Membuat pipeline streaming menggunakan template Dataflow

Membuat pipeline streaming menggunakan template Dataflow

Panduan memulai ini menunjukkan cara membuat pipeline streaming menggunakan template Dataflow yang disediakan Google. Secara khusus, panduan memulai ini menggunakan template Pub/Sub to BigQuery sebagai contoh.

Template Pub/Sub to BigQuery adalah pipeline streaming yang dapat membaca pesan berformat JSON dari topik Pub/Sub dan menulisnya ke tabel BigQuery.

---

Jika ingin mengikuti panduan langkah demi langkah untuk tugas ini langsung di Konsol Google Cloud, klik Pandu saya:

Pandu saya

---

Sebelum memulai

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. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

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

4. Aktifkan API Dataflow, Compute Engine, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON, BigQuery, Pub/Sub, and Resource Manager.

   Mengaktifkan API

5. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

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

7. Aktifkan API Dataflow, Compute Engine, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON, BigQuery, Pub/Sub, and Resource Manager.

   Mengaktifkan API

8. Membuat bucket Cloud Storage:
1. Di Konsol Google Cloud, buka halaman Bucket Cloud Storage.

   Buka halaman Bucket

2. Klik Buat bucket.
3. Di halaman Buat bucket, masukkan informasi bucket Anda. Untuk melanjutkan ke langkah berikutnya, klik Lanjutkan.
   • Untuk Beri nama bucket Anda, masukkan nama bucket yang unik. Jangan sertakan informasi sensitif pada nama bucket, karena namespace bucket bersifat global dan dapat dilihat publik.
   • Untuk Pilih tempat untuk menyimpan data, lakukan tindakan berikut:
     • Pilih opsi Jenis lokasi.
     • Pilih opsi Lokasi.
   • Untuk Memilih kelas penyimpanan default untuk data Anda, pilih opsi berikut: Standar.
   • Untuk Memilih cara mengontrol akses ke objek, pilih opsi Kontrol akses.
   • Untuk Setelan lanjutan (opsional), tentukan metode enkripsi, kebijakan retensi, atau label bucket.
4. Klik Buat.
9. Salin kode berikut, karena Anda memerlukannya di bagian selanjutnya:
   • Nama bucket Cloud Storage Anda.
   • ID Project Google Cloud Anda.
     
     Untuk menemukan ID ini, lihat Mengidentifikasi project.

10. Untuk menyelesaikan langkah-langkah dalam panduan memulai ini, akun pengguna Anda harus memiliki peran Admin Dataflow dan peran Pengguna Akun Layanan. Akun layanan default Compute Engine harus memiliki peran Dataflow Worker, peran Storage Object Admin, peran Pub/Sub Editor, peran BigQuery Data Editor, dan peran Viewer. Untuk menambahkan peran yang diperlukan di konsol Google Cloud:

    1. Buka halaman IAM dan pilih project Anda.
       Buka IAM
    2. Di baris yang berisi akun pengguna Anda, klik Edit akun utama. Klik Add another role, lalu tambahkan peran berikut: Dataflow Admin dan Service Account User.
    3. Klik Simpan.
    4. Pada baris yang berisi akun layanan default Compute Engine (PROJECT_NUMBER-compute@), klik Edit akun utama.
    5. Klik Tambahkan peran lain, lalu tambahkan peran berikut: Pekerja Dataflow, Admin Objek Penyimpanan, Editor Pub/Sub, BigQuery Data Editor, Pelihat.

    6. Klik Simpan.

       Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Memberikan peran IAM menggunakan konsol.

11. Secara default, setiap project baru dimulai dengan jaringan default. Jika jaringan default untuk project Anda dinonaktifkan atau dihapus, Anda harus memiliki jaringan di project yang akun penggunanya memiliki peran Compute Network User (roles/compute.networkUser).

Membuat set data dan tabel BigQuery

Buat set data dan tabel BigQuery dengan skema yang sesuai untuk topik Pub/Sub Anda menggunakan konsol Google Cloud.

Dalam contoh ini, nama set data adalah taxirides dan nama tabel adalah realtime. Untuk membuat set data dan tabel ini, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buka halaman BigQuery.
   Buka BigQuery
2. Di panel Explorer, di samping project tempat Anda ingin membuat set data, klik View actions, lalu klik Create dataset.
   Catatan: Pengalaman default adalah konsol Google Cloud Pratinjau. Jika Anda mengklik Sembunyikan fitur pratinjau untuk membuka konsol Google Cloud, lakukan langkah berikut: Di panel navigasi, di bagian Resource, pilih project Anda.
3. Di panel Create dataset, ikuti langkah-langkah berikut:
1. Untuk Dataset ID, masukkan taxirides. ID set data bersifat unik untuk setiap project Google Cloud.
2. Untuk Location type, pilih Multi-region, lalu pilih US (multiple regions in United States). Set data publik disimpan di lokasi multi-region US. Agar lebih mudah, tempatkan set data Anda di lokasi yang sama.
3. Tetap gunakan setelan default lainnya, lalu klik Create dataset
4. Di panel Explorer, luaskan project Anda.
5. Di samping set data taxirides, klik View actions, lalu klik Create table.
   Catatan: Pengalaman default adalah konsol Google Cloud Pratinjau. Jika Anda mengklik Sembunyikan fitur pratinjau untuk membuka konsol Google Cloud, lakukan langkah berikut: Di panel navigasi, di bagian Resource, pilih set data taxirides yang Anda buat.
6. Di panel Create table, ikuti langkah-langkah berikut:
1. Di bagian Source, untuk Create table from, pilih Empty table.
2. Di bagian Destination, untuk Table, masukkan realtime.
3. Di bagian Schema, klik tombol Edit as text dan tempelkan definisi skema berikut ke dalam kotak:
   

   ride_id:string,point_idx:integer,latitude:float,longitude:float,timestamp:timestamp,
   meter_reading:float,meter_increment:float,ride_status:string,passenger_count:integer

4. Di bagian Partition and cluster settings, untuk Partitioning, pilih kolom timestamp.
7. Tetap gunakan setelan default lainnya, lalu klik Create table.

