Compila y ejecuta una plantilla de Flex

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Las plantillas de Flex te permiten empaquetar una canalización de Dataflow para implementarla. En este instructivo, se muestra cómo compilar una plantilla de Flex de Dataflow y, luego, ejecutar un trabajo de Dataflow con ella.

Objetivos

• Compilar una plantilla de Flex de Dataflow
• Usa la plantilla para ejecutar un trabajo de Dataflow.

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

• Dataflow
• Cloud Storage
• Artifact Registry
• Cloud Build

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Cuando finalices las tareas que se describen en este documento, puedes borrar los recursos que creaste para evitar que continúe la facturación. Para obtener más información, consulta Cómo realizar una limpieza.

Antes de comenzar

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
2. Install the Google Cloud CLI.

3. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

4. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

6. Enable the Dataflow, Compute Engine, Logging, Cloud Storage, Cloud Storage JSON, Resource Manager, Artifact Registry, and Cloud Build API:

   gcloud services enable dataflow compute_component logging storage_component storage_api cloudresourcemanager.googleapis.com artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com

7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

8. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/iam.serviceAccountUser

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   • Replace PROJECT_ID with your project ID.

   • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[e-mail].

   • Replace ROLE with each individual role.
9. Install the Google Cloud CLI.

10. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

11. Create or select a Google Cloud project.

    Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

12. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

13. Enable the Dataflow, Compute Engine, Logging, Cloud Storage, Cloud Storage JSON, Resource Manager, Artifact Registry, and Cloud Build API:

    gcloud services enable dataflow compute_component logging storage_component storage_api cloudresourcemanager.googleapis.com artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com

14. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

15. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/iam.serviceAccountUser

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[e-mail].

    • Replace ROLE with each individual role.

16. Otorga roles a tu cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM:

    • roles/dataflow.admin
    • roles/dataflow.worker
    • roles/storage.objectAdmin
    • roles/artifactregistry.writer

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:[e-mail]" --role=SERVICE_ACCOUNT_ROLE

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
    • PROJECT_NUMBER: Es el número de tu proyecto.
    • SERVICE_ACCOUNT_ROLE: Es cada rol individual.

Prepara el entorno

Instala el SDK y cualquier requisito para tu entorno de desarrollo.

Java

1. Descarga e instala la versión 11 del Java Development Kit (JDK). Verifica que la variable de entorno JAVA_HOME esté establecida y que apunte a la instalación del JDK.

2. Descarga e instala Apache Maven siguiendo los pasos de la guía de instalación para tu sistema operativo específico.

Python

Usa el SDK de Apache Beam para Python.

Go

Usa la guía de descarga e instalación de Go para descargarlo e instalarlo en tu sistema operativo específico. Para obtener información sobre qué entornos de ejecución de Go son compatibles con Apache Beam, consulta Compatibilidad con el entorno de ejecución de Apache Beam.

Descarga la muestra de código.

Java

1. Clona el repositorio java-docs-samples.

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git

2. Navega a la muestra de código para este instructivo.

   cd java-docs-samples/dataflow/flex-templates/getting_started

3. Compila el proyecto de Java en un archivo Uber JAR.

   mvn clean package

   Este archivo Uber JAR tiene todas las dependencias incorporadas. Puedes ejecutar el archivo como una aplicación independiente sin dependencias externas en otras bibliotecas.

Python

1. Clona el repositorio python-docs-samples.

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

2. Navega a la muestra de código para este instructivo.

   cd python-docs-samples/dataflow/flex-templates/getting_started

Go

1. Clona el repositorio golang-samples.

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git

2. Navega a la muestra de código para este instructivo.

   cd golang-samples/dataflow/flex-templates/wordcount

3. Compila el objeto binario Go.

   CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o wordcount .

Crea un bucket de Cloud Storage

Usa el comando gcloud storage buckets create para crear un bucket de Cloud Storage:

gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME

Reemplaza BUCKET_NAME por un nombre para tu bucket de Cloud Storage. Los nombres de los buckets de Cloud Storage deben ser únicos a nivel global y cumplir con los requisitos de nombres de los depósitos.

Crea un repositorio de Artifact Registry

Crea un repositorio de Artifact Registry al que enviarás la imagen de contenedor de Docker para la plantilla.

