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Kafka トピックを Hive にストリーミングする

Apache Kafka は、リアルタイムデータパイプラインとデータ統合用のオープンソースの配信ストリーミングプラットフォームです。次のようなさまざまなアプリケーションで使用する、効率的でスケーラブルなストリーミングシステムを提供します。

リアルタイム分析
ストリーム処理
ログ集計
配信メッセージ
イベントストリーミング

目標

ZooKeeper で Dataproc HA クラスタに Kafka をインストールします（このチュートリアルでは「Dataproc Kafka クラスタ」と呼びます）。
架空の顧客データを作成し、データを Kafka トピックに公開します。
Cloud Storage に Hive パーケットと ORC テーブルを作成して、ストリーミングされた Kafka トピックデータを受信します。
PySpark ジョブを送信して、Kafka トピックを Cloud Storage にパーケットと ORC 形式で登録してストリーミングします。
ストリーミングされた Hive テーブルデータに対してクエリを実行して、ストリーミングされた Kafka メッセージをカウントします。

費用

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- For Choose where to store your data, do the following:
  - Select a Location type option.
  - Select a Location option.
- For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
- For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
- For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
Click Create.

チュートリアルのステップ

次の手順を実行して、Dataproc Kafka クラスタを作成し、Kafka トピックをパーケットまたは ORC 形式で Cloud Storage に読み込みます。

Kafka インストールスクリプトを Cloud Storage にコピーする

kafka.sh 初期化アクションスクリプトは、Kafka を Dataproc クラスタにインストールします。

コードを参照します。

#!/bin/bash
#    Copyright 2015 Google, Inc.
#
#    Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
#    you may not use this file except in compliance with the License.
#    You may obtain a copy of the License at
#
#        http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
#    Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
#    distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
#    WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
#    See the License for the specific language governing permissions and
#    limitations under the License.
#
# This script installs Apache Kafka (http://kafka.apache.org) on a Google Cloud
# Dataproc cluster.

set -euxo pipefail

readonly ZOOKEEPER_HOME=/usr/lib/zookeeper
readonly KAFKA_HOME=/usr/lib/kafka
readonly KAFKA_PROP_FILE='/etc/kafka/conf/server.properties'
readonly ROLE="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/dataproc-role)"
readonly RUN_ON_MASTER="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/run-on-master || echo false)"
readonly KAFKA_ENABLE_JMX="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/kafka-enable-jmx || echo false)"
readonly KAFKA_JMX_PORT="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/kafka-jmx-port || echo 9999)"
readonly INSTALL_KAFKA_PYTHON="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/install-kafka-python || echo false)"

# The first ZooKeeper server address, e.g., "cluster1-m-0:2181".
ZOOKEEPER_ADDRESS=''
# Integer broker ID of this node, e.g., 0
BROKER_ID=''

function retry_apt_command() {
  cmd="$1"
  for ((i = 0; i < 10; i++)); do
    if eval "$cmd"; then
      return 0
    fi
    sleep 5
  done
  return 1
}

function recv_keys() {
  retry_apt_command "apt-get install -y gnupg2 &&\
                     apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys B7B3B788A8D3785C"
}

function update_apt_get() {
  retry_apt_command "apt-get update"
}

function install_apt_get() {
  pkgs="$@"
  retry_apt_command "apt-get install -y $pkgs"
}

function err() {
  echo "[$(date +'%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z')]: $@" >&2
  return 1
}

# Returns the list of broker IDs registered in ZooKeeper, e.g., " 0, 2, 1,".
function get_broker_list() {
  ${KAFKA_HOME}/bin/zookeeper-shell.sh "${ZOOKEEPER_ADDRESS}" \
    <<<"ls /brokers/ids" |
    grep '\[.*\]' |
    sed 's/\[/ /' |
    sed 's/\]/,/'
}

