Utiliser des fichiers YAML avec des workflows

Vous pouvez définir un modèle de workflow dans un fichier YAML, puis instancier le modèle pour exécuter ce workflow. Vous pouvez également importer et exporter un fichier YAML de modèle de workflow pour créer et mettre à jour une ressource de modèle de workflow Dataproc.

Consultez également la page Utiliser des workflows Dataproc intégrés pour découvrir d'autres façons d'exécuter un workflow sans créer de ressource de modèle de workflow.

Exécuter un workflow à l'aide d'un fichier YAML

Pour exécuter un workflow sans créer de ressource de modèle au préalable, exécutez la commande gcloud dataproc workflow-templates instantiate-from-file.

1. Définissez votre modèle de workflow dans un fichier YAML. Celui-ci doit inclure tous les champs WorkflowTemplate obligatoires, à l'exception du champ id, et doit également exclure le champ version et tous les champs exclusivement de sortie. Dans l'exemple de workflow suivant, la liste prerequisiteStepIds de l'étape terasort garantit que l'étape terasort ne débute qu'une fois l'étape teragen terminée.

   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. Exécutez le workflow comme suit :

   gcloud dataproc workflow-templates instantiate-from-file \
       --file=your-template.yaml \
       --region=region
   

Instancier un workflow à l'aide d'un fichier YAML avec la sélection de zone automatique de Dataproc

1. Définissez votre modèle de workflow dans un fichier YAML. Ce fichier YAML est identique au fichier YAML précédent, si ce n'est que le champ zoneUri est défini sur une chaîne vide ('') pour permettre à la fonctionnalité de sélection de zone automatique de Dataproc de sélectionner la zone du cluster.

   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. Exécutez le workflow. Lorsque vous utilisez la sélection de zone automatique, vous devez transmettre une région non globale à la commande gcloud.

   gcloud dataproc workflow-templates instantiate-from-file \
       --file=your-template.yaml \
       --region=region
   

Importer et exporter un fichier YAML de modèle de workflow

Vous pouvez importer et exporter des fichiers YAML de modèles de workflow. Généralement, un modèle de workflow est d'abord exporté sous forme de fichier YAML. Ce fichier est ensuite modifié, puis importé pour mettre à jour le modèle de workflow.

1. Exportez le modèle de workflow dans un fichier YAML. Au cours de l'opération d'exportation, les champs id et version, ainsi que tous les champs exclusivement de sortie, sont filtrés de la sortie et n'apparaissent pas dans le fichier YAML exporté.

   gcloud dataproc workflow-templates export template-id or template-name \
       --destination=template.yaml \
       --region=region
   

   Vous pouvez transmettre le modèle de workflow id ou la ressource de modèle complet name ("projects/projectId/régions/region/workflowTemplates/template_id"). ) à la commande.
   Si vous omettez l'option --destination, la sortie est dirigée vers stdout. Par conséquent, la commande suivante exporte également le modèle vers un fichier YAML :

   gcloud dataproc workflow-templates export template-id or template-name \
       --region=region > template.yaml
   
   
   

2. Modifiez le fichier YAML en local. Notez que les champs id, version et les champs exclusivement de sortie, filtrés du fichier YAML lors de l'exportation du modèle, ne sont pas autorisés dans le fichier YAML importé.

3. Importez le fichier YAML de modèle de workflow mis à jour, comme suit :

   gcloud dataproc workflow-templates import template-id or template-name \
       --source=template.yaml \
       --region=region
   

   Vous pouvez transmettre le modèle de workflow id ou la ressource de modèle complet name ("projects/projectId/régions/region/workflowTemplates/template_id"). ) à la commande. Le modèle de ressource portant le même nom de modèle est écrasé (mis à jour), et son numéro de version est incrémenté. S'il n'existe aucun modèle portant un nom identique, un nouveau modèle est créé.