运行经典模板

在创建并暂存 Dataflow 模板后，您可以使用 Google Cloud Console、REST API 或 gcloud 命令行工具来运行该模板。您可以在众多环境中部署 Dataflow 模板作业，包括 App Engine 标准环境、Cloud Functions 和其他受限环境。

注意：除了模板文件之外，模板化流水线的运行还依赖于创建模板时暂存和引用的文件。如果您移动或移除暂存文件，您的流水线作业将会失败。

使用 Cloud Console

您可以使用 Cloud Console 来运行 Google 提供的和自定义的 Dataflow 模板。

Google 提供的模板

如需运行 Google 提供的模板，请执行以下操作：

转到 Cloud Console 中的 Dataflow 页面。

转到 Dataflow 页面

点击 基于模板创建作业。

从 Dataflow 模板下拉菜单中，选择要运行的 Google 提供的模板。

在作业名称字段中输入作业名称。
在提供的参数字段中输入参数值。使用 Google 提供的模板时，您不需要填写附加参数部分。
点击运行作业。

自定义模板

如需运行自定义模板，请执行以下操作：

转到 Cloud Console 中的 Dataflow 页面。

转到 Dataflow 页面

点击基于模板创建作业。

从 Dataflow 模板下拉菜单中，选择自定义模板。

在作业名称字段中输入作业名称。
在模板 Cloud Storage 路径字段中输入模板文件的 Cloud Storage 路径。
如果模板需要参数，请点击附加参数部分中的 添加参数。输入参数的名称和值。对每个所需参数重复此步骤。
点击运行作业。

使用 REST API

如需使用 REST API 请求运行模板，请发送带有项目 ID 的 HTTP POST 请求。此请求需要获得授权。

请参阅 projects.templates.launch 的 REST API 参考以详细了解可用的参数。

示例 1：创建自定义模板批处理作业

此示例 projects.templates.launch 请求从模板创建批量作业（读取文本文件并写入输出文本文件）。如果请求成功，则响应正文包含一个 LaunchTemplateResponse 实例。

您必须修改以下值：

将 YOUR_PROJECT_ID 替换为您的项目 ID。
将 JOB_NAME 替换为您选择的作业名称。
将 YOUR_BUCKET_NAME 替换为 Cloud Storage 存储分区的名称。
将 gcsPath 设置为模板文件的 Cloud Storage 位置。
将 parameters 设置为您的键值对列表。
将 tempLocation 设置为您具有写入权限的位置。如需运行 Google 提供的模板，您必须输入此值。

    POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/YOUR_PROJECT_ID/templates:launch?gcsPath=gs://YOUR_BUCKET_NAME/templates/TemplateName
    {
        "jobName": "JOB_NAME",
        "parameters": {
            "inputFile" : "gs://YOUR_BUCKET_NAME/input/my_input.txt",
            "outputFile": "gs://YOUR_BUCKET_NAME/output/my_output"
        },
        "environment": {
            "tempLocation": "gs://YOUR_BUCKET_NAME/temp",
            "zone": "us-central1-f"
        }
    }

示例 2：创建自定义模板流处理作业

此 projects.templates.launch 请求示例会通过模板创建一个可从 Pub/Sub 主题读取数据并将数据写入 BigQuery 表的流处理作业。BigQuery 表必须已存在且具有适当的架构。如果请求成功，则响应正文包含一个 LaunchTemplateResponse 实例。

您必须修改以下值：

将 YOUR_PROJECT_ID 替换为您的项目 ID。
将 JOB_NAME 替换为您选择的作业名称。
将 YOUR_BUCKET_NAME 替换为 Cloud Storage 存储分区的名称。
将 YOUR_TOPIC_NAME 替换为您的 Pub/Sub 主题名称。
将 YOUR_DATASET 替换为 BigQuery 数据集，并将 YOUR_TABLE_NAME 替换为 BigQuery 表名称。
将 gcsPath 设置为模板文件的 Cloud Storage 位置。
将 parameters 设置为您的键值对列表。
将 tempLocation 设置为您具有写入权限的位置。如需运行 Google 提供的模板，您必须输入此值。

    POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/YOUR_PROJECT_ID/templates:launch?gcsPath=gs://YOUR_BUCKET_NAME/templates/TemplateName
    {
        "jobName": "JOB_NAME",
        "parameters": {
            "topic": "projects/YOUR_PROJECT_ID/topics/YOUR_TOPIC_NAME",
            "table": "YOUR_PROJECT_ID:YOUR_DATASET.YOUR_TABLE_NAME"
        },
        "environment": {
            "tempLocation": "gs://YOUR_BUCKET_NAME/temp",
            "zone": "us-central1-f"
        }
    }

