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Workflows verwenden

So richten Sie einen Workflow ein und führen ihn aus:

Erstellen Sie eine Workflow-Vorlage.
Konfigurieren Sie einen verwalteten (sitzungsspezifischen) Cluster oder wählen Sie einen vorhandenen Cluster aus.
Fügen Sie Jobs hinzu.
Instanziieren Sie die Vorlage zum Ausführen des Workflows.

Vorlagen erstellen

gcloud-CLI

Führen Sie den folgenden command aus, um eine Dataproc-Workflow-Vorlagenressource zu erstellen.

gcloud dataproc workflow-templates create TEMPLATE_ID \
    --region=REGION

Hinweise:

REGION: Geben Sie die Region an, in der die Vorlage ausgeführt werden soll.
TEMPLATE_ID: Geben Sie eine ID für Ihre Vorlage an, z. B. „workflow-template-1“.
CMEK-Verschlüsselung Sie können das Flag --kms-key hinzufügen, um die CMEK-Verschlüsselung für Jobargumente der Workflow-Vorlage zu verwenden.

REST API

Reichen Sie eine WorkflowTemplate als Teil einer workflowTemplates.create-Anfrage ein. Sie können den Zu verwendendes Feld WorkflowTemplate.EncryptionConfig.kmsKey CMEK-Verschlüsselung zu Jobargumenten für Workflow-Vorlagen. kmsKey

Console

Sie können vorhandene Workflowvorlagen und instanziierte Workflows über auf der Dataproc-Seite Workflows in der Google Cloud Console.

Cluster konfigurieren oder auswählen

Dataproc kann einen neuen "verwalteten" Cluster für Ihren Workflow erstellen und verwenden oder einen vorhandenen Cluster nutzen.

Vorhandener Cluster: Unter Clusterselektoren mit Workflows verwenden erfahren Sie, wie Sie einen vorhandenen Cluster für einen Workflow auswählen.
Verwalteter Cluster: Sie müssen einen verwalteten Cluster für Ihren Workflow konfigurieren. Dataproc erstellt diesen neuen Cluster, um Workflow-Jobs auszuführen, und löscht den Cluster am Ende des Workflows.

Sie können einen verwalteten Cluster für Ihren Workflow mit dem gcloud-Befehlszeilentool oder der Dataproc API konfigurieren.
gcloud-Befehl

Übernommene Flags verwenden von gcloud Dataproc-Cluster create, um den verwalteten Cluster zu konfigurieren, z. B. die Anzahl der Worker und Master- und Worker-Maschinentyp. Damit der Clustername eindeutig ist, fügt Dataproc ein Suffix hinzu. Sie können die --service-account verwenden Flag zum Angeben eines VM-Dienstkonto für den verwalteten Cluster.
```
gcloud dataproc workflow-templates set-managed-cluster TEMPLATE_ID \
    --region=REGION \
    --master-machine-type=MACHINE_TYPE \
    --worker-machine-type=MACHINE_TYPE \
    --num-workers=NUMBER \
    --cluster-name=CLUSTER_NAME
    --service-account=SERVICE_ACCOUNT
```
REST API

Weitere Informationen finden Sie unter WorkflowTemplatePlacement.ManagedCluster. Sie können dieses Feld als Teil einer abgeschlossenen WorkflowTemplate angeben, die mit einer workflowTemplates.create- oder workflowTemplates.update-Anfrage gesendet wird.

Sie können die GceClusterConfig.serviceAccount Feld zur Angabe eines VM-Dienstkontos für den verwalteten Cluster.

Console

Sie können vorhandene Workflow-Vorlagen und instanziierte Workflows auf der Dataproc-Seite Workflows in der Google Cloud Console aufrufen.

