Criar modelos clássicos do Dataflow

Neste documento, você aprenderá a criar um modelo clássico personalizado usando o código do pipeline do Dataflow. Os modelos clássicos empacotam os pipelines atuais do Dataflow para criar modelos reutilizáveis que podem ser personalizados para cada job alterando os parâmetros específicos do pipeline. Em vez de gravar o modelo, use um comando para gerá-lo de um pipeline atual.

A seguir, há uma breve visão geral do processo. Os detalhes desse processo são fornecidos nas seções a seguir.

1. No código do pipeline, use a interface ValueProvider para todas as opções de pipeline que você quer definir ou usar no ambiente de execução. Use objetos DoFn que aceitam parâmetros de ambiente de execução.
2. Estenda seu modelo com metadados adicionais para que os parâmetros personalizados sejam validados quando o modelo clássico for executado. Exemplos desses metadados incluem o nome do seu modelo clássico personalizado e parâmetros opcionais.
3. Verifique se os conectores de E/S do pipeline aceitam objetos ValueProvider e faça as alterações conforme necessário.
4. Crie e organize o modelo clássico personalizado.
5. Executar o modelo clássico personalizado.

Para saber mais sobre os diferentes tipos de modelos do Dataflow, os benefícios deles e quando escolher um modelo clássico, consulte Modelos do Dataflow.

Permissões necessárias para executar um modelo clássico

As permissões necessárias para executar o modelo clássico do Dataflow dependem de onde o modelo é executado e se a origem e o coletor do pipeline estão em outro projeto.

Para mais informações sobre como executar pipelines do Dataflow localmente ou usando o Google Cloud, consulte Segurança e permissões do Dataflow.

Para uma lista de papéis e permissões do Dataflow, consulte Controle de acesso do Dataflow.

Limitações

• A opção de pipeline a seguir não é compatível com os modelos clássicos. Se você precisar controlar o número de linhas de execução de arcabouços de workers, use modelos Flex.

  Java

  numberOfWorkerHarnessThreads
    

  Python

  number_of_worker_harness_threads
    

• O executor do Dataflow não oferece suporte às opções ValueProvider para tópicos e parâmetros de assinatura do Pub/Sub. Se você precisar de opções do Pub/Sub nos seus parâmetros de ambiente de execução, use modelos flexíveis.

Sobre os parâmetros de ambiente de execução e a interface ValueProvider

A interface ValueProvider permite que os pipelines aceitem parâmetros de ambiente de execução. O Apache Beam fornece três tipos de objetos ValueProvider.

Nome	Descrição
RuntimeValueProvider	RuntimeValueProvider é o tipo de ValueProvider padrão. RuntimeValueProvider permite que seu pipeline aceite um valor que esteja disponível somente durante a execução do pipeline. O valor não está disponível durante a construção do pipeline. Portanto, não é possível usá-lo para alterar o gráfico do fluxo de trabalho do pipeline. Use isAccessible() para verificar se o valor de ValueProvider está disponível. Se você chamar get() antes da execução do pipeline, o Apache Beam retornará um erro: Value only available at runtime, but accessed from a non-runtime context. Use RuntimeValueProvider quando você não souber o valor antecipadamente. Para mudar os valores dos parâmetros no tempo de execução, não defina valores para os parâmetros no modelo. Defina os valores dos parâmetros ao criar jobs a partir do modelo.
StaticValueProvider	StaticValueProvider permite fornecer um valor estático ao pipeline. O valor está disponível durante a construção do canal, portanto, você pode usá-lo para alterar o gráfico do fluxo de trabalho do canal. Use StaticValueProvider quando souber o valor antecipadamente. Consulte a seção StaticValueProvider para ver exemplos.
NestedValueProvider	NestedValueProvider permite calcular um valor de outro objeto ValueProvider. NestedValueProvider encapsula uma ValueProvider, e o tipo do encapsulamento ValueProvider determina se o valor é acessível durante a construção do pipeline. Use NestedValueProvider quando quiser usar o valor para computar outro valor no ambiente de execução. Consulte a seção NestedValueProvider para ver exemplos.

Use parâmetros do ambiente de execução no código do pipeline

Esta seção mostra como usar ValueProvider, StaticValueProvider e NestedValueProvider.

Observação: se você não usar a interface ValueProvider no modelo clássico, as opções de pipeline que você quer definir ou usar no ambiente de execução poderão ser ignoradas.

