Creare una pipeline Dataflow utilizzando Java

Creare una pipeline Dataflow utilizzando Java

Questo documento mostra come configurare il tuo progetto Google Cloud e creare una pipeline di esempio creata con l'SDK Apache Beam per Java ed eseguire la pipeline di esempio sul Dataflow completamente gestito di Google Cloud. La pipeline legge un file di testo da Cloud Storage, conta il numero di parole univoche nel file, quindi scrive il conteggio delle parole in Cloud Storage. Per un'introduzione alla pipeline WordCount, Come utilizzare Conteggio parole in Apache Beam video.

Questo tutorial richiede Maven, ma è anche possibile convertire il progetto di esempio da Maven in Gradle. A per saperne di più, consulta (Facoltativo) Converti da Maven a Gradle.

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Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella console Google Cloud, fai clic su Procedura guidata:

Procedura guidata

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Prima di iniziare

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: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: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. Concedi ruoli al tuo account di servizio predefinito Compute Engine. Esegui il comando seguente una volta per ciascuno dei seguenti ruoli IAM:

    • 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

    • Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto.
    • Sostituisci PROJECT_NUMBER con il numero del tuo progetto. Per trovare il numero del progetto, consulta Identificazione dei progetti o utilizza il comando gcloud projects describe.
    • Sostituisci SERVICE_ACCOUNT_ROLE con ogni singolo ruolo.
17. Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:
    • Set the storage class to S (standard).
    • Imposta la posizione di archiviazione come segue: US (Stati Uniti).
    • Sostituisci BUCKET_NAME con un nome di bucket univoco. Non includere informazioni sensibili nella perché lo spazio dei nomi dei bucket è globale e visibile pubblicamente.

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

    • Copia quanto segue, in base alle necessità in una sezione successiva:
      • Il nome del bucket Cloud Storage.
      • L'ID del tuo progetto Google Cloud. Per trovare questo ID, consulta Identificazione dei progetti.
    • Scarica e installa Java Development Kit (JDK) versione 11. (Dataflow continuerà a supportare la versione 8). Verifica che la variabile di ambiente JAVA_HOME sia impostata e indichi l'installazione di JDK.
    • Scarica e installa Apache Maven, seguendo le istruzioni di Maven guida all'installazione per il tuo sistema operativo specifico.

recupera il codice della pipeline

La L'SDK Apache Beam è un modello di programmazione open source per le pipeline di elaborazione dati. Puoi definire queste pipeline con un programma Apache Beam e scegliere un runner, ad esempio Dataflow, per eseguirle.

1. Nella shell o nel terminale, utilizza Plug-in Maven Archetype per creare un progetto Maven sul tuo computer al fine di contiene gli esempi WordCount dell'SDK Apache Beam:

   mvn archetype:generate \
       -DarchetypeGroupId=org.apache.beam \
       -DarchetypeArtifactId=beam-sdks-java-maven-archetypes-examples \
       -DarchetypeVersion=2.58.1 \
       -DgroupId=org.example \
       -DartifactId=word-count-beam \
       -Dversion="0.1" \
       -Dpackage=org.apache.beam.examples \
       -DinteractiveMode=false
   

   Il comando crea una nuova directory denominata word-count-beam nel file . La directory word-count-beam contiene un semplice file pom.xml e una serie di pipeline di esempio che conteggiano le parole nei file di testo.

2. Verifica che la directory word-count-beam contenga il file pom.xml:

   Linux o macOS

   cd word-count-beam/
   ls

   L'output è il seguente:

   pom.xml   src

   Windows

   cd word-count-beam/
   dir

   L'output è il seguente:

   pom.xml   src

3. Verifica che il progetto Maven contenga le pipeline di esempio:

   Linux o macOS

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

   L'output è il seguente:

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

   Windows

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

   L'output è il seguente:

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

Per un'introduzione dettagliata ai concetti di Apache Beam utilizzati in questi esempi, consulta nell'esempio di conteggio parole di Apache Beam. Le istruzioni nella prossima sezioni utilizzano WordCount.java.

Esegui la pipeline in locale

• Nella shell o nel terminale, esegui la pipeline WordCount in locale dal tuo Directory word-count-beam:

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

  I file di output hanno il prefisso counts e vengono scritti nella directory word-count-beam. Contengono parole univoche del testo di input e numero di occorrenze di ogni parola.

Esegui la pipeline sul servizio Dataflow

• Nella shell o nel terminale, crea ed esegui la pipeline WordCount sul servizio Dataflow dalla directory 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"
  

  Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
  • BUCKET_NAME: il nome del tuo bucket Cloud Storage
  • REGION: una regione Dataflow, come us-central1
  di Gemini Advanced.
  Nota:

  • Per specificare un account di servizio worker gestito dall'utente, includi i --serviceAccount opzione pipeline. Gli account di servizio worker gestiti dall'utente sono consigliati per i carichi di lavoro di produzione. Se non specifichi un account di servizio per il worker quando crei un job, Dataflow utilizza Account di servizio predefinito Compute Engine.
  • Se non specificato tramite l'opzione network, il parametro Il runner Dataflow esegue i job nella rete Virtual Private Cloud di default.

Visualizza i tuoi risultati

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Job di Dataflow.

   Vai a Offerte di lavoro

   La pagina Job mostra i dettagli di tutti i lavori disponibili, incluso lo stato. La Lo stato del job wordcount sia inizialmente In esecuzione, quindi viene aggiornato in Riuscito.

2. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Bucket in Cloud Storage.

   Vai a Bucket

   La pagina Bucket mostra l'elenco di tutti i bucket di archiviazione del progetto.

3. Fai clic sul bucket di archiviazione che hai creato.
   

   La pagina Dettagli bucket mostra i file di output e di gestione temporanea che il tuo Job Dataflow creato.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi per le risorse utilizzate in questa pagina, elimina il progetto Google Cloud Google Cloud.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è quello di eliminare il progetto Google Cloud che hai creato per consultare la guida rapida.

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

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.

Elimina le singole risorse

Se vuoi mantenere il progetto Google Cloud utilizzato in questa guida rapida, elimina le singole risorse:

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. Revoca i ruoli che hai concesso all'account di servizio predefinito di Compute Engine. Esegui il comando seguente una volta per ciascuno dei seguenti ruoli IAM:

   • 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

Passaggi successivi

• Scopri di più su Apache Beam di programmazione di un modello.
• Scopri come utilizzare Apache Beam per creare pipeline.
• Scopri conteggio parole e giochi mobile esempi.