Jobs zu einer Vorlage hinzufügen

Alle Jobs werden gleichzeitig ausgeführt, es sei denn, Sie geben eine oder mehrere Jobabhängigkeiten an. Die Abhängigkeiten eines Jobs werden als eine Liste anderer Jobs ausgedrückt, die erfolgreich abgeschlossen sein müssen, bevor der letzte Job gestartet werden kann. Sie müssen für jeden Job eine step-id angeben. Innerhalb des Workflows muss diese ID eindeutig sein, global gilt dies jedoch nicht.

gcloud-Befehl

Verwenden Sie den Jobtyp und die Flags aus gcloud dataproc jobs submit, um den Job zu definieren, der der Vorlage hinzugefügt werden soll. Optional können Sie das Flag ‑‑start-after job-id of another workflow job verwenden, damit der Job nach Abschluss eines oder mehrerer anderer Jobs im Workflow gestartet wird.

Derzeit werden die neustartfähigen Job-Flags --max-failures-per-hour und --max-failures-per-hour in Dataproc-Workflow-Vorlagenjobs nicht unterstützt.

Beispiele:

Fügen Sie der Vorlage "my-workflow" den Hadoop-Job "foo" hinzu.

gcloud dataproc workflow-templates add-job hadoop \
    --region=REGION \
    --step-id=foo \
    --workflow-template=my-workflow \
    -- space separated job args

Fügen Sie der Vorlage "my-workflow" den Job "bar" hinzu. Dieser wird ausgeführt, nachdem der Workflow-Job "foo" erfolgreich abgeschlossen wurde.

gcloud dataproc workflow-templates add-job JOB_TYPE \
    --region=REGION \
    --step-id=bar \
    --start-after=foo \
    --workflow-template=my-workflow \
    -- space separated job args

Fügen Sie der Vorlage "my-workflow" einen weiteren Job "baz" hinzu. Dieser wird ausgeführt, nachdem die beiden Jobs "foo" und "bar" erfolgreich abgeschlossen wurden.

gcloud dataproc workflow-templates add-job JOB_TYPE \
    --region=REGION \
    --step-id=baz \
    --start-after=foo,bar \
    --workflow-template=my-workflow \
    -- space separated job args

REST API

Informationen finden Sie unter WorkflowTemplate.OrderedJob. Dieses Feld wird als Bestandteil einer abgeschlossenen WorkflowTemplate bereitgestellt, die mit einer workflowTemplates.create- oder workflowTemplates.update-Anfrage gesendet wird.

Die Felder maxFailuresPerHour und maxFailuresTotal OrderedJob.JobScheduling werden derzeit in Dataproc-Workflow-Vorlagenjobs nicht unterstützt.

Console

Sie können vorhandene Workflow-Vorlagen und instanziierte Workflows auf der Dataproc-Seite Workflows in der Google Cloud Console aufrufen.

Die Max restarts per hour Option für neustartfähigen Job wird derzeit in Dataproc-Workflow-Vorlagenjobs nicht unterstützt.

Workflows ausführen

Die Instanziierung einer Workflow-Vorlage führt den durch die Vorlage definierten Workflow aus. Es werden mehrere Instanziierungen einer Vorlage unterstützt – Sie können einen Workflow mehrmals ausführen.

gcloud-Befehl

gcloud dataproc workflow-templates instantiate TEMPLATE_ID \
    --region=REGION

Der Befehl liefert eine Vorgangs-ID, mit der Sie den Workflow-Status verfolgen können.

Beispielbefehl und ‑ausgabe:

gcloud beta dataproc workflow-templates instantiate my-template-id \
    --region=us-central1
...
WorkflowTemplate [my-template-id] RUNNING
...
Created cluster: my-template-id-rg544az7mpbfa.
Job ID teragen-rg544az7mpbfa RUNNING
Job ID teragen-rg544az7mpbfa COMPLETED
Job ID terasort-rg544az7mpbfa RUNNING
Job ID terasort-rg544az7mpbfa COMPLETED
Job ID teravalidate-rg544az7mpbfa RUNNING
Job ID teravalidate-rg544az7mpbfa COMPLETED
...
Deleted cluster: my-template-id-rg544az7mpbfa.
WorkflowTemplate [my-template-id] DONE

REST API

Weitere Informationen finden Sie unter workflowTemplates.instantiate.

