Template Flex.	TIDAK

Python

Tentukan FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE di Dockerfile Anda.

Untuk mengelola dependensi pipeline, tetapkan variabel di Dockerfile Anda, seperti berikut:

FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE
FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_OPTIONS
FLEX_TEMPLATE_PYTHON_SETUP_FILE
FLEX_TEMPLATE_PYTHON_EXTRA_PACKAGES

Misalnya, variabel lingkungan berikut ditetapkan dalam tutorial Streaming di Template Flex Python di GitHub:

ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE="${WORKDIR}/requirements.txt"
ENV FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE="${WORKDIR}/streaming_beam.py"

ENV	Deskripsi	Wajib
`FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE`	Menentukan file Python yang akan dijalankan untuk meluncurkan Template Flex.	YA
`FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE`	Menentukan file persyaratan dengan dependensi pipeline. Untuk informasi selengkapnya, lihat dependensi PyPI dalam dokumentasi Apache Beam.	TIDAK
`FLEX_TEMPLATE_PYTHON_SETUP_FILE`	Menentukan jalur ke file `setup.py` paket pipeline. Untuk informasi selengkapnya, lihat Beberapa Dependensi File dalam dokumentasi Apache Beam.	TIDAK
`FLEX_TEMPLATE_PYTHON_EXTRA_PACKAGES`	Menentukan paket yang tidak tersedia secara publik. Untuk informasi tentang cara menggunakan paket tambahan, baca Dependensi Lokal atau non-PyPI.	TIDAK
`FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_OPTIONS`	Menentukan opsi Python yang akan diteruskan saat meluncurkan Template Flex.	TIDAK

Dependensi paket untuk Python

Jika pipeline Python Dataflow menggunakan dependensi tambahan, Anda mungkin perlu mengonfigurasi Template Flex untuk menginstal dependensi tambahan di VM pekerja Dataflow.

Saat menjalankan tugas Dataflow Python yang menggunakan Template Flex di lingkungan yang membatasi akses ke internet, Anda harus mengemas dependensi secara default saat membuat template.

Gunakan salah satu opsi berikut untuk mem-prepackage dependensi Python.

Untuk petunjuk cara mengelola dependensi pipeline di pipeline Java dan Go, lihat Mengelola dependensi pipeline di Dataflow.

Menggunakan file persyaratan dan mengemas dependensi sebelumnya dengan template

Jika Anda menggunakan Dockerfile Anda sendiri untuk menentukan image Template Flex, ikuti langkah-langkah berikut:

Buat file requirements.txt yang mencantumkan dependensi pipeline Anda.

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

Instal dependensi dalam image Template Flex.

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

Download dependensi ke cache persyaratan lokal, yang di-staging ke pekerja Dataflow saat template diluncurkan.

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

Saat Anda menggunakan pendekatan ini, dependensi dari file requirements.txt akan diinstal ke pekerja Dataflow saat runtime. Insight di tab rekomendasi konsol Google Cloud mungkin mencatat perilaku ini. Untuk menghindari penginstalan dependensi saat runtime, gunakan image container kustom.

Berikut adalah contoh kode yang menggunakan file persyaratan dalam Template Flex.

# 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"]

Menyusun pipeline sebagai paket dan menggunakan paket lokal

Saat Anda menggunakan beberapa file atau modul lokal Python, strukturkan pipeline sebagai paket. Struktur file mungkin terlihat seperti contoh berikut:

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

Tempatkan titik entri level atas, misalnya, file main.py, di direktori root. Tempatkan file lainnya di folder terpisah di direktori src, misalnya, my_package.

Tambahkan file konfigurasi paket ke direktori root dengan detail dan persyaratan paket.

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()

Untuk informasi selengkapnya tentang cara mengonfigurasi paket lokal, lihat Mengemasan Project Python.

Saat Anda mengimpor modul atau file lokal untuk pipeline, gunakan nama paket my_package sebagai jalur impor.
```
from my_package import word_count_transform
```

Instal paket pipeline Anda di image Template Flex. Dockerfile Template Flex Anda mungkin menyertakan konten yang mirip dengan contoh berikut:

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 .

Untuk contoh yang mengikuti pendekatan yang direkomendasikan, lihat tutorial Template Flex untuk pipeline dengan dependensi dan image penampung kustom di GitHub.

Menggunakan container kustom yang menginstal semua dependensi terlebih dahulu

Untuk menghindari penginstalan dependensi saat runtime, gunakan penampung kustom. Opsi ini lebih disukai untuk pipeline yang berjalan di lingkungan tanpa akses internet.