# Waits for zookeeper to be up or time out.
function wait_for_zookeeper() {
  for i in {1..20}; do
    if "${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkCli.sh" -server "${ZOOKEEPER_ADDRESS}" ls /; then
      return 0
    else
      echo "Failed to connect to ZooKeeper ${ZOOKEEPER_ADDRESS}, retry ${i}..."
      sleep 5
    fi
  done
  echo "Failed to connect to ZooKeeper ${ZOOKEEPER_ADDRESS}" >&2
  exit 1
}

# Wait until the current broker is registered or time out.
function wait_for_kafka() {
  for i in {1..20}; do
    local broker_list=$(get_broker_list || true)
    if [[ "${broker_list}" == *" ${BROKER_ID},"* ]]; then
      return 0
    else
      echo "Kafka broker ${BROKER_ID} is not registered yet, retry ${i}..."
      sleep 5
    fi
  done
  echo "Failed to start Kafka broker ${BROKER_ID}." >&2
  exit 1
}

function install_and_configure_kafka_server() {
  # Find zookeeper list first, before attempting any installation.
  local zookeeper_client_port
  zookeeper_client_port=$(grep 'clientPort' /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg |
    tail -n 1 |
    cut -d '=' -f 2)

  local zookeeper_list
  zookeeper_list=$(grep '^server\.' /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg |
    cut -d '=' -f 2 |
    cut -d ':' -f 1 |
    sort |
    uniq |
    sed "s/$/:${zookeeper_client_port}/" |
    xargs echo |
    sed "s/ /,/g")

  if [[ -z "${zookeeper_list}" ]]; then
    # Didn't find zookeeper quorum in zoo.cfg, but possibly workers just didn't
    # bother to populate it. Check if YARN HA is configured.
    zookeeper_list=$(bdconfig get_property_value --configuration_file \
      /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml \
      --name yarn.resourcemanager.zk-address 2>/dev/null)
  fi

  # If all attempts failed, error out.
  if [[ -z "${zookeeper_list}" ]]; then
    err 'Failed to find configured Zookeeper list; try "--num-masters=3" for HA'
  fi

  ZOOKEEPER_ADDRESS="${zookeeper_list%%,*}"

  # Install Kafka from Dataproc distro.
  install_apt_get kafka-server || dpkg -l kafka-server ||
    err 'Unable to install and find kafka-server.'

  mkdir -p /var/lib/kafka-logs
  chown kafka:kafka -R /var/lib/kafka-logs

  if [[ "${ROLE}" == "Master" ]]; then
    # For master nodes, broker ID starts from 10,000.
    if [[ "$(hostname)" == *-m ]]; then
      # non-HA
      BROKER_ID=10000
    else
      # HA
      BROKER_ID=$((10000 + $(hostname | sed 's/.*-m-\([0-9]*\)$/\1/g')))
    fi
  else
    # For worker nodes, broker ID is a random number generated less than 10000.
    # 10000 is choosen since the max broker ID allowed being set is 10000.
    BROKER_ID=$((RANDOM % 10000))
  fi
  sed -i 's|log.dirs=/tmp/kafka-logs|log.dirs=/var/lib/kafka-logs|' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  sed -i 's|^\(zookeeper\.connect=\).*|\1'${zookeeper_list}'|' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  sed -i 's,^\(broker\.id=\).*,\1'${BROKER_ID}',' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  echo -e '\nreserved.broker.max.id=100000' >>"${KAFKA_PROP_FILE}"
  echo -e '\ndelete.topic.enable=true' >>"${KAFKA_PROP_FILE}"

  if [[ "${KAFKA_ENABLE_JMX}" == "true" ]]; then
    sed -i '/kafka-run-class.sh/i export KAFKA_JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.rmi.server.hostname=localhost -Djava.net.preferIPv4Stack=true"' /usr/lib/kafka/bin/kafka-server-start.sh
    sed -i "/kafka-run-class.sh/i export JMX_PORT=${KAFKA_JMX_PORT}" /usr/lib/kafka/bin/kafka-server-start.sh
  fi