Menjalankan pipeline

Jalankan pipeline streaming menggunakan template Pub/Sub to BigQuery yang disediakan Google. Pipeline mendapatkan data masuk dari topik input.

1. Buka halaman Tugas Dataflow.
   Buka Tugas
2. Klik Create job from template.
3. Masukkan taxi-data sebagai Nama tugas untuk tugas Dataflow Anda.
4. Untuk Dataflow template, pilih template Pub/Sub to BigQuery.
5. Untuk BigQuery output table, masukkan hal berikut:

   PROJECT_ID:taxirides.realtime

   Ganti PROJECT_ID dengan project ID project tempat Anda membuat set data BigQuery.

6. Di bagian Optional source parameters, untuk Input Pub/Sub topic, klik Enter topic manually.
7. Dalam dialog, untuk Topic name, masukkan hal berikut, lalu klik Save:

   projects/pubsub-public-data/topics/taxirides-realtime

   Topik Pub/Sub yang tersedia secara publik ini didasarkan pada set data terbuka NYC Taxi & Limousine Commission. Berikut adalah contoh pesan dari topik ini, dalam format JSON:

   {
     "ride_id": "19c41fc4-e362-4be5-9d06-435a7dc9ba8e",
     "point_idx": 217,
     "latitude": 40.75399,
     "longitude": -73.96302,
     "timestamp": "2021-03-08T02:29:09.66644-05:00",
     "meter_reading": 6.293821,
     "meter_increment": 0.029003782,
     "ride_status": "enroute",
     "passenger_count": 1
   }

8. Untuk Temp location, masukkan hal berikut:

   gs://BUCKET_NAME/temp/

   Ganti BUCKET_NAME dengan nama bucket Cloud Storage Anda. Folder temp menyimpan file sementara, seperti tugas pipeline yang di-staging.

9. Jika project Anda tidak memiliki jaringan default, masukkan Jaringan dan Subjaringan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menentukan jaringan dan subnetwork.
   Catatan: Kecuali jika ditentukan melalui opsi network, runner Dataflow akan menjalankan tugas di jaringan Virtual Private Cloud default. Jika project Anda tidak memiliki jaringan default dan Anda tidak menentukan jaringan, akan terjadi error. Anda mungkin tidak memiliki jaringan default jika jaringan default dihapus atau jika batasan kebijakan organisasi mencegah pembuatan jaringan default.
10. Klik Run job.

Melihat hasil

Untuk melihat data yang ditulis ke tabel realtime, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Klik Compose a new query. Tab Editor baru akan terbuka.

   SELECT * FROM `PROJECT_ID.taxirides.realtime`
   WHERE `timestamp` > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY)
   LIMIT 1000

   Ganti PROJECT_ID dengan project ID project tempat Anda membuat set data BigQuery. Mungkin perlu waktu hingga lima menit agar data mulai muncul di tabel Anda.

3. Klik Run.

   Kueri menampilkan baris yang telah ditambahkan ke tabel dalam 24 jam terakhir. Anda juga dapat menjalankan kueri menggunakan SQL standar.

Pembersihan

Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan pada halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.

Menghapus project

Cara termudah untuk menghilangkan penagihan adalah dengan menghapus project Google Cloud yang Anda buat untuk panduan memulai.

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari berbagai arsitektur, tutorial, atau panduan memulai, menggunakan kembali project dapat membantu agar Anda tidak melampaui batas kuota project.

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Manage resource.

   Buka Manage resource

2. Pada daftar project, pilih project yang ingin Anda hapus, lalu klik Delete.
3. Pada dialog, ketik project ID, lalu klik Shut down untuk menghapus project.

Menghapus resource satu per satu

Jika ingin menyimpan project Google Cloud yang digunakan dalam panduan memulai ini, hapus setiap resource:

1. Buka halaman Tugas Dataflow.
   Buka Tugas
2. Pilih tugas streaming Anda dari daftar tugas.
3. Di navigasi, klik Stop.
4. Di dialog Stop job, cancel atau drain pipeline Anda, lalu klik Stop job.
5. Buka halaman BigQuery.
   Buka BigQuery
6. Di panel Explorer, luaskan project Anda.
7. Di samping set data yang ingin Anda hapus, klik Lihat tindakan, lalu klik Buka.
8. Di panel detail, klik Delete dataset, lalu ikuti petunjuknya.
9. Di konsol Google Cloud, buka halaman Buckets Cloud Storage.

   Buka Buckets

10. Klik kotak centang untuk bucket yang ingin Anda dihapus.
11. Untuk menghapus bucket, klik Hapus, lalu ikuti petunjuk.

Langkah selanjutnya

• Ringkasan template dataflow
• Membuat template klasik
• Menjalankan template klasik
• Template yang disediakan Google