Dataflow-Pipeline mit Java erstellen

Dataflow-Pipeline mit Java erstellen

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie Ihr Google Cloud-Projekt einrichten, eine Beispielpipeline erstellen, die mit dem Apache Beam SDK für Java erstellt wurde, und die Beispielpipeline im Dataflow-Dienst ausführen. Die Pipeline liest eine Textdatei aus Cloud Storage, zählt die Anzahl der einmaligen Wörter in der Datei und schreibt dann die Wortanzahl anschließend in Cloud Storage. Eine Einführung in die WordCount-Pipeline finden Sie im Video WordCount in Apache Beam verwenden.

Für diese Anleitung ist Maven erforderlich. Es ist aber auch möglich, das Beispielprojekt von Maven in Gradle zu konvertieren. Weitere Informationen finden Sie unter Optional: Von Maven in Gradle konvertieren.

---

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt in der Google Cloud Console aufzurufen.

Anleitung

---

Hinweise

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, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON, BigQuery, Cloud Pub/Sub, Cloud Datastore, and Cloud Resource Manager APIs:

   gcloud services enable dataflow compute_component logging storage_component storage_api bigquery pubsub datastore.googleapis.com 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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

13. Enable the Dataflow, Compute Engine, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON, BigQuery, Cloud Pub/Sub, Cloud Datastore, and Cloud Resource Manager APIs:

    gcloud services enable dataflow compute_component logging storage_component storage_api bigquery pubsub datastore.googleapis.com 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 Folgendes, was Sie in einem späteren Abschnitt benötigen:
      • : Name Ihres Cloud Storage-Buckets
      • Ihre Google Cloud-Projekt-ID. Diese ID finden Sie mithilfe Projekte identifizieren.
    • Laden Sie das Java Development Kit (JDK) Version 11 herunter und installieren Sie es. (Dataflow unterstützt weiterhin Version 8.) Prüfen Sie, ob die Umgebungsvariable JAVA_HOME festgelegt ist und auf Ihre JDK-Installation verweist.
    • Laden Sie Apache Maven herunter und installieren Sie es entsprechend der Maven-Installationsanleitung für Ihr Betriebssystem.

Pipelinecode abrufen

Das Apache Beam SDK ist ein Open-Source-Programmiermodell für Datenverarbeitungspipelines. Sie definieren diese Pipelines mit einem Apache Beam-Programm und können einen Runner wie Dataflow zum Ausführen Ihrer Pipeline auswählen.

1. Verwenden Sie in Ihrer Shell oder Ihrem Terminal das Maven Archetype-Plug-in um ein Maven-Projekt auf Ihrem Computer zu erstellen, das die WordCount-Beispiele des Apache Beam SDK enthält:

   mvn archetype:generate \
       -DarchetypeGroupId=org.apache.beam \
       -DarchetypeArtifactId=beam-sdks-java-maven-archetypes-examples \
       -DarchetypeVersion=2.59.0 \
       -DgroupId=org.example \
       -DartifactId=word-count-beam \
       -Dversion="0.1" \
       -Dpackage=org.apache.beam.examples \
       -DinteractiveMode=false
   

   Der Befehl erstellt unter dem aktuellen Verzeichnis ein neues Verzeichnis mit dem Namen word-count-beam. Das Verzeichnis word-count-beam enthält eine einfache pom.xml-Datei und eine Reihe von Beispielpipelines, mit denen Wörter in Textdateien gezählt werden.