  wait_for_zookeeper

  # Start Kafka.
  service kafka-server restart

  wait_for_kafka
}

function install_kafka_python_package() {
  KAFKA_PYTHON_PACKAGE="kafka-python==2.0.2"
  if [[ "${INSTALL_KAFKA_PYTHON}" != "true" ]]; then
    return
  fi

  if [[ "$(echo "${DATAPROC_IMAGE_VERSION} > 2.0" | bc)" -eq 1 ]]; then
    /opt/conda/default/bin/pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}" || { sleep 10; /opt/conda/default/bin/pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; }
  else
    OS=$(. /etc/os-release && echo "${ID}")
    if [[ "${OS}" == "rocky" ]]; then
      yum install -y python2-pip
    else
      apt-get install -y python-pip
    fi
    pip2 install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}" || { sleep 10; pip2 install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; } || { sleep 10; pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; }
  fi
}

function remove_old_backports {
  # This script uses 'apt-get update' and is therefore potentially dependent on
  # backports repositories which have been archived.  In order to mitigate this
  # problem, we will remove any reference to backports repos older than oldstable

  # https://github.com/GoogleCloudDataproc/initialization-actions/issues/1157
  oldstable=$(curl -s https://deb.debian.org/debian/dists/oldstable/Release | awk '/^Codename/ {print $2}');
  stable=$(curl -s https://deb.debian.org/debian/dists/stable/Release | awk '/^Codename/ {print $2}');

  matched_files="$(grep -rsil '\-backports' /etc/apt/sources.list*)"
  if [[ -n "$matched_files" ]]; then
    for filename in "$matched_files"; do
      grep -e "$oldstable-backports" -e "$stable-backports" "$filename" || \
        sed -i -e 's/^.*-backports.*$//' "$filename"
    done
  fi
}

function main() {
  OS=$(. /etc/os-release && echo "${ID}")
  if [[ ${OS} == debian ]] && [[ $(echo "${DATAPROC_IMAGE_VERSION} <= 2.1" | bc -l) == 1 ]]; then
    remove_old_backports
  fi
  recv_keys || err 'Unable to receive keys.'
  update_apt_get || err 'Unable to update packages lists.'
  install_kafka_python_package

  # Only run the installation on workers; verify zookeeper on master(s).
  if [[ "${ROLE}" == 'Master' ]]; then
    service zookeeper-server status ||
      err 'Required zookeeper-server not running on master!'
    if [[ "${RUN_ON_MASTER}" == "true" ]]; then
      # Run installation on masters.
      install_and_configure_kafka_server
    else
      # On master nodes, just install kafka command-line tools and libs but not
      # kafka-server.
      install_apt_get kafka ||
        err 'Unable to install kafka libraries on master!'
    fi
  else
    # Run installation on workers.
    install_and_configure_kafka_server
  fi
}

main

kafka.sh 初期化アクションスクリプトを Cloud Storage バケットにコピーします。このスクリプトは、Kafka を Dataproc クラスタにインストールします。
1. Cloud Shell を開き、次のコマンドを実行します。
```
gcloud storage cp gs://goog-dataproc-initialization-actions-REGION/kafka/kafka.sh gs://BUCKET_NAME/scripts/
```
  次の項目を置き換えます。
  - REGION: kafka.sh は、Cloud Storage の公開のリージョンタグ付きバケットに保存されます。地理的に近い Compute Engine リージョンを指定します（例: us-central1）。
  - BUCKET_NAME: Cloud Storage バケットの名前。