Ikuti langkah-langkah berikut untuk menggunakan penampung kustom:

Build image container kustom yang pra-menginstal dependensi yang diperlukan.
Pra-instal dependensi yang sama di Dockerfile Template Flex.

Untuk mencegah penginstalan dependensi saat runtime, jangan gunakan opsi FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE atau FLEX_TEMPLATE_PYTHON_SETUP_FILE dalam konfigurasi Template Fleksibel Anda.

Dockerfile Template Flex yang dimodifikasi mungkin terlihat seperti contoh berikut:
```
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
```
Saat menggunakan pendekatan ini, Anda akan melakukan hal berikut:
- mem-build image Template Flex
- mem-build image container SDK kustom
- menginstal dependensi yang sama di kedua image
Atau, untuk mengurangi jumlah image yang akan dikelola, gunakan image container kustom sebagai image dasar untuk Template Flex.
Jika Anda menggunakan Apache Beam SDK versi 2.49.0 atau yang lebih lama, tambahkan opsi pipeline --sdk_location=container di peluncur pipeline Anda. Opsi ini memberi tahu pipeline untuk menggunakan SDK dari penampung kustom, bukan mendownload SDK.
```
options = PipelineOptions(beam_args, save_main_session=True, streaming=True, sdk_location="container")
```

Tetapkan parameter sdk_container_image dalam perintah flex-template run. Contoh:

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

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan penampung kustom di Dataflow.

Memilih image dasar

Anda dapat menggunakan image dasar yang disediakan Google untuk memaketkan image container template menggunakan Docker. Pilih tag terbaru dari gambar dasar Template Fleksibel. Sebaiknya gunakan tag gambar tertentu, bukan latest.

Tentukan image dasar dalam format berikut:

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

Ganti kode berikut:

IMAGE_NAME: gambar dasar yang disediakan Google
TAG: nama versi untuk image dasar, yang ditemukan di referensi image dasar Template Flex

Menggunakan image container kustom

Jika pipeline Anda menggunakan image container kustom, sebaiknya gunakan image kustom sebagai image dasar untuk image Docker Template Fleksibel Anda. Untuk melakukannya, salin biner peluncur Template Flex dari image dasar template yang disediakan Google ke image kustom Anda.

Contoh Dockerfile untuk image yang dapat digunakan sebagai image penampung SDK Kustom dan sebagai Template Flex, mungkin terlihat seperti berikut:

FROM gcr.io/dataflow-templates-base/IMAGE_NAME:TAG as template_launcher
FROM apache/beam_python3.10_sdk:2.61.0

# 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"

Ganti kode berikut:

IMAGE_NAME: image dasar yang disediakan Google. Contoh: python311-template-launcher-base.
TAG: tag versi untuk image dasar yang ditemukan di referensi image dasar Template Flex. Untuk stabilitas dan pemecahan masalah yang lebih baik, hindari menggunakan latest. Sebagai gantinya, sematkan ke tag versi tertentu.

Untuk contoh yang mengikuti pendekatan ini, lihat tutorial Template Flex untuk pipeline dengan dependensi dan image container kustom.

Menggunakan image dari registry pribadi

Anda dapat mem-build image Template Flex yang disimpan di registry Docker pribadi, jika registry pribadi menggunakan HTTPS dan memiliki sertifikat yang valid.

Untuk menggunakan image dari registry pribadi, tentukan jalur ke image serta nama pengguna dan sandi untuk registry. Nama pengguna dan sandi harus disimpan di Secret Manager. Anda dapat memberikan secret dalam salah satu format berikut:

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

Jika Anda menggunakan format kedua, karena tidak menentukan versi, Dataflow akan menggunakan versi terbaru.

Jika registry menggunakan sertifikat yang ditandatangani sendiri, Anda juga perlu menentukan jalur ke sertifikat yang ditandatangani sendiri di Cloud Storage.

Tabel berikut menjelaskan opsi gcloud CLI yang dapat Anda gunakan untuk mengonfigurasi registry pribadi.

Parameter	Deskripsi
`image`	Alamat registry. Contoh: `gcp.repository.example.com:9082/registry/example/image:latest`.
`image-repository-username-secret-id`	ID secret Secret Manager untuk nama pengguna yang akan diautentikasi ke registry pribadi. Contoh: `projects/example-project/secrets/username-secret`.
`image-repository-password-secret-id`	ID secret Secret Manager untuk sandi yang akan diautentikasi ke registry pribadi. Contoh: `projects/example-project/secrets/password-secret/versions/latest`.
`image-repository-cert-path`	URL Cloud Storage lengkap untuk sertifikat yang ditandatangani sendiri untuk registry pribadi. Nilai ini hanya diperlukan jika registry menggunakan sertifikat yang ditandatangani sendiri. Contoh: `gs://example-bucket/self-signed.crt`.

