Unione dei flussi di dati con Dataflow SQL

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Attenzione: Dataflow SQL è deprecato. A partire dal 31 luglio 2024, non potrai più accedere a Dataflow SQL nella console Google Cloud. A partire dal 31 gennaio 2025, non potrai più utilizzare Dataflow SQL in Google Cloud CLI. Per informazioni su metodi alternativi per creare query SQL con Dataflow, consulta Beam SQL e la magia di beam_sql.

Questo tutorial illustra come utilizzare Dataflow SQL per unire uno stream di dati di Pub/Sub con i dati di una tabella BigQuery.

Obiettivi

In questo tutorial:

• Scrivi una query SQL di Dataflow che unisca i dati in streaming di Pub/Sub con i dati delle tabelle BigQuery.
• Esegui il deployment di un job Dataflow dall'interfaccia utente di Dataflow SQL.

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• Dataflow
• Cloud Storage
• Pub/Sub
• Data Catalog

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

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. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create 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.

   Go to project selector

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

4. Enable the Cloud Dataflow, Compute Engine, Logging, Cloud Storage, Cloud Storage JSON, BigQuery, Cloud Pub/Sub, Cloud Resource Manager and Data Catalog. APIs.

   Enable the APIs

5. Create a service account:

   1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
   2. Select your project.

   3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

   4. Click Create and continue.

   5. Grant the Project > Owner role to the service account.

      To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

      Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
   6. Click Continue.

   7. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

6. Create a service account key:

   1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
   2. Click Keys.
   3. Click Add key, and then click Create new key.
   4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
   5. Click Close.

7. Set the environment variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.

   Example: Linux or macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

   For example:

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Example: Windows

   For PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

   For example:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   For command prompt:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

8. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create 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.

   Go to project selector

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

10. Enable the Cloud Dataflow, Compute Engine, Logging, Cloud Storage, Cloud Storage JSON, BigQuery, Cloud Pub/Sub, Cloud Resource Manager and Data Catalog. APIs.

    Enable the APIs

11. Create a service account:

    1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

       Go to Create service account
    2. Select your project.

    3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

       In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

    4. Click Create and continue.

    5. Grant the Project > Owner role to the service account.

       To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

       Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
    6. Click Continue.

    7. Click Done to finish creating the service account.

       Do not close your browser window. You will use it in the next step.

12. Create a service account key:

    1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
    2. Click Keys.
    3. Click Add key, and then click Create new key.
    4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
    5. Click Close.

13. Set the environment variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.

    Example: Linux or macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

    For example:

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

    Example: Windows

    For PowerShell:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

    For example:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

    For command prompt:

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

14. Installa e inizializza la gcloud CLI. Scegli una delle opzioni di installazione. Potresti dover impostare la proprietà project nel progetto che stai utilizzando per questa procedura dettagliata.
15. Vai all'interfaccia utente web di Dataflow SQL nella console Google Cloud. Verrà aperto il progetto a cui hai eseguito l'accesso più di recente. Per passare a un altro progetto, fai clic sul nome del progetto nella parte superiore dell'interfaccia utente web di Dataflow SQL e cerca il progetto che vuoi utilizzare.
    Vai all'interfaccia utente web di Dataflow SQL
    

Creare origini di esempio

Se vuoi seguire l'esempio fornito in questo tutorial, crea le seguenti origini e utilizzale nei passaggi del tutorial.

• Un argomento Pub/Sub denominato transactions: uno stream di dati sulle transazioni che arriva tramite una sottoscrizione all'argomento Pub/Sub. I dati di ogni transazione includono informazioni come il prodotto acquistato, il prezzo scontato e la città e lo stato in cui è avvenuto l'acquisto. Dopo aver creato l'argomento Pub/Sub, crea uno script che pubblichi i messaggi nell'argomento. Eseguirai questo script in una sezione successiva di questo tutorial.
• Una tabella BigQuery denominata us_state_salesregions: una tabella che fornisce una mappatura degli stati alle regioni di vendita. Prima di creare questa tabella, devi creare un set di dati BigQuery.

Crea un argomento Pub/Sub e uno script del publisher

1. Utilizza Google Cloud CLI per creare il tuo argomento Pub/Sub. Assegna un nome all'argomento transactions.

   gcloud pubsub topics create transactions

2. Crea uno script Python che pubblichi messaggi nell'argomento Pub/Sub. Se non hai installato Python, devi installarlo. Eseguirai questo script in una finestra della riga di comando appena prima di eseguire la query SQL.
   1. Crea un file di testo e assegnagli il nome transactions_injector.py.
   2. Copia e incolla il seguente codice in transactions_injector.py. Sostituisci project-id con l'ID del tuo progetto.