Console

Sie können vorhandene Workflow-Vorlagen und instanziierte Workflows auf der Dataproc-Seite Workflows in der Google Cloud Console aufrufen.

Fehler in Workflow-Jobs

Bei einem Fehler in einem Workflow-Job schlägt der Workflow fehl. Dataproc versucht, die Auswirkungen von Fehlern zu mindern, indem alle gleichzeitig ausgeführten Jobs fehlschlagen und verhindert wird, dass nachfolgende Jobs gestartet werden.

Workflows überwachen und auflisten

gcloud-Befehl

So überwachen Sie einen Workflow:

gcloud dataproc operations describe OPERATION_ID \
    --region=REGION

Hinweis: Die Vorgangs-ID wird zurückgegeben, wenn Sie den Workflow mit gcloud dataproc workflow-templates instantiate instanziieren (siehe Workflow ausführen).

So listen Sie den Workflow-Status auf:

gcloud dataproc operations list \
    --region=REGION \
    --filter="labels.goog-dataproc-operation-type=WORKFLOW AND status.state=RUNNING"

REST API

Wenn Sie einen Workflow beobachten möchten, verwenden Sie die Dataproc API operations.get.

Wenn Sie ausgeführte Workflows auflisten möchten, verwenden Sie die Dataproc API operations.list mit einem Labelfilter.

Console

Sie können vorhandene Workflowvorlagen und instanziierte Workflows über auf der Dataproc-Seite Workflows in der Google Cloud Console.

Workflows beenden

Sie können Workflows mit der Google Cloud CLI oder durch Aufrufen der Dataproc API beenden.

gcloud-Befehl

gcloud dataproc operations cancel OPERATION_ID \
    --region=REGION

Hinweis: Die Vorgangs-ID, die beim Instanziieren des Workflows zurückgegeben wird. mit gcloud dataproc workflow-templates instantiate (siehe Workflows ausführen).

REST API

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt operations.cancel. der API erstellen.

Console

Sie können vorhandene Workflowvorlagen und instanziierte Workflows über auf der Dataproc-Seite Workflows in der Google Cloud Console.

Workflow-Vorlagen aktualisieren

Aktualisierungen wirken sich nicht auf laufende Workflows aus. Die neue Vorlagenversion gilt nur für neue Workflows.

gcloud-Befehl

Workflow-Vorlagen können durch die Ausgabe neuer gcloud workflow-templates-Befehle aktualisiert werden, die auf eine vorhandene Workflow-Vorlagen-ID verweisen:

gcloud dataproc workflow-templates add job
gcloud dataproc workflow-templates set-managed-cluster
gcloud dataproc workflow-templates set-cluster-selector

auf eine vorhandene Workflow-Vorlage.

REST API

So aktualisieren Sie eine Vorlage mit der REST API:

Rufen Sie workflowTemplates.get auf, das die aktuelle Vorlage mit der aktuellen Serverversion im Feld version zurückgibt.
Aktualisieren Sie die abgerufene Vorlage.
Rufen Sie workflowTemplates.update mit der aktualisierten Vorlage auf.

Zum Schutz vor gleichzeitigen Änderungen muss bei einer Anfrage zum Aktualisieren einer Vorlage die aktuelle Serverversion im Feld workflowTemplate.version angegeben werden.

Console

Sie können vorhandene Workflow-Vorlagen und instanziierte Workflows auf der Dataproc-Seite Workflows in der Google Cloud Console aufrufen.

Workflow-Vorlagen löschen

gcloud-Befehl

gcloud dataproc workflow-templates delete TEMPLATE_ID \
    --region=REGION

Hinweis: Die Vorgangs-ID wird zurückgegeben, wenn Sie den Workflow mit gcloud dataproc workflow-templates instantiate instanziieren (siehe Workflow ausführen).

REST API

Weitere Informationen finden Sie unter workflowTemplates.delete.

Console

Sie können vorhandene Workflow-Vorlagen und instanziierte Workflows auf der Dataproc-Seite Workflows in der Google Cloud Console aufrufen.