Fluxo de trabalho usando o Cloud Composer

Objetivo:

1. Crie um modelo de fluxo de trabalho do Dataproc que execute um job do Spark PI
2. Crie um DAG do Apache Airflow que o Cloud Composer usará para iniciar o fluxo de trabalho em um horário específico.

Neste documento, você vai usar os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

• Dataproc
• Compute Engine
• Cloud Composer

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Antes de começar

Criar o projeto

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Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Composer APIs.

Enable the APIs

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Se você estiver usando um provedor de identidade externo (IdP), primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

gcloud init

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Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

gcloud init

Criar um modelo de fluxo de trabalho do Dataproc

Copie e execute os comandos a seguir em uma janela de terminal local ou no Cloud Shell para criar e definir um modelo de fluxo de trabalho.

1. Crie o modelo de fluxo de trabalho sparkpi.

   gcloud dataproc workflow-templates create sparkpi \
       --region=us-central1
         

2. Adicione o job do Spark ao modelo de fluxo de trabalho sparkpi. A sinalização step-id "compute" identifica o job do SparkPi.

   gcloud dataproc workflow-templates add-job spark \
       --workflow-template=sparkpi \
       --step-id=compute \
       --class=org.apache.spark.examples.SparkPi \
       --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
       --region=us-central1 \
       -- 1000
         

3. Use um cluster gerenciado de nó único para executar o fluxo de trabalho. O Dataproc criará o cluster, executará o fluxo de trabalho nele e excluirá o cluster quando o fluxo de trabalho for concluído.

   gcloud dataproc workflow-templates set-managed-cluster sparkpi \
       --cluster-name=sparkpi \
       --single-node \
       --region=us-central1
         

4. Confirme a criação do modelo de fluxo de trabalho.

   Console

   Clique no nome do sparkpi na página Fluxos de trabalho do Dataproc no console Google Cloud para abrir a página Detalhes do modelo de fluxo de trabalho. Clique no nome do seu modelo de fluxo de trabalho para confirmar os atributos do modelo sparkpi.

   

   Comando gcloud

   Execute este comando:

   gcloud dataproc workflow-templates describe sparkpi --region=us-central1
       

Criar e fazer upload de um DAG para o Cloud Storage

1. Crie ou use um ambiente atual do Cloud Composer.
2. Defina variáveis de ambiente.

   IU do Airflow

   1. Na barra de ferramentas, clique em Administrador > Variáveis.
   2. Clique em Criar.
   3. Digite as seguintes informações:
      • Chave: project_id
      • Val: PROJECT_ID: ID do projeto Google Cloud
   4. Clique em Salvar.

   Comando gcloud

   Digite os seguintes comandos:

   • ENVIRONMENT é o nome do ambiente do Cloud Composer
   • LOCATION é a região em que o ambiente do Cloud Composer está localizado
   • PROJECT_ID é o ID do projeto que contém o ambiente do Cloud Composer.

       gcloud composer environments run ENVIRONMENT --location LOCATION variables set -- project_id PROJECT_ID
       

3. Copie o código do DAG a seguir localmente em um arquivo chamado "composer-dataproc-dag.py", que usa o DataprocInstantiateWorkflowTemplateOperator.

   Airflow 2

   
   """Example Airflow DAG that kicks off a Cloud Dataproc Template that runs a
   Spark Pi Job.
   
   This DAG relies on an Airflow variable
   https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/variables.html
   * project_id - Google Cloud Project ID to use for the Cloud Dataproc Template.
   """
   
   import datetime
   
   from airflow import models
   from airflow.providers.google.cloud.operators.dataproc import (
       DataprocInstantiateWorkflowTemplateOperator,
   )
   from airflow.utils.dates import days_ago
   
   project_id = "{{var.value.project_id}}"
   
   
   default_args = {
       # Tell airflow to start one day ago, so that it runs as soon as you upload it
       "start_date": days_ago(1),
       "project_id": project_id,
   }
   
   # Define a DAG (directed acyclic graph) of tasks.
   # Any task you create within the context manager is automatically added to the
   # DAG object.
   with models.DAG(
       # The id you will see in the DAG airflow page
       "dataproc_workflow_dag",
       default_args=default_args,
       # The interval with which to schedule the DAG
       schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),  # Override to match your needs
   ) as dag:
       start_template_job = DataprocInstantiateWorkflowTemplateOperator(
           # The task id of your job
           task_id="dataproc_workflow_dag",
           # The template id of your workflow
           template_id="sparkpi",
           project_id=project_id,
           # The region for the template
           region="us-central1",
       )
   

   Airflow 1

   
   """Example Airflow DAG that kicks off a Cloud Dataproc Template that runs a
   Spark Pi Job.
   
   This DAG relies on an Airflow variable
   https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/variables.html
   * project_id - Google Cloud Project ID to use for the Cloud Dataproc Template.
   """
   
   import datetime
   
   from airflow import models
   from airflow.contrib.operators import dataproc_operator
   from airflow.utils.dates import days_ago
   
   project_id = "{{var.value.project_id}}"
   
   
   default_args = {
       # Tell airflow to start one day ago, so that it runs as soon as you upload it
       "start_date": days_ago(1),
       "project_id": project_id,
   }
   
   # Define a DAG (directed acyclic graph) of tasks.
   # Any task you create within the context manager is automatically added to the
   # DAG object.
   with models.DAG(
       # The id you will see in the DAG airflow page
       "dataproc_workflow_dag",
       default_args=default_args,
       # The interval with which to schedule the DAG
       schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),  # Override to match your needs
   ) as dag:
       start_template_job = dataproc_operator.DataprocWorkflowTemplateInstantiateOperator(
           # The task id of your job
           task_id="dataproc_workflow_dag",
           # The template id of your workflow
           template_id="sparkpi",
           project_id=project_id,
           # The region for the template
           # For more info on regions where Dataflow is available see:
           # https://cloud.google.com/dataflow/docs/resources/locations
           region="us-central1",
       )
   

4. Faça o upload do DAG para a pasta do ambiente no Cloud Storage. Depois que o upload for concluído, clique no link Pasta de DAGs na página do ambiente do Cloud Composer.
   

Ver o status de uma tarefa

IU do Airflow

1. Abra a interface da Web do Airflow.
2. Na página DAGs, clique no nome do DAG, por exemplo, dataproc_workflow_dag.
3. Na página "Detalhes dos DAGs", clique em Visualizar gráfico.
4. Verificar status:
   • Falha: a tarefa tem uma caixa vermelha ao redor. Você também pode manter o ponteiro do mouse sobre a tarefa e verificar se há a mensagem Estado: Falha.
   • Bem-sucedida: a tarefa tem uma caixa verde ao redor. Você também pode manter o ponteiro do mouse sobre a tarefa e verificar se há a mensagem Estado: sucesso.

Console

Clique na guia "Fluxos de trabalho" para ver o status do fluxo de trabalho.



Comando gcloud

gcloud dataproc operations list \
    --region=us-central1 \
    --filter="labels.goog-dataproc-workflow-template-id=sparkpi"
    

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud , exclua os recursos usados neste tutorial:

1. Exclua o ambiente do Cloud Composer.

2. Exclua o modelo de fluxo de trabalho.

A seguir

• Consulte Visão geral dos modelos de fluxo de trabalho do Dataproc.
• Consulte Soluções de programação de fluxo de trabalho.