2. Prüfen Sie, ob das Verzeichnis word-count-beam die Datei pom.xml enthält:

   Linux oder macOS

   cd word-count-beam/
   ls

   Die Ausgabe sieht so aus:

   pom.xml   src

   Windows

   cd word-count-beam/
   dir

   Die Ausgabe sieht so aus:

   pom.xml   src

3. Prüfen Sie, ob Ihr Maven-Projekt die Beispielpipelines enthält:

   Linux oder macOS

   ls src/main/java/org/apache/beam/examples/

   Die Ausgabe sieht so aus:

   DebuggingWordCount.java   WindowedWordCount.java   common
   MinimalWordCount.java   WordCount.java

   Windows

   dir src/main/java/org/apache/beam/examples/

   Die Ausgabe sieht so aus:

   DebuggingWordCount.java   WindowedWordCount.java   common
   MinimalWordCount.java   WordCount.java

Eine detaillierte Einführung in die Apache Beam-Konzepte, die in diesen Beispielen verwendet werden, finden Sie in der Beispielanleitung für Apache Beam WordCount. In den nächsten Abschnitten wird WordCount.java verwendet.

Pipeline lokal ausführen

• Führen Sie in der Shell oder dem Terminal die Pipeline WordCount lokal im Verzeichnis word-count-beam aus:

  mvn compile exec:java \
      -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \
      -Dexec.args="--output=counts"
  

  Die Ausgabedateien haben das Präfix counts und werden in das Verzeichnis word-count-beam geschrieben. Sie enthalten eindeutige Wörter aus dem Eingabetext und die Häufigkeit, mit der jedes Wort vorkommt.

Pipeline im Dataflow-Dienst ausführen

• Erstellen und führen Sie aus in Ihrer Shell oder Ihrem Terminal die Pipeline WordCount im Dataflow-Dienst über Ihr Verzeichnis word-count-beam:

  mvn -Pdataflow-runner compile exec:java \
      -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \
      -Dexec.args="--project=PROJECT_ID \
      --gcpTempLocation=gs://BUCKET_NAME/temp/ \
      --output=gs://BUCKET_NAME/output \
      --runner=DataflowRunner \
      --region=REGION"
  

  Dabei gilt:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID
  • BUCKET_NAME: der Name Ihres Cloud Storage-Buckets
  • REGION: eine Dataflow-Region, z. B. us-central1
  Hinweis:

  • Hinweis: Um ein nutzerverwaltetes Worker-Dienstkonto anzugeben, schließen Sie die --serviceAccount Pipelineoption mit ein. Für Produktionsarbeitslasten werden vom Nutzer verwaltete Worker-Dienstkonten empfohlen. Wenn Sie beim Erstellen eines Jobs kein Worker-Dienstkonto angeben, verwendet Dataflow das Compute Engine-Standarddienstkonto.
  • Sofern nicht über die Option network angegeben, führt der Dataflow-Runner Jobs im Virtual Private Cloud-Netzwerk default aus.

Ergebnisse ansehen

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Dataflow-Seite Jobs auf.

   ZU JOBS

   Auf der Seite Jobs sind die Details aller verfügbaren Jobs einschließlich des Status aufgeführt. Der Status des Jobs wordcount lautet zuerst Wird ausgeführt… und wird dann auf Erfolgreich aktualisiert.

2. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Cloud Storage-Seite Buckets.

   Buckets aufrufen

   Auf der Seite Browser wird eine Liste aller Storage-Buckets in Ihrem Projekt angezeigt.

3. Klicken Sie auf den Storage-Bucket, den Sie erstellt haben.
   

   Auf der Seite Bucket-Details werden die vom Dataflow-Job erstellten Ausgabedateien und Staging-Dateien angezeigt.

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.

Projekt löschen

Am einfachsten können Sie weitere Kosten vermeiden, wenn Sie das Google Cloud-Projekt löschen, das Sie für den Schnellstart erstellt haben.

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Einzelne Ressourcen löschen

Wenn Sie das in dieser Kurzanleitung verwendete Google Cloud-Projekt beibehalten möchten, löschen Sie die einzelnen Ressourcen:

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. 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

• Informationen zum Apache Beam-Programmiermodell
• Apache Beam zum Erstellen von Pipelines verwenden
• Beispiele für WordCount und Mobile Gaming