Utilizzare i file YAML con i flussi di lavoro

Puoi definire un modello di flusso di lavoro in un file YAML, quindi eseguirlo. Puoi anche importare ed esportare un file YAML del modello di flusso di lavoro per creare e aggiornare una risorsa del modello di flusso di lavoro Dataproc.

Consulta anche Utilizzare i flussi di lavoro Dataproc in linea per altri modi per eseguire un flusso di lavoro senza creare una risorsa modello di flusso di lavoro.

Esegui un flusso di lavoro utilizzando un file YAML

Per eseguire un workflow senza creare prima una risorsa modello di workflow, utilizza il comando gcloud dataproc workflow-templates instantiate-from-file.

1. Definisci il modello di flusso di lavoro in un file YAML. Il file YAML deve includere tutti i campi obbligatori di WorkflowTemplate, ad eccezione del campo id, nonché escludere il campo version e tutti i campi solo per l'output. Nel seguente esempio di flusso di lavoro, l'elenco prerequisiteStepIds nel passaggio terasort garantisce che il passaggio terasort inizi solo dopo il completamento in modo corretto del passaggio teragen.

   jobs:
   - hadoopJob:
       args:
       - teragen
       - '1000'
       - hdfs:///gen/
       mainJarFileUri: file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar
     stepId: teragen
   - hadoopJob:
       args:
       - terasort
       - hdfs:///gen/
       - hdfs:///sort/
       mainJarFileUri: file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar
     stepId: terasort
     prerequisiteStepIds:
       - teragen
   placement:
     managedCluster:
       clusterName: my-managed-cluster
       config:
         gceClusterConfig:
           zoneUri: us-central1-a
   

2. Esegui il flusso di lavoro:

   gcloud dataproc workflow-templates instantiate-from-file \
       --file=TEMPLATE_YAML \
       --region=REGION
   

Esegui l'inizializzazione di un flusso di lavoro utilizzando un file YAML con il posizionamento in una zona automatica di Dataproc

1. Definisci il modello di flusso di lavoro in un file YAML. Questo file YAML è uguale al file YAML precedente, tranne per il fatto che il campo zoneUri è impostato sulla stringa vuota ("'") per consentire a Dataproc di selezionare la zona per il cluster tramite il posizionamento automatico in base alla zona.

   jobs:
   - hadoopJob:
       args:
       - teragen
       - '1000'
       - hdfs:///gen/
       mainJarFileUri: file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar
     stepId: teragen
   - hadoopJob:
       args:
       - terasort
       - hdfs:///gen/
       - hdfs:///sort/
       mainJarFileUri: file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar
     stepId: terasort
     prerequisiteStepIds:
       - teragen
   placement:
     managedCluster:
       clusterName: my-managed-cluster
       config:
         gceClusterConfig:
           zoneUri: ''
   

2. Esegui il flusso di lavoro. Quando utilizzi il posizionamento automatico, devi passare un valore region al comando gcloud.

   gcloud dataproc workflow-templates instantiate-from-file \
       --file=TEMPLATE_YAML \
       --region=REGION
   

Importare ed esportare un file YAML del modello di flusso di lavoro

Puoi importare ed esportare file YAML dei modelli di flusso di lavoro. In genere, un modello di flusso di lavoro viene prima esportato come file YAML, poi il file YAML viene modificato e infine il file YAML modificato viene importato per aggiornare il modello.

1. Esporta il modello di flusso di lavoro in un file YAML. Durante l'operazione di esportazione, i campi id e version e tutti i campi solo di output vengono filtrati dall'output e non vengono visualizzati nel file YAML esportato.

   gcloud dataproc workflow-templates export TEMPLATE_ID or TEMPLATE_NAME \
       --destination=TEMPLATE_YAML \
       --region=REGION
   

   Puoi passare al comando il valore WorkflowTemplate id o la risorsa modello completamente qualificata name ("projects/PROJECT_ID/regions/REGION/workflowTemplates/TEMPLATE_ID").
   Se ometti il flag --destination, l'output viene indirizzato a stdout, pertanto il comando seguente esporterà anche il modello in un file YAML:

   gcloud dataproc workflow-templates export TEMPLATE_ID or TEMPLATE_NAME \
       --region=REGION > TEMPLATE_YAML
   
   
   

2. Modifica il file YAML localmente. Tieni presente che i campi id, version e solo output, che sono stati filtrati dal file YAML durante l'esportazione del modello, non sono consentiti nel file YAML importato.

3. Importa il modello di flusso di lavoro aggiornato file YAML:

   gcloud dataproc workflow-templates import TEMPLATE_ID or TEMPLATE_NAME \
       --source=TEMPLATE_YAML \
       --region=REGION
   

   Puoi passare al comando il valore WorkflowTemplate id o la risorsa modello completamente qualificata name ("projects/PROJECT_ID/regions/region/workflowTemplates/TEMPLATE_ID"). La risorsa modello con lo stesso nome verrà sovrascritta (aggiornata) e il relativo numero di versione verrà incrementato. Se non esiste un modello con lo stesso nome, verrà creato.