Criar um pipeline do Dataflow usando Python

Criar um pipeline do Dataflow usando Python

Neste guia de início rápido, você aprenderá a usar o SDK do Apache Beam para Python na criação de um programa que defina um pipeline. Em seguida, execute o pipeline usando um executor local direto ou um executor baseado na nuvem, como o Dataflow. Para uma introdução ao pipeline do WordCount, consulte o vídeo Como usar o WordCount no Apache Beam.

---

Para seguir as instruções detalhadas desta tarefa diretamente no console do Google Cloud, clique em Orientação:

Orientações

---

Antes de começar

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. Conceda papéis à conta de serviço padrão do Compute Engine. Execute uma vez o seguinte comando para cada um dos seguintes papéis do 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

    • Substitua PROJECT_ID pela ID do seu projeto.
    • Substitua PROJECT_NUMBER pelo número do projeto. Para encontrar o número do projeto, consulte Identificar projetos ou use o comando gcloud projects describe.
    • Substitua SERVICE_ACCOUNT_ROLE por cada papel individual.
17. Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:
    • Set the storage class to S (Standard).
    • Defina o local de armazenamento como o seguinte: US (Estados Unidos).
    • Substitua BUCKET_NAME por um nome de bucket exclusivo . Não inclua informações confidenciais no nome do bucket já que o namespace dele é global e visível para o público.

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

    • Copie o ID do projeto do Google Cloud e o nome do bucket do Cloud Storage. Você precisará desses valores posteriormente neste documento.

Configure o ambiente

O Dataflow não é mais compatível com pipelines que usam o Python 2. Para mais informações, consulte Suporte para Python 2 no Google Cloud. Para detalhes sobre as versões compatíveis, consulte o Suporte ao ambiente de execução do Apache Beam.

Nesta seção, use o prompt de comando para configurar um ambiente virtual Python isolado e executar seu projeto de pipeline usando venv. Esse processo permite isolar as dependências de um projeto das dependências de outros projetos.

Caso você não tenha um prompt de comando disponível, use o Cloud Shell. O Cloud Shell já tem o gerenciador de pacotes do Python 3 instalado, portanto, você pode pular para a criação de um ambiente virtual.

Para instalar o Python e criar um ambiente virtual, siga estas etapas:

1. Verifique se o Python 3 e o pip estão em execução no sistema:

   python --version
   python -m pip --version
   

2. Se necessário, instale o Python 3 e, em seguida, configure um ambiente virtual do Python: siga as instruções fornecidas nas seções Como instalar o Python e Como configurar o venv do Como configurar uma página do ambiente de desenvolvimento em Python. Se você estiver usando o Python 3.10 ou posterior, também precisará ativar o Dataflow Runner v2. Para usar o Runner v1, use o Python 3.9 ou anterior.

Observação: o Cython não é obrigatório, mas se estiver instalado, a versão precisará ser 0.28.1 ou posterior. Para verificar a versão do Cython, execute pip show cython.

Depois de concluir o guia de início rápido, execute deactivate para desativar o ambiente virtual.

Instale o SDK do Apache Beam

O SDK do Apache Beam é um modelo de programação de código aberto para pipelines de dados. Defina um pipeline com um programa do Apache Beam e escolha um executor, como o Dataflow, para executar o pipeline.

Para fazer o download e instalar o SDK do Apache Beam, siga estas etapas:

1. Verifique se você está no ambiente virtual do Python criado na seção anterior. Verifique se o prompt começa com <env_name>, em que env_name é o nome do ambiente virtual.
2. Instale o padrão de empacotamento da roda Python:

   pip install wheel
   

3. Instale a versão mais recente do SDK do Apache Beam para Python:

pip install 'apache-beam[gcp]'

No Microsoft Windows, use o seguinte comando:

pip install apache-beam[gcp]

Dependendo da conexão, a instalação pode levar algum tempo.

Execute o pipeline localmente

Para ver como um pipeline é executado localmente, use um módulo Python pronto para o exemplo wordcount incluído no pacote apache_beam.

O exemplo de pipeline wordcount faz o seguinte:

1. Usa um arquivo de texto como entrada.

   Este arquivo de texto está localizado em um bucket do Cloud Storage com o nome do recurso gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt.

2. Analisa cada linha na forma de palavras.
3. Realiza uma contagem de frequência com base nas palavras tokenizadas.

Para preparar o pipeline wordcount localmente, siga estas etapas:

1. No terminal local, execute o exemplo wordcount:

   python -m apache_beam.examples.wordcount \
     --output outputs

2. Veja a saída do pipeline:

   more outputs*

3. Para sair, pressione q.

Executar o pipeline localmente permite testar e depurar o programa Apache Beam. O código-fonte do wordcount.py pode ser visualizado no GitHub do Apache Beam.

Executar o pipeline no serviço do Dataflow

Nesta seção, execute o pipeline de exemplo wordcount do pacote apache_beam no serviço do Dataflow. Este exemplo especifica DataflowRunner como o parâmetro para --runner.