Dataproc Kafka クラスタを作成する

Cloud Shell を開き、次の gcloud dataproc clusters create コマンドを実行して、Kafka と ZooKeeper コンポーネントをインストールする Dataproc HA クラスタを作成します。
```
gcloud dataproc clusters create KAFKA_CLUSTER \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --image-version=2.1-debian11 \
    --num-masters=3 \
    --enable-component-gateway \
    --initialization-actions=gs://BUCKET_NAME/scripts/kafka.sh
```
メモ:
- KAFKA_CLUSTER: クラスタ名。プロジェクト内で一意にする必要があります。名前は先頭を小文字にして、51 文字以下の小文字、数字、ハイフンを使用できます。末尾をハイフンにすることはできません。削除されたクラスタの名前は再使用できます。
- PROJECT_ID: このクラスタに関連付けるプロジェクト。
- REGION: クラスタが配置される Compute Engine のリージョン（us-central1 など）。
  - オプションの --zone=ZONE フラグを追加して、指定されたリージョン内のゾーン（us-central1-a など）を指定できます。ゾーンを指定しない場合、Dataproc の自動ゾーンプレースメント機能は、指定されたリージョンのあるゾーンを選択します。
- --image-version: このチュートリアルでは、Dataproc イメージバージョン 2.1-debian11 をおすすめします。注: 各イメージバージョンには、このチュートリアルで使用される Hive コンポーネントなど、一連のプリインストールコンポーネントが含まれています（サポートされている Dataproc イメージバージョンをご覧ください）。
- --num-master: 3 のマスターノードが HA クラスタを作成します。Kafka に必要な Zookeeper コンポーネントは HA クラスタにプリインストールされています。
  <strong<zookeeper deprecation<="" strong="">将来の Kafka リリースでは、 Zookeeper は非推奨になり削除される可能性があります。
- --enable-component-gateway: Dataproc コンポーネントゲートウェイを有効にします。
- BUCKET_NAME: /scripts/kafka.sh 初期化スクリプトを含む Cloud Storage バケットの名前（Kafka インストールスクリプトを Cloud Storage にコピーするをご覧ください）。

Kafka `custdata` トピックを作成する

Dataproc Kafka クラスタに Kafka トピックを作成するには:

SSH ユーティリティを使用して、クラスタマスター VM でターミナルウィンドウを開きます。

Kafka custdata トピックを作成します。

/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --create --topic custdata

メモ:

KAFKA_CLUSTER: Kafka クラスタの名前を挿入します。 -w-0:9092 は、worker-0 ノードのポート 9092 で実行されている Kafka ブローカーを示します。

custdata トピックの作成後は、次のコマンドを実行できます。

# List all topics.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --list


# Consume then display topic data.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --topic custdata


# Count the number of messages in the topic.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
    --broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --topic custdata


# Delete topic.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --delete --topic custdata

Kafka `custdata` トピックにコンテンツを公開する

次のスクリプトでは、kafka-console-producer.sh Kafka ツールを使用して、架空の顧客データを CSV 形式で生成します。

スクリプトをコピーして、Kafka クラスタのマスターノードの SSH ターミナルに貼り付けます。<return> を押してスクリプトを実行します。
```
for i in {1..10000}; do \
custname="cust name${i}"
uuid=$(dbus-uuidgen)
age=$((45 + $RANDOM % 45))
amount=$(echo "$(( $RANDOM % 99999 )).$(( $RANDOM % 99 ))")
message="${uuid}:${custname},${age},${amount}"
echo ${message}
done | /usr/lib/kafka/bin/kafka-console-producer.sh \
--broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
--topic custdata \
--property "parse.key=true" \
--property "key.separator=:"
```
メモ:
- KAFKA_CLUSTER: Kafka クラスタの名前。
ウェブサイト、アプリケーション、デバイスなど、多くのソースからの Kafka トピックへのデータを、CSV、JSON、テキスト、Apache Avro のシリアル化形式（Kafka のユースケースをご覧ください）などのさまざまな形式で公開できます。
次の Kafka コマンドを実行して、custdata トピックに 10,000 個のメッセージが含まれていることを確認します。
```
/usr/lib/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
--broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
--topic custdata
```
メモ:
- KAFKA_CLUSTER: Kafka クラスタの名前。
予想される出力:
```
custdata:0:10000
```

