Flujo de trabajo con Cloud Functions

Objetivo:

1. Crear una plantilla de flujo de trabajo de Dataproc que ejecute un trabajo de conteo de palabras
2. Crear una función de Cloud de Node.js para activar el flujo de trabajo de conteo de palabras cuando se agrega un archivo a Cloud Storage

Los flujos de trabajo son “enviar y olvidar”. Si no hay excepciones cuando la función que activa el flujo de trabajo se envía, Dataproc ejecutará el flujo de trabajo hasta su finalización. No es necesario esperar a que se complete el flujo de trabajo dentro de la función de activación.

Nota: Dado que la función se activa cuando agregas un archivo nuevo a un bucket en Cloud Storage, y debido a que el objeto binario del conteo de palabras crea y envía archivos nuevos a Cloud Storage, para evitar la recurrencia (recuento de palabras que procesa sus archivos de salida), en este instructivo, se usan buckets de entrada y salida independientes.

Antes de comenzar

Si aún no lo hiciste, configura un proyecto de Google Cloud y dos (2) buckets de Cloud Storage.

Configura tu proyecto

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

2. En la página del selector de proyectos de Google Cloud Console, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

3. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Cloud. Obtén información sobre cómo verificar si la facturación está habilitada en un proyecto.

4. Habilita las API de Dataproc, Compute Engine, Cloud Storage, and Cloud Functions .

   Habilita las API

5. Instala Google Cloud CLI.

6. Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

   gcloud init

7. En la página del selector de proyectos de Google Cloud Console, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

8. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Cloud. Obtén información sobre cómo verificar si la facturación está habilitada en un proyecto.

9. Habilita las API de Dataproc, Compute Engine, Cloud Storage, and Cloud Functions .

   Habilita las API

10. Instala Google Cloud CLI.

11. Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

    gcloud init

Crea o usa dos buckets (2) de Cloud Storage en tu proyecto.

Necesitarás dos depósitos de Cloud Storage en tu proyecto: uno para los archivos de entrada y otro para los resultados.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Buckets de Cloud Storage.

   Ir a la página Buckets

2. Haga clic en Crear bucket.
3. En la página Crear un bucket, ingresa la información de tu bucket. Para ir al paso siguiente, haz clic en Continuar.
   • En Nombre de tu bucket, ingresa un nombre que cumpla con los requisitos de nomenclatura de buckets.
   • En Elige dónde almacenar tus datos, haz lo siguiente:
     • Selecciona una opción de Tipo de ubicación.
     • Selecciona una opción de Ubicación.
   • Para Elegir una clase de almacenamiento predeterminada para tus datos, selecciona una clase de almacenamiento.
   • En Elige cómo controlar el acceso a los objetos, selecciona una opción de Control de acceso.
   • Para la Configuración avanzada (opcional), especifica un método de encriptación, una política de retención o etiquetas de bucket.
4. Haga clic en Crear.

Crea una plantilla de flujo de trabajo

Copia y ejecuta los comandos que se indican a continuación en una ventana de la terminal local o en Cloud Shell para crear y definir una plantilla de flujo de trabajo.

Notas:

• Los comandos especifican la región “us-central1”. Puedes especificar una región diferente o borrar la marca --region si ejecutaste gcloud config set compute/region para establecer la propiedad de la región.
• La secuencia "-- " (guion guion espacio) pasa argumentos al archivo jar. El comando wordcount input_bucket output_dir ejecutará la aplicación de conteo de palabras del archivo jar en los archivos de texto contenidos en el input_bucket de Cloud Storage y, luego, enviará los archivos de conteo de palabras a un output_bucket. Parametriza el argumento del bucket de entrada de conteo de palabras para permitir que la función proporcione este argumento.

1. Crea la plantilla de flujo de trabajo.

   gcloud dataproc workflow-templates create wordcount-template \
       --region=us-central1
   

2. Agrega el trabajo de conteo de palabras a la plantilla del flujo de trabajo.
   1. Especifica tu output-bucket-name antes de ejecutar el comando (tu función proporcionará el bucket de entrada). Después de insertar el nombre de bucket de salida, este debe leerse de la siguiente manera: gs://your-output-bucket/wordcount-output".
   2. El ID de paso &count es obligatorio e identifica el trabajo hadoop agregado.

   gcloud dataproc workflow-templates add-job hadoop \
       --workflow-template=wordcount-template \
       --step-id=count \
       --jar=file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar \
       --region=us-central1 \
       -- wordcount gs://input-bucket gs://output-bucket-name/wordcount-output
   

3. Usa un clúster administrado y de un solo nodo para ejecutar el flujo de trabajo. Dataproc creará el clúster, ejecutará el flujo de trabajo en él y, luego, borrará el clúster cuando este se complete.

