Dataflow-Pipeline mit Go erstellen

Dataflow-Pipeline mit Go erstellen

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie mit dem Apache Beam SDK für Go ein Programm erstellen, das eine Pipeline definiert. Anschließend führen Sie die Pipeline lokal und im Dataflow-Dienst aus. Eine Einführung in die WordCount-Pipeline finden Sie im Video How to use WordCount in Apache Beam.

Hinweis

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. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

6. Enable the Dataflow, Compute Engine, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON, and Cloud Resource Manager APIs:

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

7. Create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

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_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. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

13. Enable the Dataflow, Compute Engine, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON, and Cloud Resource Manager APIs:

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

14. Create local authentication credentials for your user account:

    gcloud auth application-default login

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_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. Weisen Sie Ihrem Compute Engine-Standarddienstkonto Rollen zu. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus:

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

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

    • Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID.
    • Ersetzen Sie PROJECT_NUMBER durch die Projekt-ID. Ihre Projektnummer finden Sie unter Projekte identifizieren oder verwenden Sie den Befehl gcloud projects describe.
    • Ersetzen Sie SERVICE_ACCOUNT_ROLE durch jede einzelne Rolle.
17. Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:
    • Set the storage class to S (Standard).
    • Legen Sie als Speicherort Folgendes fest: US (USA).
    • Ersetzen Sie BUCKET_NAME durch einen eindeutigen Bucket-Namen. Der Bucket-Name darf keine vertraulichen Informationen enthalten, da der Bucket-Namespace global und öffentlich sichtbar ist.

    gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STANDARD --location US

    • Kopieren Sie die Google Cloud-Projekt-ID und den Namen des Cloud Storage-Buckets. Sie benötigen diese Werte später in dieser Kurzanleitung.

Entwicklungsumgebung einrichten

Das Apache Beam SDK ist ein Open-Source-Programmiermodell für Datenpipelines. Sie definieren eine Pipeline mit einem Apache Beam-Programm und wählen dann einen Runner wie Dataflow aus, um Ihre Pipeline auszuführen.

Wir empfehlen die Verwendung der neuesten Version von Go, wenn Sie mit dem Apache Beam SDK für Go arbeiten. Wenn Sie nicht die neueste Version von Go installiert haben, können Sie Go im Leitfaden zum Herunterladen und Installieren von Go für Ihr Betriebssystem verwenden.

Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem lokalen Terminal aus, um die installierte Version von Go zu prüfen:

go version

Beispiel für Beam-Wordcount ausführen

Das Apache Beam SDK für Go enthält ein wordcount-Pipeline-Beispiel. Das wordcount-Beispiel führt Folgendes aus:

1. Liest eine Textdatei als Eingabe. Standardmäßig wird eine Textdatei in einem Cloud Storage-Bucket mit dem Ressourcennamen gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt gelesen.
2. Sie parst jede Zeile und unterteilt sie in Wörter.
3. Sie misst die Häufigkeit der tokenisierten Wörter.

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die neueste Version des Beam-wordcount-Beispiels auf Ihrem lokalen Computer auszuführen. Das Flag input gibt die zu lesende Datei an und das Flag output gibt den Dateinamen für die Ausgabe der Häufigkeit an.

go run github.com/apache/beam/sdks/v2/go/examples/wordcount@latest \
  --input gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt \
  --output outputs

Sehen Sie sich nach Abschluss der Pipeline die Ausgabeergebnisse an:

more outputs*

Drücken Sie zum Beenden q.

Pipelinecode ändern

Die Beam-wordcount-Pipeline unterscheidet zwischen Groß- und Kleinbuchstaben. Die folgenden Schritte zeigen, wie Sie Ihr eigenes Go-Modul erstellen, die wordcount-Pipeline so ändern, dass sie Groß- und Kleinschreibung nicht beachtet, und sie auf Dataflow ausführen.

Go-Modul erstellen

Gehen Sie so vor, um Änderungen am Pipelinecode vorzunehmen.