Cloud Storage に Hive テーブルを作成する

ストリーミングされた Kafka トピックデータを受信する Hive テーブルを作成します。次の手順を実行して、Cloud Storage バケットに cust_parquet（パーケット）と cust_orc（ORC）の Hive テーブルを作成します。

BUCKET_NAME を次のスクリプトに挿入し、スクリプトをコピーして Kafka クラスタのマスターノード上の SSH ターミナルに貼り付けてから、<return> を押して ~/hivetables.hql（Hive クエリ言語）スクリプトを作成します。

次の手順で ~/hivetables.hql スクリプトを実行して、Cloud Storage バケットにパーケットと ORC の Hive テーブルを作成します。

cat > ~/hivetables.hql <<EOF drop table if exists cust_parquet; create external table if not exists cust_parquet (uuid string, custname string, age string, amount string) row format delimited fields terminated by ',' stored as parquet location "gs://BUCKET_NAME/tables/cust_parquet";

drop table if exists cust_orc; create external table if not exists cust_orc (uuid string, custname string, age string, amount string) row format delimited fields terminated by ',' stored as orc location "gs://BUCKET_NAME/tables/cust_orc"; EOF

Kafka クラスタのマスターノードの SSH ターミナルで、~/hivetables.hql Hive ジョブを送信して、Cloud Storage バケットに cust_parquet（パーケット）と cust_orc（ORC）Hive テーブルを作成します。
```
gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster=KAFKA_CLUSTER \
    --region=REGION \
    -f ~/hivetables.hql
```
メモ:
- Hive コンポーネントは Dataproc Kafka クラスタにプリインストールされています。最近リリースされた 2.1 イメージに含まれる Hive コンポーネントバージョンの一覧については、2.1.x リリースバージョンをご覧ください。
- KAFKA_CLUSTER: Kafka クラスタの名前。
- REGION: Kafka クラスタが配置されているリージョン。

Kafka `custdata` を Hive テーブルにストリーミングする

Kafka クラスタのマスターノードの SSH ターミナルで次のコマンドを実行して、kafka-python ライブラリをインストールします。 Kafka クライアントは、Kafka トピックのデータを Cloud Storage にストリーミングするのに必要です。

通常、Kafka クライアントは別のマシンで実行されますが、このチュートリアルでは、簡素化とコスト削減のためにすべてのプロセスに 1 つのクラスタを使用します。
```
pip install kafka-python
```

BUCKET_NAME を挿入して、次の PySpark コードを Kafka クラスタマスターノードの SSH ターミナルに貼り付けてから、<return> を押して streamdata.py ファイルを作成します。

このスクリプトは、Kafka custdata トピックを登録し、データを Cloud Storage の Hive テーブルにストリーミングします。出力形式（パーケットまたは ORC を使用可能）は、パラメータとしてスクリプトに渡します。

cat > streamdata.py <<EOF
#!/bin/python

import sys
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SparkSession
from kafka import KafkaConsumer

def getNameFn (data): return data.split(",")[0]
def getAgeFn  (data): return data.split(",")[1]
def getAmtFn  (data): return data.split(",")[2]

def main(cluster, outputfmt):
    spark = SparkSession.builder.appName("APP").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    Logger = spark._jvm.org.apache.log4j.Logger
    logger = Logger.getLogger(__name__)

    rows = spark.readStream.format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", cluster+"-w-0:9092").option("subscribe", "custdata") \
    .option("startingOffsets", "earliest")\
    .load()

    getNameUDF = udf(getNameFn, StringType())
    getAgeUDF  = udf(getAgeFn,  StringType())
    getAmtUDF  = udf(getAmtFn,  StringType())

    logger.warn("Params passed in are cluster name: " + cluster + "  output format(sink): " + outputfmt)