      #!/usr/bin/env python
      
      import datetime, json, os, random, time
      
      # Set the `project` variable to a Google Cloud project ID.
      project = 'project-id'
      
      FIRST_NAMES = ['Monet', 'Julia', 'Angelique', 'Stephane', 'Allan', 'Ulrike', 'Vella', 'Melia',
          'Noel', 'Terrence', 'Leigh', 'Rubin', 'Tanja', 'Shirlene', 'Deidre', 'Dorthy', 'Leighann',
          'Mamie', 'Gabriella', 'Tanika', 'Kennith', 'Merilyn', 'Tonda', 'Adolfo', 'Von', 'Agnus',
          'Kieth', 'Lisette', 'Hui', 'Lilliana',]
      CITIES = ['Washington', 'Springfield', 'Franklin', 'Greenville', 'Bristol', 'Fairview', 'Salem',
          'Madison', 'Georgetown', 'Arlington', 'Ashland',]
      STATES = ['MO','SC','IN','CA','IA','DE','ID','AK','NE','VA','PR','IL','ND','OK','VT','DC','CO','MS',
          'CT','ME','MN','NV','HI','MT','PA','SD','WA','NJ','NC','WV','AL','AR','FL','NM','KY','GA','MA',
          'KS','VI','MI','UT','AZ','WI','RI','NY','TN','OH','TX','AS','MD','OR','MP','LA','WY','GU','NH']
      PRODUCTS = ['Product 2', 'Product 2 XL', 'Product 3', 'Product 3 XL', 'Product 4', 'Product 4 XL', 'Product 5',
          'Product 5 XL',]
      
      while True:
        first_name, last_name = random.sample(FIRST_NAMES, 2)
        data = {
          'tr_time_str': datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
          'first_name': first_name,
          'last_name': last_name,
          'city': random.choice(CITIES),
          'state':random.choice(STATES),
          'product': random.choice(PRODUCTS),
          'amount': float(random.randrange(50000, 70000)) / 100,
        }
      
        # For a more complete example on how to publish messages in Pub/Sub.
        #   https://cloud.google.com/pubsub/docs/publisher
        message = json.dumps(data)
        command = "gcloud --project={} pubsub topics publish transactions --message='{}'".format(project, message)
        print(command)
        os.system(command)
        time.sleep(random.randrange(1, 5))

Creare un set di dati e una tabella BigQuery

1. Nell'interfaccia utente web di BigQuery, crea un set di dati BigQuery. Un set di dati BigQuery è un contenitore di primo livello utilizzato per contenere le tabelle. Le tabelle BigQuery devono appartenere a un set di dati.
   1. Nel riquadro Explorer, apri le azioni per il tuo progetto. Nel menu, fai clic su Crea set di dati. Nel screenshot seguente, l'ID progetto è dataflow-sql.

      

   2. Nel riquadro Crea set di dati che si apre, in ID set di dati, inserisci dataflow_sql_tutorial.
   3. Per Località dei dati, seleziona un'opzione dal menu.
   4. Fai clic su Crea set di dati.

      

2. Crea una tabella BigQuery.
   1. Crea un file di testo e assegnagli il nome us_state_salesregions.csv.
   2. Copia e incolla i seguenti dati in us_state_salesregions.csv. Nei passaggi successivi caricherai questi dati nella tabella BigQuery.