Use ValueProvider nas opções do pipeline

Use ValueProvider para todas as opções de pipeline que você quer definir ou usar no ambiente de execução.

Por exemplo, o snippet de código WordCount a seguir não é compatível com parâmetros de ambiente de execução. Esse código adiciona uma opção de arquivo de entrada, cria um canal e lê linhas do arquivo de entrada:

Java

  public interface WordCountOptions extends PipelineOptions {
    @Description("Path of the file to read from")
    @Default.String("gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt")
    String getInputFile();
    void setInputFile(String value);
  }

  public static void main(String[] args) {
    WordCountOptions options =
          PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation()
            .as(WordCountOptions.class);
    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    p.apply("ReadLines", TextIO.read().from(options.getInputFile()));
    ...

Python

  class WordcountOptions(PipelineOptions):
    @classmethod
    def _add_argparse_args(cls, parser):
      parser.add_argument(
          '--input',
          default='gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt',
          help='Path of the file to read from')
      parser.add_argument(
          '--output',
          required=True,
          help='Output file to write results to.')
  pipeline_options = PipelineOptions(['--output', 'some/output_path'])
  p = beam.Pipeline(options=pipeline_options)

  wordcount_options = pipeline_options.view_as(WordcountOptions)
  lines = p | 'read' >> ReadFromText(wordcount_options.input)

Para adicionar suporte ao parâmetro de ambiente de execução, modifique a opção do arquivo de entrada para usar ValueProvider.

Java

Use ValueProvider<String> em vez de String para o tipo da opção de arquivo de entrada.

  public interface WordCountOptions extends PipelineOptions {
    @Description("Path of the file to read from")
    @Default.String("gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt")
    ValueProvider<String> getInputFile();
    void setInputFile(ValueProvider<String> value);
  }

  public static void main(String[] args) {
    WordCountOptions options =
          PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation()
            .as(WordCountOptions.class);
    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    p.apply("ReadLines", TextIO.read().from(options.getInputFile()));
    ...

Python

Substitua add_argument por add_value_provider_argument.

 class WordcountOptions(PipelineOptions):
    @classmethod
    def _add_argparse_args(cls, parser):
      # Use add_value_provider_argument for arguments to be templatable
      # Use add_argument as usual for non-templatable arguments
      parser.add_value_provider_argument(
          '--input',
          default='gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt',
          help='Path of the file to read from')
      parser.add_argument(
          '--output',
          required=True,
          help='Output file to write results to.')
  pipeline_options = PipelineOptions(['--output', 'some/output_path'])
  p = beam.Pipeline(options=pipeline_options)

  wordcount_options = pipeline_options.view_as(WordcountOptions)
  lines = p | 'read' >> ReadFromText(wordcount_options.input)

Use ValueProvider nas suas funções

Para usar valores de parâmetro de ambiente de execução em suas próprias funções, atualize as funções para usar os parâmetros ValueProvider.

O exemplo a seguir contém uma opção ValueProvider de número inteiro e uma função simples que adiciona um número inteiro. A função depende do número inteiro ValueProvider. Durante a execução, o pipeline aplica MySumFn para todo número inteiro em uma PCollection que contém [1, 2, 3]. Se o valor do ambiente de execução for 10, o resultado PCollection contém [11, 12, 13].

Java

  public interface SumIntOptions extends PipelineOptions {
      // New runtime parameter, specified by the --int
      // option at runtime.
      ValueProvider<Integer> getInt();
      void setInt(ValueProvider<Integer> value);
  }

  class MySumFn extends DoFn<Integer, Integer> {
      ValueProvider<Integer> mySumInteger;

      MySumFn(ValueProvider<Integer> sumInt) {
          // Store the value provider
          this.mySumInteger = sumInt;
      }

      @ProcessElement
      public void processElement(ProcessContext c) {
         // Get the value of the value provider and add it to
         // the element's value.
         c.output(c.element() + mySumInteger.get());
      }
  }

  public static void main(String[] args) {
    SumIntOptions options =
          PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation()
            .as(SumIntOptions.class);