    query = rows.select (col("key").cast("string").alias("uuid"),\
        getNameUDF      (col("value").cast("string")).alias("custname"),\
        getAgeUDF       (col("value").cast("string")).alias("age"),\
        getAmtUDF       (col("value").cast("string")).alias("amount"))

    writer = query.writeStream.format(outputfmt)\
            .option("path","gs://BUCKET_NAME/tables/cust_"+outputfmt)\
            .option("checkpointLocation", "gs://BUCKET_NAME/chkpt/"+outputfmt+"wr") \
        .outputMode("append")\
        .start()

    writer.awaitTermination()

if __name__=="__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print ("Invalid number of arguments passed ", len(sys.argv))
        print ("Usage: ", sys.argv[0], " cluster  format")
        print ("e.g.:  ", sys.argv[0], " <cluster_name>  orc")
        print ("e.g.:  ", sys.argv[0], " <cluster_name>  parquet")
    main(sys.argv[1], sys.argv[2])

EOF

Kafka クラスタのマスターノードの SSH ターミナルで spark-submit を実行して、Cloud Storage の Hive テーブルにデータをストリーミングします。
1. KAFKA_CLUSTER の名前と出力 FORMAT を挿入し、次のコードをコピーして Kafka クラスタのマスターノード上の SSH ターミナルに貼り付け、< return> を押してコードを実行し、Kafka の custdata データをパーケット形式で Cloud Storage の Hive テーブルにストリーミングします。
```
spark-submit --packages \
org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-10_2.12:3.1.3,org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.1.3 \
    --conf spark.history.fs.gs.outputstream.type=FLUSHABLE_COMPOSITE \
    --conf spark.driver.memory=4096m \
    --conf spark.executor.cores=2 \
    --conf spark.executor.instances=2 \
    --conf spark.executor.memory=6144m \
    streamdata.py KAFKA_CLUSTER FORMAT
    
```
  メモ:
  - KAFKA_CLUSTER: Kafka クラスタの名前を挿入します。
  - FORMAT: 出力形式として parquet または orc を指定します。コマンドを連続して実行して、両方の形式を Hive テーブルにストリーミングできます。たとえば、最初の呼び出しでは、parquet を指定して Kafka custdata トピックを Hive パーケットテーブルにストリーミングし、次に 2 番目の呼び出しでは、orc 形式を指定して、custdata を Hive ORC テーブルにストリーミングします。
標準出力が SSH ターミナルで停止したら（これは、すべての custdata がストリーミングされたことを示します）、SSH ターミナルで <control-c> を押してプロセスを停止します。
Cloud Storage 内の Hive テーブルを一覧表示します。
```
gcloud storage ls gs://BUCKET_NAME/tables/* --recursive
```
メモ:
- BUCKET_NAME: Hive テーブルを含む Cloud Storage バケットの名前を挿入します（Hive テーブルを作成するをご覧ください）。

ストリーミングデータをクエリする

Kafka クラスタのマスターノードの SSH ターミナルで、次の hive コマンドを実行して、Cloud Storage の Hive テーブルでストリーミングされた Kafka custdata メッセージをカウントします。
```
hive -e "select count(1) from TABLE_NAME"
```
メモ:
- TABLE_NAME: Hive テーブル名として cust_parquet または cust_orc を指定します。
想定される出力スニペット:

...
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_....)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED  
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
----------------------------------------------------------------------------------------------
VERTICES: 02/02  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 9.89 s     
----------------------------------------------------------------------------------------------
OK
10000
Time taken: 21.394 seconds, Fetched: 1 row(s)

クリーンアップ

プロジェクトの削除

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

リソースの削除

バケットを削除します。
```
gcloud storage buckets delete BUCKET_NAME
```
重要: バケットを削除するには、最初にバケットを空にする必要があります。

Kafka クラスタを削除します。

gcloud dataproc clusters delete KAFKA_CLUSTER \
    --region=${REGION}