Créer et exécuter un workflow SQL dans Dataform

Créer et exécuter un workflow SQL dans Dataform

Ce guide de démarrage rapide vous présente le processus suivant dans Dataform pour créer un workflow SQL et l'exécuter dans BigQuery :

• Créez un dépôt Dataform.
• Créez et initialisez un espace de travail de développement Dataform.
• Créez une vue.
• Créez une table.
• Accorder à Dataform l'accès à BigQuery
  • Exécutez le workflow créé.
• Afficher les journaux d'exécution dans Dataform
• Nettoyer les composants créés

Avant de commencer

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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.

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Enable the BigQuery and Dataform APIs.

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Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour créer et exécuter un workflow SQL dans Dataform, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet qui hébergera votre dépôt Dataform :

• Créer et gérer des dépôts, des espaces de travail et des appels de workflow : Administrateur Dataform (roles/dataform.admin)
• Exécutez des workflows dans BigQuery :
  • Éditeur de données BigQuery (roles/bigquery.dataEditor)
  • Utilisateur de job BigQuery (roles/bigquery.jobUser)

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Vous pouvez également obtenir les autorisations requises avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Créer un dépôt Dataform

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Dataform.

   Accéder à Dataform

2. Cliquez sur Créer un dépôt.

3. Sur la page CRÉER UN DÉPÔT, procédez comme suit :

   1. Dans le champ ID du dépôt, saisissez quickstart-repository.

   2. Dans la liste Région, sélectionnez europe-west4.

   3. Cliquez sur Créer.

Créer et initialiser un espace de travail de développement Dataform

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Dataform.

   Accéder à Dataform

2. Cliquez sur quickstart-repository.

3. Cliquez sur Créer un espace de travail de développement.

4. Dans la fenêtre Créer un espace de travail de développement, procédez comme suit :

   1. Dans le champ ID de l'espace de travail, saisissez quickstart-workspace.

   2. Cliquez sur Créer.

   La page de l'espace de travail de développement s'affiche.

5. Cliquez sur Initialiser l'espace de travail.

Remarque : Dataform initialise votre espace de travail avec un ensemble de répertoires et de fichiers de configuration contenant les paramètres par défaut pour le déploiement des workflows. Vous pouvez remplacer les paramètres par défaut dans le fichier de paramètres du workflow selon vos besoins, mais cela n'est pas obligatoire pour déployer des workflows SQL dans BigQuery. Ce guide de démarrage rapide utilise les paramètres Dataform par défaut.

Créer une vue

Dans les sections suivantes, vous allez définir une vue que vous utiliserez ultérieurement comme source de données pour une table.

Créer un fichier SQLX pour définir une vue

1. Dans le volet Fichiers, à côté de definitions/, cliquez sur le menu  Plus.

2. Cliquez sur Créer un fichier.

3. Dans le volet Créer un fichier, procédez comme suit :

   1. Dans le champ Ajouter un chemin d'accès au fichier, saisissez definitions/quickstart-source.sqlx.

   2. Cliquez sur Créer un fichier.

Définir une vue

1. Dans le volet Fichiers, développez le dossier "definitions".

2. Cliquez sur definitions/quickstart-source.sqlx.

3. Dans le fichier, saisissez l'extrait de code suivant :

   config {
    type: "view"
   }
   
   SELECT
    "apples" AS fruit,
    2 AS count
   UNION ALL
   SELECT
    "oranges" AS fruit,
    5 AS count
   UNION ALL
   SELECT
    "pears" AS fruit,
    1 AS count
   UNION ALL
   SELECT
    "bananas" AS fruit,
    0 AS count
   

4. Cliquez sur Format.

Créer une table

Dans les sections suivantes, vous allez définir le type de table dans un fichier SQLX, puis écrire une instruction SELECT pour définir la structure de la table dans ce même fichier.