1. Erstellen Sie ein Verzeichnis für Ihr Go-Modul an einem Speicherort Ihrer Wahl:

   mkdir wordcount
   cd wordcount

2. Go-Modul erstellen Verwenden Sie für dieses Beispiel example/dataflow als Modulpfad.

   go mod init example/dataflow

3. Laden Sie die neueste Version des Codes wordcount aus dem Apache Beam GitHub-Repository herunter. Legen Sie diese Datei in dem Verzeichnis wordcount ab, das Sie erstellt haben.

4. Wenn Sie ein Nicht-Linux-Betriebssystem verwenden, müssen Sie das Go-Paket unix abrufen. Dieses Paket ist erforderlich, um Pipelines im Dataflow-Dienst auszuführen.

   go get -u golang.org/x/sys/unix

5. Prüfen Sie, ob die Datei go.mod mit dem Quellcode des Moduls übereinstimmt:

   go mod tidy

Unveränderte Pipeline ausführen

Prüfen Sie, ob die unveränderte wordcount-Pipeline lokal ausgeführt wird.

1. Erstellen Sie die Pipeline über das Terminal und führen Sie sie lokal aus:

    go run wordcount.go --input gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt \
        --output outputs

2. Ausgabeergebnisse ansehen:

    more outputs*

3. Drücken Sie zum Beenden q.

Pipelinecode ändern

Wenn Sie die Pipeline so ändern möchten, dass sie nicht mehr zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheidet, ändern Sie den Code so, dass die Funktion strings.ToLower auf alle Wörter angewendet wird.

1. Öffnen Sie die Datei wordcount.go in einem Editor Ihrer Wahl.

2. Untersuchen Sie den Block init (Kommentare wurden zur besseren Übersichtlichkeit entfernt):

    func init() {
      register.DoFn3x0[context.Context, string, func(string)](&extractFn{})
      register.Function2x1(formatFn)
      register.Emitter1[string]()
    }
   

3. Fügen Sie eine neue Zeile hinzu, um die Funktion strings.ToLower zu registrieren:

    func init() {
      register.DoFn3x0[context.Context, string, func(string)](&extractFn{})
      register.Function2x1(formatFn)
      register.Emitter1[string]()
      register.Function1x1(strings.ToLower)
    }
   

4. Sehen Sie sich die Funktion CountWords an:

    func CountWords(s beam.Scope, lines beam.PCollection) beam.PCollection {
      s = s.Scope("CountWords")
   
      // Convert lines of text into individual words.
      col := beam.ParDo(s, &extractFn{SmallWordLength: *smallWordLength}, lines)
   
      // Count the number of times each word occurs.
      return stats.Count(s, col)
    }
   

5. Fügen Sie zum Entfernen der Kleinbuchstaben ein ParDo hinzu, das strings.ToLower auf jedes Wort anwendet:

    func CountWords(s beam.Scope, lines beam.PCollection) beam.PCollection {
      s = s.Scope("CountWords")
   
      // Convert lines of text into individual words.
      col := beam.ParDo(s, &extractFn{SmallWordLength: *smallWordLength}, lines)
   
      // Map all letters to lowercase.
      lowercaseWords := beam.ParDo(s, strings.ToLower, col)
   
      // Count the number of times each word occurs.
      return stats.Count(s, lowercaseWords)
    }
   

6. Speichern Sie die Datei.

Aktualisierte Pipeline lokal ausführen

Führen Sie die aktualisierte wordcount-Pipeline lokal aus und prüfen Sie, ob sich die Ausgabe geändert hat.