    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    p.apply(Create.of(1, 2, 3))
      // Get the value provider and pass it to MySumFn
     .apply(ParDo.of(new MySumFn(options.getInt())))
     .apply("ToString", MapElements.into(TypeDescriptors.strings()).via(x -> x.toString()))
     .apply("OutputNums", TextIO.write().to("numvalues"));

    p.run();
  }

Python

  import apache_beam as beam
  from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
  from apache_beam.options.value_provider import StaticValueProvider
  from apache_beam.io import WriteToText

  class UserOptions(PipelineOptions):
    @classmethod
    def _add_argparse_args(cls, parser):
      parser.add_value_provider_argument('--templated_int', type=int)

  class MySumFn(beam.DoFn):
    def __init__(self, templated_int):
      self.templated_int = templated_int

    def process(self, an_int):
      yield self.templated_int.get() + an_int

  pipeline_options = PipelineOptions()
  p = beam.Pipeline(options=pipeline_options)

  user_options = pipeline_options.view_as(UserOptions)
  sum = (p
         | 'ReadCollection' >> beam.io.ReadFromText(
             'gs://some/integer_collection')
         | 'StringToInt' >> beam.Map(lambda w: int(w))
         | 'AddGivenInt' >> beam.ParDo(MySumFn(user_options.templated_int))
         | 'WriteResultingCollection' >> WriteToText('some/output_path'))

Use StaticValueProvider

Para fornecer um valor estático ao seu pipeline, use StaticValueProvider.

Este exemplo usa MySumFn, que é uma DoFn que leva uma ValueProvider<Integer>. Se você souber o valor do parâmetro com antecedência, use StaticValueProvider para especificar seu valor estático como uma ValueProvider.

Java

Este código recebe o valor no ambiente de execução do canal:

  .apply(ParDo.of(new MySumFn(options.getInt())))

Em vez disso, use StaticValueProvider com um valor estático:

  .apply(ParDo.of(new MySumFn(StaticValueProvider.of(10))))

Python

Este código recebe o valor no ambiente de execução do pipeline:

  beam.ParDo(MySumFn(user_options.templated_int))

Em vez disso, use StaticValueProvider com um valor estático:

  beam.ParDo(MySumFn(StaticValueProvider(int,10)))

Também é possível usar StaticValueProvider ao implementar um módulo de E/S que seja compatível com parâmetros regulares e parâmetros de ambiente de execução. StaticValueProvider reduz a duplicação de código ao implementar dois métodos semelhantes.

Java

O código-fonte deste exemplo é do TextIO.java do Apache Beam no GitHub.

  // Create a StaticValueProvider<String> from a regular String parameter
  // value, and then call .from() with this new StaticValueProvider.
  public Read from(String filepattern) {
    checkNotNull(filepattern, "Filepattern cannot be empty.");
    return from(StaticValueProvider.of(filepattern));
  }

  // This method takes a ValueProvider parameter.
  public Read from(ValueProvider<String> filepattern) {
    checkNotNull(filepattern, "Filepattern cannot be empty.");
    return toBuilder().setFilepattern(filepattern).build();
  }

Python

Neste exemplo, há um único construtor que aceita argumentos string ou ValueProvider. Se o argumento for um string, ele será convertido em StaticValueProvider.

class Read():

  def __init__(self, filepattern):
    if isinstance(filepattern, str):
      # Create a StaticValueProvider from a regular string parameter
      filepattern = StaticValueProvider(str, filepattern)

    self.filepattern = filepattern

Use NestedStaticValueProvider

Para computar um valor de outro objeto ValueProvider, use NestedValueProvider.

NestedValueProvider leva uma ValueProvider e uma SerializableFunction como entrada. Quando você chamar .get() em uma NestedValueProvider, o tradutor cria um novo valor com base no valor ValueProvider. Essa tradução permite usar um valor ValueProvider para criar o valor final desejado.

Observação: NestedValueProvider aceita apenas uma entrada de valor. Não é possível usar um NestedValueProvider para combinar dois valores diferentes.

No exemplo a seguir, o usuário fornece o nome de arquivo file.txt. A transformação precede o caminho gs://directory_name/ ao nome do arquivo. Chamar .get() retorna gs://directory_name/file.txt.