      state_id,state_code,state_name,sales_region
      1,MO,Missouri,Region_1
      2,SC,South Carolina,Region_1
      3,IN,Indiana,Region_1
      6,DE,Delaware,Region_2
      15,VT,Vermont,Region_2
      16,DC,District of Columbia,Region_2
      19,CT,Connecticut,Region_2
      20,ME,Maine,Region_2
      35,PA,Pennsylvania,Region_2
      38,NJ,New Jersey,Region_2
      47,MA,Massachusetts,Region_2
      54,RI,Rhode Island,Region_2
      55,NY,New York,Region_2
      60,MD,Maryland,Region_2
      66,NH,New Hampshire,Region_2
      4,CA,California,Region_3
      8,AK,Alaska,Region_3
      37,WA,Washington,Region_3
      61,OR,Oregon,Region_3
      33,HI,Hawaii,Region_4
      59,AS,American Samoa,Region_4
      65,GU,Guam,Region_4
      5,IA,Iowa,Region_5
      32,NV,Nevada,Region_5
      11,PR,Puerto Rico,Region_6
      17,CO,Colorado,Region_6
      18,MS,Mississippi,Region_6
      41,AL,Alabama,Region_6
      42,AR,Arkansas,Region_6
      43,FL,Florida,Region_6
      44,NM,New Mexico,Region_6
      46,GA,Georgia,Region_6
      48,KS,Kansas,Region_6
      52,AZ,Arizona,Region_6
      56,TN,Tennessee,Region_6
      58,TX,Texas,Region_6
      63,LA,Louisiana,Region_6
      7,ID,Idaho,Region_7
      12,IL,Illinois,Region_7
      13,ND,North Dakota,Region_7
      31,MN,Minnesota,Region_7
      34,MT,Montana,Region_7
      36,SD,South Dakota,Region_7
      50,MI,Michigan,Region_7
      51,UT,Utah,Region_7
      64,WY,Wyoming,Region_7
      9,NE,Nebraska,Region_8
      10,VA,Virginia,Region_8
      14,OK,Oklahoma,Region_8
      39,NC,North Carolina,Region_8
      40,WV,West Virginia,Region_8
      45,KY,Kentucky,Region_8
      53,WI,Wisconsin,Region_8
      57,OH,Ohio,Region_8
      49,VI,United States Virgin Islands,Region_9
      62,MP,Commonwealth of the Northern Mariana Islands,Region_9

   3. Nel riquadro Explorer dell'interfaccia utente di BigQuery, espandi il progetto per visualizzare il set di dati dataflow_sql_tutorial.
   4. Apri il menu delle azioni per il set di dati dataflow_sql_tutorial e fai clic su Apri.
   5. Fai clic su Crea tabella.

      

   6. Nel riquadro Crea tabella visualizzato:
      1. In Crea tabella da, seleziona Carica.

         

      2. Per Seleziona file, fai clic su Sfoglia e scegli il file us_state_salesregions.csv.
      3. In Table (Tabella), inserisci us_state_salesregions.
      4. In Schema, seleziona Rilevamento automatico.
      5. Fai clic su Opzioni avanzate per espandere la sezione Opzioni avanzate.
      6. In Righe di intestazione da ignorare, inserisci 1 e poi fai clic su Crea tabella.

         

   7. Nel riquadro Explorer, fai clic su us_state_salesregions. In Schema, puoi visualizzare lo schema generato automaticamente. In Anteprima puoi vedere i dati della tabella.

      

Assegna uno schema all'argomento Pub/Sub

L'assegnazione di uno schema ti consente di eseguire query SQL sui dati dell'argomento Pub/Sub. Al momento, Dataflow SQL si aspetta che i messaggi negli argomenti Pub/Sub vengano serializzati in formato JSON.

Per assegnare uno schema all'argomento Pub/Sub di esempio transactions:

1. Crea un file di testo e assegnagli il nome transactions_schema.yaml. Copia e incolla il seguente testo dello schema in transactions_schema.yaml.

     - column: event_timestamp
       description: Pub/Sub event timestamp
       mode: REQUIRED
       type: TIMESTAMP
     - column: tr_time_str
       description: Transaction time string
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: first_name
       description: First name
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: last_name
       description: Last name
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: city
       description: City
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: state
       description: State
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: product
       description: Product
       mode: NULLABLE
       type: STRING
     - column: amount
       description: Amount of transaction
       mode: NULLABLE
       type: FLOAT
   

2. Assegna lo schema utilizzando Google Cloud CLI.

   a. Aggiorna gcloud CLI con il seguente comando. Assicurati che la versione di gcloud CLI sia 242.0.0 o successiva.

     gcloud components update

   b. Esegui il seguente comando in una finestra della riga di comando. Sostituisci project-id con l'ID del tuo progetto e path-to-file con il percorso del file transactions_schema.yaml.

     gcloud data-catalog entries update \
       --lookup-entry='pubsub.topic.`project-id`.transactions' \
       --schema-from-file=path-to-file/transactions_schema.yaml

   Per ulteriori informazioni sui parametri del comando e sui formati dei file dello schema consentiti, consulta la pagina della documentazione di gcloud data-catalog entries update.

   Nota: devi utilizzare ` per eseguire la fuga dei caratteri speciali nell'ID progetto.

   c. Verifica che lo schema sia stato assegnato correttamente all'argomento transactions Pub/Sub. Sostituisci project-id con l'ID del tuo progetto.

     gcloud data-catalog entries lookup 'pubsub.topic.`project-id`.transactions'

Trovare le origini Pub/Sub

L'interfaccia utente di Dataflow SQL offre un modo per trovare oggetti di origine dati Pub/Sub per qualsiasi progetto a cui hai accesso, quindi non devi ricordare i relativi nomi completi.

