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使用 Cloud Composer 安排执行

本文档介绍了如何运行 Dataform 的预定执行作业使用 Cloud Composer 2 的 SQL 工作流。

您可以使用 Cloud Composer 2 来安排 Dataform 的执行。 Dataform 不支持 Cloud Composer 1。

如需使用 Cloud Composer 2 管理 Dataform 执行时间表，请执行以下操作：您可以在 Airflow 有向无环图 (DAG) 中使用 Dataform 运算符。你可以创建一个 Dataform 工作流调用。

Dataform 提供各种 Airflow 运算符。这包括运算符用于获取编译结果、获取工作流调用和取消工作流调用查看可用 Dataform 的完整列表 Airflow 运算符，请参阅 Google Dataform 运算符。

准备工作

选择或创建一个 Dataform 代码库。
授予 Dataform 对 BigQuery 的访问权限。
选择或创建 Dataform 工作区。
请至少创建一个表。
创建一个 Cloud Composer 2 环境。
1. 授予 roles/composer.worker 和 roles/dataform.editor 您的 Cloud Composer 环境的服务账号。

安装 `google-cloud-dataform` PyPi 软件包

如果您使用的是 Cloud Composer 2 2.0.25 及更高版本，则此软件包已预安装在您的环境中。您无需安装。

如果您使用的是早期版本的 Cloud Composer 2，安装 google-cloud-dataform PyPi 软件包。

在“PyPI 软件包”部分中，指定版本 ==0.2.0。

创建用于安排 Dataform 工作流调用的 Airflow DAG

使用以下命令管理 Dataform SQL 工作流的预定执行： Cloud Composer 2，编写 DAG 使用 Dataform Airflow 运算符，将其上传到环境的存储桶。

以下代码示例展示了用于创建 Dataform 的 Airflow DAG 编译结果并启动 Dataform 工作流调用：

from datetime import datetime

from google.cloud.dataform_v1beta1 import WorkflowInvocation

from airflow import models
from airflow.models.baseoperator import chain
from airflow.providers.google.cloud.operators.dataform import (
    DataformCancelWorkflowInvocationOperator,
    DataformCreateCompilationResultOperator,
    DataformCreateWorkflowInvocationOperator,
    DataformGetCompilationResultOperator,
    DataformGetWorkflowInvocationOperator,
)
from airflow.providers.google.cloud.sensors.dataform import DataformWorkflowInvocationStateSensor

DAG_ID = "dataform"
PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
REPOSITORY_ID = "REPOSITORY_ID"
REGION = "REGION"
GIT_COMMITISH = "GIT_COMMITISH"

with models.DAG(
    DAG_ID,
    schedule_interval='@once',  # Override to match your needs
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False,  # Override to match your needs
    tags=['dataform'],
) as dag:

    create_compilation_result = DataformCreateCompilationResultOperator(
        task_id="create_compilation_result",
        project_id=PROJECT_ID,
        region=REGION,
        repository_id=REPOSITORY_ID,
        compilation_result={
            "git_commitish": GIT_COMMITISH,
        },
    )

    create_workflow_invocation = DataformCreateWorkflowInvocationOperator(
        task_id='create_workflow_invocation',
        project_id=PROJECT_ID,
        region=REGION,
        repository_id=REPOSITORY_ID,
         workflow_invocation={
            "compilation_result": "{{ task_instance.xcom_pull('create_compilation_result')['name'] }}"
        },
    )

create_compilation_result >> create_workflow_invocation

替换以下内容：

PROJECT_ID：您的 Dataform Google Cloud 项目 ID
REPOSITORY_ID：Dataform 代码库的名称
REGION：Dataform 所在的区域代码库位于
COMPILATION_RESULT：编译结果的名称您要用于此工作流调用
GIT_COMMITISH：Git Commitish，例如一个分支或 Git SHA，输入要使用的代码

以下代码示例展示了一个符合以下条件的 Airflow DAG：

创建 Dataform 编译结果。
启动异步 Dataform 工作流调用。
轮询工作流状态，直到它进入预期状态使用 DataformWorkflowInvocationStateSensor。

from datetime import datetime

from google.cloud.dataform_v1beta1 import WorkflowInvocation

from airflow import models
from airflow.models.baseoperator import chain
from airflow.providers.google.cloud.operators.dataform import (
    DataformCancelWorkflowInvocationOperator,
    DataformCreateCompilationResultOperator,
    DataformCreateWorkflowInvocationOperator,
    DataformGetCompilationResultOperator,
    DataformGetWorkflowInvocationOperator,
)