Java

  public interface WriteIntsOptions extends PipelineOptions {
      // New runtime parameter, specified by the --fileName
      // option at runtime.
      ValueProvider<String> getFileName();
      void setFileName(ValueProvider<String> value);
  }

  public static void main(String[] args) {
     WriteIntsOptions options =
          PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation()
            .as(WriteIntsOptions.class);
    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    p.apply(Create.of(1, 2, 3))
     // Write to the computed complete file path.
     .apply("OutputNums", TextIO.write().to(NestedValueProvider.of(
        options.getFileName(),
        new SerializableFunction<String, String>() {
          @Override
          public String apply(String file) {
            return "gs://directoryname/" + file;
          }
        })));

    p.run();
  }

Use metadados no código do pipeline

É possível ampliar o modelo com metadados adicionais para que os parâmetros personalizados sejam validados quando o modelo for executado. Se você quiser criar metadados para seu modelo, siga estas etapas:

1. Crie um arquivo no formato JSON chamado TEMPLATE_NAME_metadata usando os parâmetros em Parâmetros de metadados e o formato em Exemplo de arquivo de metadados. Substitua TEMPLATE_NAME pelo nome do seu modelo.

   Verifique se o arquivo de metadados não tem uma extensão de nome de arquivo. Por exemplo, se o nome do modelo for myTemplate, o arquivo de metadados dele precisará ser myTemplate_metadata.

2. Armazene o arquivo JSON no Cloud Storage na mesma pasta do modelo.

Parâmetros de metadados

Chave de parâmetro		Obrigatório	Descrição do valor
name		Yes	O nome do seu modelo.
description		No	Um parágrafo curto descrevendo o parâmetro.
streaming		No	Se true, o modelo é compatível com streaming. O valor padrão é false.
supportsAtLeastOnce		No	Se true, o modelo é compatível com o processamento "Pelo menos uma vez". O valor padrão é false. Defina esse parâmetro como true se o modelo for projetado para funcionar com o modo de streaming "Pelo menos uma vez".
supportsExactlyOnce		No	Se true, o modelo é compatível com o processamento "Exatamente uma vez". O valor padrão é true.
defaultStreamingMode		No	O modo de streaming padrão, para modelos compatíveis com os modos "pelo menos uma vez" e "exatamente uma". Use um dos seguintes valores: "AT_LEAST_ONCE", "EXACTLY_ONCE". Se não for especificado, o modo de streaming padrão será exatamente uma vez.
parameters		No	Uma matriz de parâmetros adicionais que o modelo usa. Uma matriz vazia é usada por padrão.
	name	Yes	O nome do parâmetro usado no seu modelo.
	label	Yes	Uma string legível que é usada no Console do Google Cloud para rotular o parâmetro.
	helpText	Yes	Um parágrafo curto que descreve o parâmetro.
	isOptional	No	false se o parâmetro for obrigatório e true se o parâmetro for opcional. A menos que definido com um valor, isOptional assume como padrão false. Se você não incluir essa chave de parâmetro nos metadados, eles se tornarão um parâmetro obrigatório.
	regexes	No	Uma matriz de expressões regulares POSIX-egrep em formato de string que será usada para validar o valor do parâmetro. Por exemplo: ["^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9]+"] é uma expressão regular única que valida que o valor comece com uma letra e tenha um ou mais caracteres. Uma matriz vazia é usada por padrão.

Exemplo de arquivo de metadados

Java

O serviço do Dataflow usa os seguintes metadados para validar os parâmetros personalizados do modelo do WordCount:

{
  "description": "An example pipeline that counts words in the input file.",
  "name": "Word Count",
  "streaming": false,
  "parameters": [
    {
      "regexes": [
        "^gs:\\/\\/[^\\n\\r]+$"
      ],
      "name": "inputFile",
      "helpText": "Path of the file pattern glob to read from - for example, gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt",
      "label": "Input Cloud Storage file(s)"
    },
    {
      "regexes": [
        "^gs:\\/\\/[^\\n\\r]+$"
      ],
      "name": "output",
      "helpText": "Path and filename prefix for writing output files - for example, gs://MyBucket/counts",
      "label": "Output Cloud Storage file(s)"
    }
  ]
}

Python

O serviço do Dataflow usa os seguintes metadados para validar os parâmetros personalizados do modelo do WordCount:

{
  "description": "An example pipeline that counts words in the input file.",
  "name": "Word Count",
  "streaming": false,
  "parameters": [
    {
      "regexes": [
        "^gs:\\/\\/[^\\n\\r]+$"
      ],
      "name": "input",
      "helpText": "Path of the file pattern glob to read from - for example, gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt",
      "label": "Input Cloud Storage file(s)"
    },
    {
      "regexes": [
        "^gs:\\/\\/[^\\n\\r]+$"
      ],
      "name": "output",
      "helpText": "Path and filename prefix for writing output files - for example, gs://MyBucket/counts",
      "label": "Output Cloud Storage file(s)"
    }
  ]
}

É possível fazer o download de arquivos de metadados para os modelos fornecidos pelo Google no diretório de modelos do Dataflow.