示例 3：更新自定义模板流处理作业

此 projects.templates.launch 请求示例展示了如何更新模板流处理作业。

运行示例 2：创建自定义模板流处理作业以启动流处理模板作业。
发送以下 HTTP POST 请求，其中包含以下修改后的值：
- 将 YOUR_PROJECT_ID 替换为您的项目 ID。
- 将 JOB_NAME 替换为您选择的作业名称。
- 将 YOUR_BUCKET_NAME 替换为 Cloud Storage 存储分区的名称。
- 将 YOUR_TOPIC_NAME 替换为您的 Pub/Sub 主题名称。
- 将 YOUR_DATASET 替换为 BigQuery 数据集，并将 YOUR_TABLE_NAME 替换为 BigQuery 表名称。
- 将 gcsPath 设置为模板文件的 Cloud Storage 位置。
- 将 parameters 设置为您的键值对列表。
- 将 tempLocation 设置为您具有写入权限的位置。要运行 Google 提供的模板，您需要此值。
```
    POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/YOUR_PROJECT_ID/templates:launch?gcsPath=gs://YOUR_BUCKET_NAME/templates/TemplateName
    {
        "jobName": "JOB_NAME",
        "parameters": {
            "topic": "projects/YOUR_PROJECT_ID/topics/YOUR_TOPIC_NAME",
            "table": "YOUR_PROJECT_ID:YOUR_DATASET.YOUR_TABLE_NAME"
        },
        "environment": {
            "tempLocation": "gs://YOUR_BUCKET_NAME/temp",
            "zone": "us-central1-f"
        }
        "update": true
    }
```
访问 Dataflow 监控界面并验证是否创建了具有相同名称的新作业。此作业的状态为已更新。

使用 Google API 客户端库

请考虑使用 Google API 客户端库以轻松调用 Dataflow REST API。此示例脚本使用 Python 版 Google API 客户端库。

在此示例中，您必须设置以下变量：

project：设置为您的项目 ID。
job：设置为您选择的唯一作业名称。
template：设置为模板文件的 Cloud Storage 位置。
parameters：设置为包含模板参数的字典。

dataflow/run_template/main.py

在 GitHub 上查看反馈

from googleapiclient.discovery import build

# project = 'your-gcp-project'
# job = 'unique-job-name'
# template = 'gs://dataflow-templates/latest/Word_Count'
# parameters = {
#     'inputFile': 'gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt',
#     'output': 'gs://<your-gcs-bucket>/wordcount/outputs',
# }

dataflow = build('dataflow', 'v1b3')
request = dataflow.projects().templates().launch(
    projectId=project,
    gcsPath=template,
    body={
        'jobName': job,
        'parameters': parameters,
    }
)

response = request.execute()

如需详细了解可用的选项，请参阅 Cloud Dataflow REST API 参考中的 projects.templates.launch 方法。

使用 gcloud

注意：如需使用 gcloud 命令行工具运行模板，您必须具备 Cloud SDK 138.0.0 或更高版本。

在 gcloud 命令行工具中，您可以使用 gcloud dataflow jobs run 命令运行自定义模板或 Google 提供的模板。如需查看运行 Google 提供的模板的示例，请参阅 Google 提供的模板页面。

对于以下自定义模板示例，请设置以下值：

将 JOB_NAME 替换为您选择的作业名称。
将 YOUR_BUCKET_NAME 替换为 Cloud Storage 存储分区的名称。
您必须添加 --gcs-location 标志。将 --gcs-location 设置为模板文件的 Cloud Storage 位置。
将 --parameters 设置为要传递给作业的参数的逗号分隔列表。不允许在逗号和值之间添加空格。

示例 1：自定义模板，批量作业

此示例从模板创建批量作业（读取文本文件并写入输出文本文件）。

    gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
        --gcs-location gs://YOUR_BUCKET_NAME/templates/MyTemplate \
        --parameters inputFile=gs://YOUR_BUCKET_NAME/input/my_input.txt,outputFile=gs://YOUR_BUCKET_NAME/output/my_output

该请求返回具有以下格式的响应。

    id: 2016-10-11_17_10_59-1234530157620696789
    projectId: YOUR_PROJECT_ID
    type: JOB_TYPE_BATCH

示例 2：自定义模板，流处理作业

此示例会通过模板创建一个从 Pub/Sub 主题读取数据并将数据写入 BigQuery 表的流处理作业。BigQuery 表必须已存在且具有适当的架构。

    gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
        --gcs-location gs://YOUR_BUCKET_NAME/templates/MyTemplate \
        --parameters topic=projects/project-identifier/topics/resource-name,table=my_project:my_dataset.my_table_name

该请求返回具有以下格式的响应。

    id: 2016-10-11_17_10_59-1234530157620696789
    projectId: YOUR_PROJECT_ID
    type: JOB_TYPE_STREAMING

如需查看 gcloud dataflow jobs run 命令的完整标志列表，请参阅 gcloud 工具参考。

监控和问题排查

Dataflow 监控界面可让您监控 Dataflow 作业。如果作业失败，您可以在流水线问题排查指南中找到问题排查提示、调试策略和常见错误目录。