Per l'esempio in questo tutorial, vai all'editor Dataflow SQL e cerca l'argomento Pub/Sub transactions che hai creato:

1. Vai ad Area di lavoro SQL.

2. Nel riquadro Editor Dataflow SQL, cerca projectid=project-id transactions nella barra di ricerca. Sostituisci project-id con l'ID del tuo progetto.

   

Visualizza lo schema

1. Nel riquadro Editor Dataflow SQL dell'interfaccia utente di Dataflow SQL, fai clic su transactions o cerca un argomento Pub/Sub digitando projectid=project-id system=cloud_pubsub e selezionalo.

2. In Schema, puoi visualizzare lo schema assegnato all'argomento Pub/Sub.

   

Crea una query SQL

L'interfaccia utente di Dataflow SQL ti consente di creare query SQL per eseguire i job Dataflow.

La seguente query SQL è una query di arricchimento dei dati. Aggiunge un campo aggiuntivo,sales_region, allo stream di eventi Pub/Sub (transactions), utilizzando una tabella BigQuery (us_state_salesregions) che mappa gli stati alle regioni di vendita.

Copia e incolla la seguente query SQL nell'Editor query. Sostituisci project-id con l'ID del tuo progetto.

SELECT tr.*, sr.sales_region
FROM pubsub.topic.`project-id`.transactions as tr
  INNER JOIN bigquery.table.`project-id`.dataflow_sql_tutorial.us_state_salesregions AS sr
  ON tr.state = sr.state_code

Quando inserisci una query nell'interfaccia utente di Dataflow SQL, il validator della query verifica la sintassi della query. Se la query è valida, viene visualizzata un'icona con un segno di spunta verde. Se la query non è valida, viene visualizzata un'icona rossa con punto esclamativo. Se la sintassi della query è invalida, fai clic sull'icona dello validator per visualizzare informazioni su cosa occorre correggere.

Lo screenshot seguente mostra la query valida nell'Editor di query. Il convalidatore mostra un segno di spunta verde.

Crea un job Dataflow per eseguire la query SQL

Se hai creato origini di esempio: prima di eseguire la query SQL, esegui lo scripttransactions_injector.py Python in una finestra della riga di comando. Lo script pubblica periodicamente messaggi nell'argomento Pub/Sub transactions e continua a pubblicare messaggi nell'argomento finché non lo interrompi.

python transactions_injector.py

Per eseguire la query SQL, crea un job Dataflow dall'interfaccia utente di Dataflow SQL.

1. Nell'editor di query, fai clic su Crea job.

2. Nel riquadro Crea job Dataflow che si apre:

   • Per Destinazione, seleziona BigQuery.
   • Per ID set di dati, seleziona dataflow_sql_tutorial.
   • In Nome tabella, inserisci sales.

   

3. (Facoltativo) Dataflow sceglie automaticamente le impostazioni ottimali per il tuo job Dataflow SQL, ma puoi espandere il menu Parametri facoltativi per specificare manualmente le seguenti opzioni di pipeline:

   • Numero massimo di worker
   • Zona
   • Email del service account
   • Tipo di macchina
   • Esperimenti aggiuntivi
   • Configurazione dell'indirizzo IP del worker
   • Rete
   • Subnet

4. Fai clic su Crea. L'avvio del job Dataflow richiede alcuni minuti.

Visualizza il job Dataflow

Dataflow trasforma la query SQL in una pipeline Apache Beam. Fai clic su Visualizza job per aprire l'interfaccia utente web di Dataflow, in cui puoi vedere una rappresentazione grafica della pipeline.

Per visualizzare una suddivisione delle trasformazioni che si verificano nella pipeline, fai clic sulle caselle. Ad esempio, se fai clic sulla prima casella della rappresentazione grafica, etichettata Esegui query SQL, viene visualizzata un'immagine che mostra le operazioni in esecuzione dietro le quinte.

Le prime due caselle rappresentano i due input uniti: l'argomento Pub/Sub transactions e la tabella BigQuery us_state_salesregions.

Per visualizzare la tabella di output contenente i risultati del job, vai all'interfaccia utente di BigQuery. Nel riquadro Explorer del progetto, fai clic sul set di dati dataflow_sql_tutorial che hai creato. Poi fai clic sulla tabella di output, sales. La scheda Anteprima mostra i contenuti della tabella di output.

Nota:la tabella delle vendite non è immediatamente disponibile. La tabella di output deve essere generata per prima.