Berikut adalah contoh perintah Google Cloud CLI yang mem-build Template Flex menggunakan image di registry pribadi dengan sertifikat yang ditandatangani sendiri.

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

Untuk mem-build Template Flex Anda sendiri, Anda perlu mengganti nilai contoh, dan Anda mungkin perlu menentukan opsi yang berbeda atau tambahan. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat referensi berikut:

Menentukan opsi pipeline

Untuk informasi tentang opsi pipeline yang didukung langsung oleh Template Flex, lihat Opsi pipeline.

Anda juga dapat menggunakan opsi pipeline Apache Beam secara tidak langsung. Jika Anda menggunakan file metadata.json untuk tugas Template Flex, sertakan opsi pipeline ini dalam file. File metadata ini harus mengikuti format dalam TemplateMetadata.

Jika tidak, saat Anda meluncurkan tugas Template Flex, teruskan opsi pipeline ini menggunakan kolom parameter.

API

Sertakan opsi pipeline menggunakan kolom parameters.

gcloud

Sertakan opsi pipeline menggunakan flag parameters.

Saat meneruskan parameter jenis List atau Map, Anda mungkin perlu menentukan parameter dalam file YAML dan menggunakan flags-file. Untuk contoh pendekatan ini, lihat langkah"Buat file dengan parameter..." dalam solusi ini.

Saat menggunakan Template Flex, Anda dapat mengonfigurasi beberapa opsi pipeline selama inisialisasi pipeline, tetapi opsi pipeline lainnya tidak dapat diubah. Jika argumen command line yang diperlukan oleh Template Flex ditimpa, tugas mungkin mengabaikan, mengganti, atau menghapus opsi pipeline yang diteruskan oleh peluncur template. Tugas mungkin gagal diluncurkan, atau tugas yang tidak menggunakan Template Fleksibel mungkin diluncurkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Gagal membaca file tugas.

Selama inisialisasi pipeline, jangan ubah opsi pipeline berikut:

Java

runner
project
jobName
templateLocation
region

Python

runner
project
job_name
template_location
region

Go

runner
project
job_name
template_location
region

Memblokir kunci SSH project dari VM yang menggunakan kunci SSH berbasis metadata

Anda dapat mencegah VM menerima kunci SSH yang disimpan dalam metadata project dengan memblokir kunci SSH project dari VM. Gunakan flag additional-experiments dengan opsi layanan block_project_ssh_keys:

--additional-experiments=block_project_ssh_keys

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Opsi layanan Dataflow.

Metadata

Anda dapat memperluas template dengan metadata tambahan sehingga parameter kustom divalidasi saat template dijalankan. Jika Anda ingin membuat metadata untuk template, ikuti langkah-langkah berikut:

Buat file metadata.json menggunakan parameter di Parameter metadata.
Untuk melihat contoh, lihat Contoh file metadata.
Simpan file metadata di Cloud Storage dalam folder yang sama dengan template.

Parameter metadata

Kunci parameter		Wajib	Deskripsi nilai
`name`		Ya	Nama template Anda.
`description`		Tidak	Paragraf singkat yang menjelaskan template.
`streaming`		Tidak	Jika `true`, template ini mendukung streaming. Nilai defaultnya adalah `false`.
`supportsAtLeastOnce`		Tidak	Jika `true`, template ini mendukung pemrosesan setidaknya satu kali. Nilai defaultnya adalah `false`. Tetapkan parameter ini ke `true` jika template dirancang untuk berfungsi dengan mode streaming setidaknya satu kali.
`supportsExactlyOnce`		Tidak	Jika `true`, template ini mendukung pemrosesan tepat satu kali. Nilai defaultnya adalah `true`.
`defaultStreamingMode`		Tidak	Mode streaming default, untuk template yang mendukung mode setidaknya satu kali dan mode tepat satu kali. Gunakan salah satu nilai berikut: `"AT_LEAST_ONCE"`, `"EXACTLY_ONCE"`. Jika tidak ditentukan, mode streaming default-nya adalah exactly-once.
`parameters`		Tidak	Array parameter tambahan yang digunakan template. Array kosong digunakan secara default.
	`name`	Ya	Nama parameter yang digunakan dalam template Anda.
	`label`	Ya	String yang dapat dibaca manusia yang digunakan di konsol Google Cloud untuk melabeli parameter.
	`helpText`	Ya	Paragraf singkat yang menjelaskan parameter.
	`isOptional`	Tidak	`false` jika parameter wajib ada dan `true` jika parameter bersifat opsional. Kecuali jika ditetapkan dengan nilai, `isOptional` akan ditetapkan secara default ke `false`. Jika Anda tidak menyertakan kunci parameter ini untuk metadata, metadata akan menjadi parameter yang diperlukan.
	`regexes`	Tidak	Array ekspresi reguler POSIX-egrep dalam bentuk string yang digunakan untuk memvalidasi nilai parameter. Misalnya, `["^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9]+"]` adalah satu ekspresi reguler yang memvalidasi bahwa nilai dimulai dengan huruf, lalu memiliki satu atau beberapa karakter. Array kosong digunakan secara default.