1. Usa el comando gcloud artifacts repositories create para crear un repositorio nuevo de Artifact Registry.

   gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format=docker \
    --location=LOCATION

   Reemplaza lo siguiente:

   • REPOSITORY: un nombre para tu repositorio. Los nombres de los repositorios deben ser únicos para cada ubicación de un proyecto.
   • LOCATION es la ubicación regional o multirregional del repositorio.

2. Usa el comando gcloud auth configure-docker para configurar Docker para autenticar solicitudes de Artifact Registry. Este comando actualiza la configuración de Docker para que puedas conectarte con Artifact Registry para enviar imágenes

   gcloud auth configure-docker LOCATION-docker.pkg.dev

Las plantillas de Flex también pueden usar imágenes almacenadas en registros privados compiladas previamente. Para obtener más información, consulta Usa una imagen de un registro privado.

Compila la plantilla de Flex

En este paso, usarás el comando gcloud dataflow flex-template build para compilar la plantilla de Flex.

Una plantilla de Flex consta de los siguientes componentes:

• Una imagen de contenedor de Docker que empaqueta el código de tu canalización. Para las plantillas flexibles de Java y Python, la imagen de Docker se compila y se envía a tu repositorio de Artifact Registry cuando ejecutas el comando gcloud dataflow flex-template build.
• Un archivo de especificación de plantillas. Este archivo es un documento JSON que contiene la ubicación de la imagen de contenedor y los metadatos de la plantilla, como los parámetros de canalización.

El repositorio de muestra en GitHub contiene el archivo metadata.json.

• java-docs-samples repositorio
• python-docs-samples repositorio
• golang-samples repositorio

Para extender tu plantilla con metadatos adicionales, puedes crear tu propio archivo metadata.json.

Java

gcloud dataflow flex-template build gs://BUCKET_NAME/getting_started-java.json \
 --image-gcr-path "LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/getting-started-java:latest" \
 --sdk-language "JAVA" \
 --flex-template-base-image JAVA11 \
 --metadata-file "metadata.json" \
 --jar "target/flex-template-getting-started-1.0.jar" \
 --env FLEX_TEMPLATE_JAVA_MAIN_CLASS="com.example.dataflow.FlexTemplateGettingStarted"

Reemplaza lo siguiente:

• BUCKET_NAME: Es el nombre del bucket de Cloud Storage que creaste.
• LOCATION: la ubicación
• PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud
• REPOSITORY: Es el nombre del repositorio de Artifact Registry que creaste.

Python

gcloud dataflow flex-template build gs://BUCKET_NAME/getting_started-py.json \
 --image-gcr-path "LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/getting-started-python:latest" \
 --sdk-language "PYTHON" \
 --flex-template-base-image "PYTHON3" \
 --metadata-file "metadata.json" \
 --py-path "." \
 --env "FLEX_TEMPLATE_PYTHON_PY_FILE=getting_started.py" \
 --env "FLEX_TEMPLATE_PYTHON_REQUIREMENTS_FILE=requirements.txt"

Reemplaza lo siguiente:

• BUCKET_NAME: Es el nombre del bucket de Cloud Storage que creaste.
• LOCATION: la ubicación
• PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud
• REPOSITORY: Es el nombre del repositorio de Artifact Registry que creaste.

Go

1. Usa el comando gcloud builds submit para compilar la imagen de Docker mediante un Dockerfile con Cloud Build. Este comando compila el archivo y lo envía a tu repositorio de Artifact Registry.

   gcloud builds submit --tag LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/dataflow/wordcount-go:latest .

   Reemplaza lo siguiente:

   • LOCATION: la ubicación
   • PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud
   • REPOSITORY: Es el nombre del repositorio de Artifact Registry que creaste.

2. Usa el comando gcloud dataflow flex-template build para crear una plantilla de Flex llamada wordcount-go.json en tu bucket de Cloud Storage.

   gcloud dataflow flex-template build gs://BUCKET_NAME/samples/dataflow/templates/wordcount-go.json \
     --image "LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/dataflow/wordcount-go:latest" \
     --sdk-language "GO" \
     --metadata-file "metadata.json"

   Reemplaza BUCKET_NAME por el nombre del bucket de Cloud Storage que creaste.

Ejecuta la plantilla de Flex

En este paso, usarás la plantilla para ejecutar un trabajo de Dataflow.