Visualizzare i job precedenti e modificare le query

L'interfaccia utente di Dataflow memorizza i job e le query passati nella pagina Job di Dataflow.

Puoi utilizzare l'elenco della cronologia dei job per visualizzare le query SQL precedenti. Ad esempio, vuoi modificare la query per aggregare le vendite per regione di vendita ogni 15 secondi. Utilizza la pagina Job per accedere al job in esecuzione che hai avviato in precedenza nel tutorial, copia la query SQL ed esegui un altro job con una query modificata.

1. Nella pagina Job di Dataflow, fai clic sul job da modificare.

2. Nella pagina Dettagli job, nel riquadro Informazioni job, individua la query SQL in Opzioni pipeline. Trova la riga relativa a queryString.

   

3. Copia e incolla la seguente query SQL nell'editor Dataflow SQL in Spazio di lavoro SQL per aggiungere finestre con scorrimento. Sostituisci project-id con l'ID del tuo progetto.

    SELECT
      sr.sales_region,
      TUMBLE_START("INTERVAL 15 SECOND") AS period_start,
      SUM(tr.amount) as amount
    FROM pubsub.topic.`project-id`.transactions AS tr
      INNER JOIN bigquery.table.`project-id`.dataflow_sql_tutorial.us_state_salesregions AS sr
      ON tr.state = sr.state_code
    GROUP BY
      sr.sales_region,
      TUMBLE(tr.event_timestamp, "INTERVAL 15 SECOND")

4. Fai clic su Crea job per creare un nuovo job con la query modificata.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account di fatturazione Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial:

1. Interrompi lo script di pubblicazione transactions_injector.py se è ancora in esecuzione.

2. Interrompi i job Dataflow in esecuzione. Vai all'UI web di Dataflow nella console Google Cloud.

   Vai all'interfaccia utente web di Dataflow

   Per ogni job creato seguendo questa procedura dettagliata, svolgi i seguenti passaggi:

   1. Fai clic sul nome del job.

   2. Nella pagina Dettagli job, fai clic su Interrompi. Viene visualizzata la finestra di dialogo Interrompi job con le opzioni per interrompere il job.

   3. Seleziona Annulla.

   4. Fai clic su Interrompi job. Il servizio interrompe tutte le operazioni di importazione ed elaborazione dei dati il prima possibile. Poiché Annulla interrompe immediatamente l'elaborazione, potresti perdere i dati "in transito". L'arresto di un job potrebbe richiedere alcuni minuti.

3. Elimina il set di dati BigQuery. Vai all'UI web di BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai all'UI web di BigQuery

   1. Nel riquadro Explorer (Esplorazione), nella sezione Risorse, fai clic sul set di dati dataflow_sql_tutorial che hai creato.

   2. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Elimina. Viene visualizzata una finestra di dialogo di conferma.

   3. Nella finestra di dialogo Elimina set di dati, conferma il comando di eliminazione digitando delete e poi fai clic su Elimina.

4. Elimina l'argomento Pub/Sub. Vai alla pagina Argomenti Pub/Sub nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina degli argomenti Pub/Sub

   1. Seleziona l'argomento transactions.

   2. Fai clic su Elimina per eliminare definitivamente l'argomento. Viene visualizzata una finestra di dialogo di conferma.

   3. Nella finestra di dialogo Elimina argomento, conferma il comando di eliminazione digitando delete e poi fai clic su Elimina.

   4. Vai alla pagina degli abbonamenti Pub/Sub.

   5. Seleziona gli abbonamenti rimanenti a transactions. Se i job non vengono più eseguiti, è possibile che non siano presenti abbonati.

   6. Fai clic su Elimina per eliminare definitivamente le iscrizioni. Nella finestra di dialogo di conferma, fai clic su Elimina.

5. Elimina il bucket di staging di Dataflow in Cloud Storage. Vai alla pagina Bucket in Cloud Storage nella console Google Cloud.

   Vai a Bucket

   1. Seleziona il bucket di staging di Dataflow.

   2. Fai clic su Elimina per eliminare definitivamente il bucket. Viene visualizzata una finestra di dialogo di conferma.

   3. Nella finestra di dialogo Elimina bucket, conferma il comando di eliminazione digitando DELETE e poi fai clic su Elimina.

Passaggi successivi

• Consulta un'introduzione a Dataflow SQL.
• Scopri di più sulle nozioni di base sulla pipeline di streaming.
• Consulta il riferimento di Dataflow SQL.
• Guarda la demo di analisi dei flussi di dati presentata a Cloud Next 2019.