Contoh file metadata

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": [
        "([^:]+:)?[^.]+[.].+"
      ]
    }
  ]
}

Anda dapat mendownload file metadata untuk template yang disediakan Google dari direktori template Dataflow.

Memahami lokasi staging dan lokasi sementara

Google Cloud CLI menyediakan opsi --staging-location dan --temp-location saat Anda menjalankan template fleksibel. Demikian pula, Dataflow REST API menyediakan kolom stagingLocation dan tempLocation untuk FlexTemplateRuntimeEnvironment.

Untuk Template Flex, lokasi staging adalah URL Cloud Storage tempat file ditulis selama langkah staging peluncuran template. Dataflow membaca file yang di-staging ini untuk membuat grafik template. Lokasi sementara adalah URL Cloud Storage tempat file sementara ditulis selama langkah eksekusi.

Memperbarui tugas Template Flex

Contoh permintaan berikut menunjukkan cara memperbarui tugas streaming template menggunakan metode projects.locations.flexTemplates.launch. Jika Anda ingin menggunakan gcloud CLI, lihat Memperbarui pipeline yang ada.

Jika Anda ingin memperbarui template klasik, gunakan projects.locations.templates.launch.

Ikuti langkah-langkah untuk membuat tugas streaming dari Template Flex. Kirim permintaan POST HTTP berikut dengan nilai yang diubah:
```
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"
    },
}
```
- Ganti PROJECT_ID dengan project ID Anda.
- Ganti REGION dengan region Dataflow dari tugas yang Anda perbarui.
- Ganti JOB_NAME dengan nama persis tugas yang ingin Anda perbarui.
- Tetapkan parameters ke daftar key-value pair Anda. Parameter yang tercantum bersifat khusus untuk contoh template ini. Jika Anda menggunakan template kustom, ubah parameter sesuai kebutuhan. Jika Anda menggunakan template contoh, ganti variabel berikut.
  - Ganti SUBSCRIPTION_NAME dengan nama langganan Pub/Sub Anda.
  - Ganti DATASET dengan nama set data BigQuery Anda.
  - Ganti TABLE_NAME dengan nama tabel BigQuery Anda.
- Ganti STORAGE_PATH dengan lokasi Cloud Storage file template. Lokasi harus diawali dengan gs://.
Gunakan parameter environment untuk mengubah setelan lingkungan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat FlexTemplateRuntimeEnvironment.

Opsional: Untuk mengirim permintaan menggunakan curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell), simpan permintaan ke file JSON, lalu jalankan perintah berikut:

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

Ganti FILE_PATH dengan jalur ke file JSON yang berisi isi permintaan.

Gunakan antarmuka pemantauan Dataflow untuk memverifikasi bahwa tugas baru dengan nama yang sama telah dibuat. Tugas ini memiliki status Diperbarui.

Batasan

Batasan berikut berlaku untuk tugas Template Fleksibel:

Anda harus menggunakan image dasar yang disediakan Google untuk memaketkan container menggunakan Docker. Untuk daftar image yang berlaku, lihat Image dasar Template Fleksibel.
Program yang membuat pipeline harus keluar setelah run dipanggil agar pipeline dapat dimulai.
waitUntilFinish (Java) dan wait_until_finish (Python) tidak didukung.

Langkah selanjutnya

Untuk mengetahui lebih lanjut Template Klasik, Template Flex, dan skenario kasus penggunaannya, lihat Template dataflow.
Untuk informasi pemecahan masalah Template Flex, lihat Memecahkan masalah waktu tunggu Template Flex habis.
Untuk mengetahui lebih banyak tentang arsitektur referensi, diagram, dan praktik terbaik lainnya, jelajahi Pusat Arsitektur Cloud.