Conectores de E/S de pipeline compatíveis e ValueProvider

Java

Alguns conectores de E/S contêm métodos que aceitam objetos ValueProvider. Para determinar a compatibilidade com um conector e método específico, consulte a documentação de referência da API para o conector de E/S. Os métodos compatíveis têm uma sobrecarga com ValueProvider. Se um método não tiver uma sobrecarga, ele não suportará parâmetros de ambiente de execução. Os seguintes conectores de E/S têm compatibilidade pelo menos parcial com ValueProvider:

• E/S com base em arquivo: TextIO, AvroIO, FileIO, TFRecordIO, XmlIO
• BigQueryIO*
• BigtableIO (requer o SDK 2.3.0 ou posterior)
• PubSubIO
• SpannerIO

* Observação: se você quiser executar um pipeline em lote que seja lido no BigQuery, será preciso usar .withTemplateCompatibility() em todas as leituras do BigQuery.

Python

Alguns conectores de E/S contêm métodos que aceitam objetos ValueProvider. Para determinar o suporte para conectores de E/S e os métodos deles, consulte a documentação de referência da API para o conector. Os seguintes conectores de E/S aceitam parâmetros de ambiente de execução.

• E/S com base em arquivo: textio, avroio, tfrecordio.

Crie e organize um modelo clássico

Depois de gravar o canal, crie e organize seu arquivo de modelo. Depois de criar e organizar um modelo, o local de teste conterá arquivos adicionais necessários para executar seu modelo. Se você excluir o local de organização, o modelo não será executado. O job do Dataflow não é executado imediatamente após o modelo ser organizado. Para executar um job personalizado do Dataflow com base em modelo, use o Console do Google Cloud, a API REST do Dataflow ou a CLI gcloud.

Observação: a criação e preparação de um modelo requer autenticação. Para instruções sobre como criar uma conta de serviço e uma chave de conta de serviço, consulte o guia de início rápido da linguagem que você está usando: Guia de início rápido do Java, Guia de início rápido do Python ou o Guia de início rápido do Go.

O exemplo a seguir mostra como organizar um arquivo de modelo:

Java

Este comando do Maven cria e organiza um modelo no local do Cloud Storage especificado com --templateLocation.

Observação:se você usar o SDK do Apache Beam para Java 2.15.0 ou versões posteriores, será necessário especificar --region.

    mvn compile exec:java \
     -Dexec.mainClass=com.example.myclass \
     -Dexec.args="--runner=DataflowRunner \
                  --project=PROJECT_ID \
                  --stagingLocation=gs://BUCKET_NAME/staging \
                  --templateLocation=gs://BUCKET_NAME/templates/TEMPLATE_NAME \
                  --region=REGION" \
     -P dataflow-runner
    

Verifique se o caminho templateLocation está correto. Substitua:

• com.example.myclass: sua classe Java
• PROJECT_ID: ID do projeto
• BUCKET_NAME: o nome do bucket do Cloud Storage
• TEMPLATE_NAME: o nome do seu modelo.
• REGION: a região onde o job do Dataflow será implantado

Python

Este comando do Python cria e organiza um modelo no local do Cloud Storage especificado com --template_location.

Observação: se você usar o SDK do Apache Beam para Python 2.15.0 ou mais recente, também precisará especificar --region.

  python -m examples.mymodule \
    --runner DataflowRunner \
    --project PROJECT_ID \
    --staging_location gs://BUCKET_NAME/staging \
    --template_location gs://BUCKET_NAME/templates/TEMPLATE_NAME \
    --region REGION

Verifique se o caminho template_location está correto. Substitua:

• examples.mymodule: seu módulo Python
• PROJECT_ID: ID do projeto
• BUCKET_NAME: o nome do bucket do Cloud Storage
• TEMPLATE_NAME: o nome do seu modelo.
• REGION: a região onde o job do Dataflow será implantado

Depois de criar e organizar o modelo, a próxima etapa será executar o modelo.