1. Erstellen Sie die geänderte wordcount-Pipeline und führen Sie sie aus:

    go run wordcount.go --input gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt \
        --output outputs

2. Sehen Sie sich die Ausgabeergebnisse der geänderten Pipeline an. Alle Wörter sollten Kleinbuchstaben sein.

    more outputs*

3. Drücken Sie zum Beenden q.

Pipeline im Dataflow-Dienst ausführen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das aktualisierte wordcount-Beispiel im Dataflow-Dienst auszuführen:

go run wordcount.go --input gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt \
    --output gs://BUCKET_NAME/results/outputs \
    --runner dataflow \
    --project PROJECT_ID \
    --region DATAFLOW_REGION \
    --staging_location gs://BUCKET_NAME/binaries/

Dabei gilt:

• BUCKET_NAME: der Name des Cloud Storage-Buckets.

• PROJECT_ID: die Google Cloud-Projekt-ID.

• DATAFLOW_REGION: die Region, in der Sie den Dataflow-Job bereitstellen möchten. Beispiel: europe-west1 Eine Liste der verfügbaren Dataflow-Standorte finden Sie hier. Das Flag --region überschreibt die Standardregion, die auf dem Metadatenserver, auf Ihrem lokalen Client oder in Umgebungsvariablen festgelegt ist.

Hinweis: Um ein nutzerverwaltetes Worker-Dienstkonto anzugeben, schließen Sie die --service_account_email Pipelineoption mit ein. Nutzerverwaltete Worker-Dienstkonten werden für Produktionsarbeitslasten empfohlen. Wenn Sie beim Erstellen eines Jobs kein Worker-Dienstkonto angeben, verwendet Dataflow das Compute Engine-Standarddienstkonto.

Ergebnisse ansehen

Sie können eine Liste Ihrer Dataflow-Jobs in der Google Cloud Console aufrufen. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Dataflow-Seite Jobs auf.

ZU JOBS

Auf der Seite Jobs werden Details zum wordcount-Job angezeigt, z. B. der Status Aktiv und dann Erfolgreich.

Wenn Sie eine Pipeline mit Dataflow ausführen, werden die Ergebnisse in einem Cloud Storage-Bucket gespeichert. Sehen Sie sich die Ausgabeergebnisse entweder mit der Google Cloud Console oder mit dem lokalen Terminal an.

Console

Wechseln Sie zur Seite Cloud Storage-Buckets, um Ihre Ergebnisse in der Google Cloud Console anzusehen.

Buckets aufrufen

Klicken Sie in der Liste der Buckets in Ihrem Projekt auf den Storage-Bucket, den Sie zuvor erstellt haben. Die von Ihrem Job erstellten Ausgabedateien werden im Verzeichnis results angezeigt.

Terminal

Sehen Sie sich die Ergebnisse über Ihr Terminal oder mithilfe von Cloud Shell an.

1. Verwenden Sie den Befehl gcloud storage ls, um die Ausgabedateien aufzulisten:

   gcloud storage ls gs://BUCKET_NAME/results/outputs* --long

   Ersetzen Sie BUCKET_NAME durch den Namen des angegebenen Cloud Storage-Ausgabe-Buckets.

2. Verwenden Sie den Befehl gcloud storage cat, um die Ergebnisse in den Ausgabedateien aufzurufen:

   gcloud storage cat gs://BUCKET_NAME/results/outputs*

Bereinigen

Löschen Sie das Google Cloud-Projekt mit den Ressourcen, damit Ihrem Google Cloud-Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden.

Hinweis: Wenn Sie diese Kurzanleitung in einem neuen Projekt befolgt haben, können Sie das Projekt löschen.

1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

   Go to Buckets

2. Click the checkbox for the bucket that you want to delete.
3. To delete the bucket, click Delete, and then follow the instructions.

4. Wenn Sie Ihr Projekt beibehalten, widerrufen Sie die Rollen, die Sie dem Compute Engine-Standarddienstkonto zugewiesen haben. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus:

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

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

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

   gcloud auth application-default revoke

6. Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.

   gcloud auth revoke

Nächste Schritte

• Programmiermodell für Apache Beam
• Pipelineoptionen festlegen
• Referenz zu Pipelineoptionen
• Pipeline bereitstellen