Java

1. Usa el comando gcloud dataflow flex-template run para ejecutar un trabajo de Dataflow que use la plantilla de Flex.

   gcloud dataflow flex-template run "getting-started-`date +%Y%m%d-%H%M%S`" \
    --template-file-gcs-location "gs://BUCKET_NAME/getting_started-java.json" \
    --parameters output="gs://BUCKET_NAME/output-" \
    --additional-user-labels "LABELS" \
    --region "REGION"

   Reemplaza lo siguiente:

   • BUCKET_NAME: Es el nombre del bucket de Cloud Storage que creaste.
   • REGION: la región
   • LABELS: Opcional Etiquetas adjuntas a tu trabajo, con el formato <key1>=<val1>,<key2>=<val2>,...

2. Para ver el estado del trabajo de Dataflow en la En la consola de Google Cloud, ve a la página Trabajos de Dataflow.

   Ir a Trabajos

Si el trabajo se ejecuta de forma correcta, escribe el resultado en un archivo llamado gs://BUCKET_NAME/output--00000-of-00001.txt en el bucket de Cloud Storage.

Python

1. Usa el comando gcloud dataflow flex-template run para ejecutar un trabajo de Dataflow que use la plantilla de Flex.

   gcloud dataflow flex-template run "getting-started-`date +%Y%m%d-%H%M%S`" \
    --template-file-gcs-location "gs://BUCKET_NAME/getting_started-py.json" \
    --parameters output="gs://BUCKET_NAME/output-" \
    --additional-user-labels "LABELS" \
    --region "REGION"

   Reemplaza lo siguiente:

   • BUCKET_NAME: Es el nombre del bucket de Cloud Storage que creaste.
   • REGION: la región
   • LABELS: Opcional Etiquetas adjuntas a tu trabajo, con el formato <key1>=<val1>,<key2>=<val2>,...

2. Para ver el estado del trabajo de Dataflow en la En la consola de Google Cloud, ve a la página Trabajos de Dataflow.

   Ir a Trabajos

Si el trabajo se ejecuta de forma correcta, escribe el resultado en un archivo llamado gs://BUCKET_NAME/output--00000-of-00001.txt en el bucket de Cloud Storage.

Go

1. Usa el comando gcloud dataflow flex-template run para ejecutar un trabajo de Dataflow que use la plantilla de Flex.

   gcloud dataflow flex-template run "wordcount-go-`date +%Y%m%d-%H%M%S`" \
    --template-file-gcs-location "gs://BUCKET_NAME/samples/dataflow/templates/wordcount-go.json" \
    --parameters output="gs://BUCKET_NAME/samples/dataflow/templates/counts.txt" \
    --additional-user-labels "LABELS" \
    --region "REGION"

   Reemplaza lo siguiente:

   • BUCKET_NAME: Es el nombre del bucket de Cloud Storage que creaste.
   • REGION: la región
   • LABELS: Opcional Etiquetas adjuntas a tu trabajo, con el formato <key1>=<val1>,<key2>=<val2>,...

2. Para ver el estado del trabajo de Dataflow en la En la consola de Google Cloud, ve a la página Trabajos de Dataflow.

   Ir a Trabajos

Si el trabajo se ejecuta de forma correcta, escribe el resultado en un archivo llamado gs://BUCKET_NAME/samples/dataflow/templates/count.txt en el bucket de Cloud Storage.

Nota: Si tu trabajo no se ejecuta y se muestra el mensaje de error A Timeout in polling error message, consulta Soluciona problemas de tiempos de espera de plantillas de Flex.

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

Borra el proyecto

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Borra los recursos individuales

1. Borra el bucket de Cloud Storage y todos los objetos en el bucket.

   gcloud storage rm gs://BUCKET_NAME --recursive

2. Borra el repositorio de Artifact Registry.

   gcloud artifacts repositories delete REPOSITORY \
       --location=LOCATION

3. Revoca los roles que otorgaste a la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM:
   • roles/dataflow.admin
   • roles/dataflow.worker
   • roles/storage.objectAdmin
   • roles/artifactregistry.writer

   gcloud projects remove-iam-policy-binding PROJECT_ID \
       --member=serviceAccount:[e-mail] \
       --role=SERVICE_ACCOUNT_ROLE

4. Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file.

   gcloud auth application-default revoke

5. Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.

   gcloud auth revoke

Próximos pasos

• Aprende a configurar plantillas de Flex.
• Consulta la lista de plantillas que proporciona Google.