• Execute o pipeline:

  python -m apache_beam.examples.wordcount \
      --region DATAFLOW_REGION \
      --input gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt \
      --output gs://BUCKET_NAME/results/outputs \
      --runner DataflowRunner \
      --project PROJECT_ID \
      --temp_location gs://BUCKET_NAME/tmp/

  Substitua:

  • DATAFLOW_REGION: a região onde você quer implantar o job do Dataflow, por exemplo, europe-west1

    A sinalização --region substitui a região padrão definida no servidor de metadados, no cliente local ou nas variáveis de ambiente.

  • BUCKET_NAME: o nome do bucket do Cloud Storage que você copiou anteriormente
  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud que você copiou anteriormente.

Observação: para especificar uma conta de serviço de worker gerenciada pelo usuário, inclua a opção de pipeline --service_account_email. As contas de serviço de worker gerenciadas pelo usuário são recomendadas para cargas de trabalho de produção. Se você não especificar uma conta de serviço de worker ao criar um job, o Dataflow usará a conta de serviço padrão do Compute Engine.

Ver os resultados

Quando você executa um pipeline usando o Dataflow, os resultados são armazenados em um bucket do Cloud Storage. Nesta seção, verifique se o pipeline está em execução usando o console do Google Cloud ou o terminal local.

Console do Google Cloud

Para ver os resultados no console do Google Cloud, siga estas etapas:

1. No console do Google Cloud, acesse a página Jobs do Dataflow.

   Acessar "Jobs"

   A página Jobs exibe detalhes do job do wordcount, incluindo o status Em execução primeiro e depois Finalizado.

2. Acesse a página Buckets do Cloud Storage:

   Acessar buckets

3. Na lista de buckets do projeto, clique no bucket de armazenamento que você criou anteriormente.

   No diretório wordcount, os arquivos de saída criados pelo seu job são exibidos.

Terminal local

Acesse os resultados no seu terminal ou usando o Cloud Shell.

1. Para listar os arquivos de saída, use o comando gcloud storage ls:

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

Substitua BUCKET_NAME pelo nome do bucket do Cloud Storage usado no programa de pipeline.

2. Para acessar os resultados nos arquivos de saída, use o comando gcloud storage cat:

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

Modificar o código do pipeline

Nos exemplos anteriores, o pipeline wordcount diferencia letras maiúsculas e minúsculas. Nas etapas a seguir, mostramos como modificar o pipeline para que o wordcount não diferencie maiúsculas de minúsculas.

1. Na máquina local, faça o download da cópia mais recente do código wordcount no repositório do Apache Beam no GitHub.
2. No terminal local, execute o pipeline:

   python wordcount.py --output outputs

3. Conferir os resultados:

   more outputs*

4. Para sair, pressione q.
5. Em um editor de sua escolha, abra o arquivo wordcount.py.
6. Dentro da função run, examine as etapas do pipeline:

   counts = (
           lines
           | 'Split' >> (beam.ParDo(WordExtractingDoFn()).with_output_types(str))
           | 'PairWithOne' >> beam.Map(lambda x: (x, 1))
           | 'GroupAndSum' >> beam.CombinePerKey(sum))

   Depois de split, as linhas são divididas em palavras como strings.

7. Para letras minúsculas das strings, modifique a linha após split:

   counts = (
           lines
           | 'Split' >> (beam.ParDo(WordExtractingDoFn()).with_output_types(str))
           | 'lowercase' >> beam.Map(str.lower)
           | 'PairWithOne' >> beam.Map(lambda x: (x, 1))
           | 'GroupAndSum' >> beam.CombinePerKey(sum)) 

   Essa modificação mapeia a função str.lower em cada palavra. Essa linha é equivalente a beam.Map(lambda word: str.lower(word)).
8. Salve o arquivo e execute o job wordcount modificado

   python wordcount.py --output outputs

9. Veja os resultados do pipeline modificado:

   more outputs*

10. Para sair, pressione q.
11. Execute o pipeline modificado no serviço do Dataflow:

    python wordcount.py \
        --region DATAFLOW_REGION \
        --input gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt \
        --output gs://BUCKET_NAME/results/outputs \
        --runner DataflowRunner \
        --project PROJECT_ID \
        --temp_location gs://BUCKET_NAME/tmp/

    Substitua:

    • DATAFLOW_REGION: a região onde você quer implantar o job do Dataflow
    • BUCKET_NAME: seu nome do bucket do Cloud Storage
    • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, exclua o projeto do Google Cloud com esses recursos.

Observação: se você seguiu este guia de início rápido em um novo projeto, exclua o projeto.

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. Se você mantiver o projeto, revogue os papéis concedidos à conta de serviço padrão do Compute Engine. Execute uma vez o seguinte comando para cada um dos seguintes papéis do 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

A seguir

• Saiba mais sobre o modelo de programação do Apache Beam.
• Desenvolva interativamente um pipeline usando um notebook do Apache Beam.
• Saiba como projetar e criar seu próprio canal.
• Trabalhe nos exemplos do WordCount e Mobile Gaming.