DAG_ID = "dataform"
PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
REPOSITORY_ID = "REPOSITORY_ID"
REGION = "REGION"
GIT_COMMITISH = "GIT_COMMITISH"

with models.DAG(
    DAG_ID,
    schedule_interval='@once',  # Override to match your needs
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False,  # Override to match your needs
    tags=['dataform'],
) as dag:

    create_compilation_result = DataformCreateCompilationResultOperator(
        task_id="create_compilation_result",
        project_id=PROJECT_ID,
        region=REGION,
        repository_id=REPOSITORY_ID,
        compilation_result={
            "git_commitish": GIT_COMMITISH,
        },
    )

create_workflow_invocation = DataformCreateWorkflowInvocationOperator(
    task_id='create_workflow_invocation',
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    repository_id=REPOSITORY_ID,
    asynchronous=True,
    workflow_invocation={
        "compilation_result": COMPILATION_RESULT
    }
)

is_workflow_invocation_done = DataformWorkflowInvocationStateSensor(
    task_id="is_workflow_invocation_done",
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    repository_id=REPOSITORY_ID,
    workflow_invocation_id=("{{ task_instance.xcom_pull('create_workflow_invocation')['name'].split('/')[-1] }}"),
    expected_statuses={WorkflowInvocation.State.SUCCEEDED},
)


create_compilation_result >> create_workflow_invocation

替换以下内容：

PROJECT_ID：您的 Dataform Google Cloud 项目 ID
REPOSITORY_ID：Dataform 代码库的名称
REGION：Dataform 所在的区域代码库位于
COMPILATION_RESULT：编译结果的名称您要用于此工作流调用
GIT_COMMITISH：Git Commitish，例如一个分支或 Git SHA，代码
COMPILATION_RESULT：编译结果的名称您要用于此工作流调用

添加编译配置参数

您可以将其他编译配置参数添加到 create_compilation_result Airflow DAG 对象。如需详细了解请参阅 CodeCompilationConfig Dataform API 参考文档。

将编译配置参数添加到 create_compilation_result Airflow DAG 对象，请将您选择的参数添加到 code_compilation_config 格式如下：

    create_compilation_result = DataformCreateCompilationResultOperator(
        task_id="create_compilation_result",
        project_id=PROJECT_ID,
        region=REGION,
        repository_id=REPOSITORY_ID,
        compilation_result={
            "git_commitish": GIT_COMMITISH,
            "code_compilation_config": { "PARAMETER": "PARAMETER_VALUE"}
        },
    )

替换以下内容：

PROJECT_ID：您的 Dataform Google Cloud 项目 ID
REPOSITORY_ID：Dataform 代码库的名称
将 REGION 替换为 Dataform 代码库所在的区域位于
GIT_COMMITISH：Git Commitish，例如一个分支或 Git SHA，代码
PARAMETER：已选择 CodeCompilationConfig 参数。您可以添加多个参数。
PARAMETER_VALUE：所选参数的值

以下代码示例显示了将 defaultDatabase 参数添加到 create_compilation_result Airflow DAG 对象：

    create_compilation_result = DataformCreateCompilationResultOperator(
        task_id="create_compilation_result",
        project_id=PROJECT_ID,
        region=REGION,
        repository_id=REPOSITORY_ID,
        compilation_result={
            "git_commitish": REMOTE_BRANCH,
            "code_compilation_config": { "default_database": "my-custom-gcp-project"}
        },
    )

添加工作流调用配置参数

您可以将额外的工作流调用配置参数添加到 create_workflow_invocation Airflow DAG 对象。如需详细了解请参阅 InvocationConfig Dataform API 参考文档。

要将工作流调用配置参数添加到 create_workflow_invocation Airflow DAG 对象，添加您选择的参数转换为 invocation_config，格式如下：

    create_workflow_invocation = DataformCreateWorkflowInvocationOperator(
        task_id='create_workflow_invocation',
        project_id=PROJECT_ID,
        region=REGION,
        repository_id=REPOSITORY_ID,
        workflow_invocation={
            
            "compilation_result": "{{ task_instance.xcom_pull('create_compilation_result')['name'] }}",
            
            "invocation_config": { "PARAMETER": PARAMETER_VALUE }
        },

    )

替换以下内容：

PROJECT_ID：您的 Dataform Google Cloud 项目 ID
REPOSITORY_ID：Dataform 代码库的名称
REGION：Dataform 代码库所在的区域位于
PARAMETER：已选择 InvocationConfig 参数。您可以添加多个参数。
PARAMETER_VALUE：所选参数的值

以下代码示例显示了 includedTags[] 和 transitiveDependenciesIncluded 参数已添加到 create_workflow_invocation Airflow DAG 对象：

    create_workflow_invocation = DataformCreateWorkflowInvocationOperator(
        task_id='create_workflow_invocation',
        project_id=PROJECT_ID,
        region=REGION,
        repository_id=REPOSITORY_ID,
        workflow_invocation={
            "compilation_result": "{{ task_instance.xcom_pull('create_compilation_result')['name'] }}",
            "invocation_config": { "included_Tags": ["daily"], "transitive_dependencies_included": true }
        },
    )

后续步骤

如需了解如何为工作流执行配置编译替换，请参阅配置编译替换。
如需详细了解 Dataform API，请参阅 Dataform API。
如需详细了解 Cloud Composer 环境，请参阅 Cloud Composer 概览。
了解如何使用 Workflows 和 Cloud Scheduler，请参阅使用 Workflows 和 Cloud Scheduler 安排执行作业。

使用 Cloud Composer 安排执行

准备工作

安装 google-cloud-dataform PyPi 软件包

创建用于安排 Dataform 工作流调用的 Airflow DAG

添加编译配置参数

添加工作流调用配置参数

后续步骤

安装 `google-cloud-dataform` PyPi 软件包