Créer un fichier SQLX pour définir une table

1. Dans le volet Fichiers, à côté de definitions/, cliquez sur le menu  Plus, puis sélectionnez Créer un fichier.

2. Dans le champ Ajouter un chemin d'accès au fichier, saisissez definitions/quickstart-table.sqlx.

3. Cliquez sur Créer un fichier.

Définir le type de la table, sa structure et ses dépendances

1. Dans le volet Fichiers, développez le répertoire definitions/.

2. Sélectionnez quickstart-table.sqlx, puis spécifiez le type "table" et cette instruction SELECT :

   config {
    type: "table"
   }
   
   SELECT
    fruit,
    SUM(count) as count
   FROM ${ref("quickstart-source")}
   GROUP BY 1
   

3. Cliquez sur Format.

   Remarque : Dans l'extrait de code précédent, la fonction ref fait référence à la source de données. Pour en savoir plus, consultez Créer une table.

Après avoir défini le type de table, Dataform génère une erreur de validation de requête, car quickstart-source n'existe pas encore dans BigQuery. Cette erreur est résolue lorsque vous exécuterez le workflow SQL plus loin dans ce tutoriel.

Exécuter le workflow dans BigQuery

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Dataform.

   Accéder à Dataform

2. Sur la page quickstart-workspace, cliquez sur Démarrer l'exécution.

3. Cliquez sur Toutes les actions.

4. Cliquez sur Démarrer l'exécution.

5. Dans la boîte de dialogue qui s'ouvre, cliquez sur Autoriser pour permettre à BigQuery Pipelines d'accéder à votre compte Google.

   Dataform utilise les paramètres du dépôt par défaut pour créer le contenu de votre workflow dans un ensemble de données BigQuery nommé dataform.

Afficher les journaux d'exécution dans Dataform

1. Sur la page quickstart-repository, cliquez sur Journaux d'exécution de workflow.

2. Pour afficher les détails de votre exécution, cliquez sur la dernière exécution.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées sur cette page soient facturées sur votre compte Google Cloud , procédez comme suit :

Supprimer l'ensemble de données créé dans BigQuery

Pour éviter que des frais ne vous soient facturés pour les éléments BigQuery, supprimez l'ensemble de données dataform.

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Dans le panneau Explorateur, développez votre projet et sélectionnez dataform.

3. Cliquez sur le menu Actions, puis sélectionnez Supprimer.

4. Dans la boîte de dialogue Supprimer l'ensemble de données, saisissez delete dans le champ, puis cliquez sur Supprimer.

Supprimer l'espace de travail de développement Dataform

La création d'un espace de travail de développement Dataform n'entraîne aucuns frais. Toutefois, pour le supprimer, procédez comme suit :

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Dataform.

   Accéder à Dataform

2. Cliquez sur quickstart-repository.

3. Dans l'onglet Espaces de travail de développement, cliquez sur le menu  Plus de quickstart-workspace, puis sélectionnez Supprimer.

4. Pour confirmer l'opération, cliquez sur Supprimer.

Supprimer le dépôt Dataform

La création d'un dépôt Dataform n'entraîne aucuns frais. Pour le supprimer, procédez comme suit :

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Dataform.

   Accéder à Dataform

2. À côté de quickstart-repository, cliquez sur le menu Plus, puis sélectionnez Supprimer.

3. Dans la fenêtre Supprimer le dépôt, saisissez le nom du dépôt pour confirmer la suppression.

4. Pour confirmer l'opération, cliquez sur Supprimer.

Étapes suivantes

• Pour en savoir plus sur Dataform, consultez la présentation de Dataform.

• Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de Dataform, consultez Fonctionnalités de Dataform.

• Pour en savoir plus sur Dataform Core, consultez Présentation de Dataform Core.

• Pour savoir comment remplacer les paramètres Dataform par défaut de votre dépôt, consultez Configurer les paramètres de workflow Dataform.

• Pour en savoir plus sur la gestion des ensembles de données dans BigQuery, consultez Gérer les ensembles de données.

• Pour en savoir plus sur la gestion des tables dans BigQuery, consultez Gérer des tables.