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

4. Haz clic en el nombre wordcount-template en la página Flujos de trabajo de Dataproc en Google Cloud Console para abrir la página Detalles de la plantilla de flujo de trabajo. Confirme los atributos de la plantilla de conteo de palabras.

   

Parametriza la plantilla de flujo de trabajo.

Parametriza la variable del bucket de entrada que se pasará a la plantilla de flujo de trabajo.

1. Exporta la plantilla de flujo de trabajo a un archivo de texto wordcount.yaml para parametrizar.

   gcloud dataproc workflow-templates export wordcount-template \
       --destination=wordcount.yaml \
       --region=us-central1
   

2. Con un editor de texto, abre wordcount.yaml y, luego, agrega un bloque parameters al final del archivo YAML para que el INPUT_BUCKET_URI de Cloud Storage se pueda pasar como args[1] al objeto binario de recuento de palabras cuando se active el flujo de trabajo.

   A continuación, se muestra un ejemplo de un archivo YAML exportado. Puedes implementar uno de estos dos enfoques para actualizar tu plantilla:

   1. Copia y pega todo el archivo para reemplazar tu wordcount.yaml exportado después de reemplazar your-output_bucket por el nombre de tu depósito de salida.
   2. Copia y pega solo la sección parameters al final del archivo wordcount.yaml exportado.

   jobs:
   - hadoopJob:
       args:
       - wordcount
       - gs://input-bucket
       - gs://your-output-bucket/wordcount-output
       mainJarFileUri: file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar
     stepId: count
   placement:
     managedCluster:
       clusterName: wordcount
       config:
         softwareConfig:
           properties:
             dataproc:dataproc.allow.zero.workers: 'true'
   parameters:
   - name: INPUT_BUCKET_URI
     description: wordcount input bucket URI
     fields:
     - jobs['count'].hadoopJob.args[1]
   

3. Importa el archivo de texto wordcount.yaml con parámetros. Escribe “Y” cuando se te solicite reemplazar la plantilla.

   gcloud dataproc workflow-templates import  wordcount-template \
       --source=wordcount.yaml \
       --region=us-central1
   

Crea una función de Cloud Functions

1. Abre la página Cloud Functions en Google Cloud Console y haz clic en CREAR FUNCIÓN.

2. En la página Crear función, ingresa o selecciona la siguiente información:

   1. Nombre: Recuento de palabras.
   2. Memoria asignada: Mantén la selección predeterminada.
   3. Activador:
      • Cloud Storage
      • Tipo de evento: Finalizar/Crear.
      • Bucket: Selecciona tu bucket de entrada (consulta Crea un bucket de Cloud Storage en tu proyecto). Cuando se agrega un archivo a este bucket, la función activará el flujo de trabajo. El flujo de trabajo ejecutará la aplicación de recuento de palabras, que procesará todos los archivos de texto en el bucket.

   4. Código de origen:

      • Editor directo
      • Entorno de ejecución: Node.js 8
      • Pestaña INDEX.JS: Reemplaza el fragmento de código predeterminado por el siguiente código y, luego, edita la línea const projectId para proporcionar -your-project-id- (sin un "-" al principio ni al final).

      const dataproc = require('@google-cloud/dataproc').v1;
      
      exports.startWorkflow = (data) => {
       const projectId = '-your-project-id-'
       const region = 'us-central1'
       const workflowTemplate = 'wordcount-template'
      
      const client = new dataproc.WorkflowTemplateServiceClient({
         apiEndpoint: `${region}-dataproc.googleapis.com`,
      });
      
      const file = data;
      console.log("Event: ", file);
      
      const inputBucketUri = `gs://${file.bucket}/${file.name}`;
      
      const request = {
        name: client.projectRegionWorkflowTemplatePath(projectId, region, workflowTemplate),
        parameters: {"INPUT_BUCKET_URI": inputBucketUri}
      };
      
      client.instantiateWorkflowTemplate(request)
        .then(responses => {
          console.log("Launched Dataproc Workflow:", responses[1]);
        })
        .catch(err => {
          console.error(err);
        });
      };
      

      • Pestaña PACKAGE.JSON: Reemplaza el fragmento de código predeterminado por el siguiente código.

      {
        "name": "dataproc-workflow",
        "version": "1.0.0",
        "dependencies":{ "@google-cloud/dataproc": ">=1.0.0"}
      }
      

      • Función que se ejecutará: Insert: "startWorkflow".

   5. Haga clic en CREAR.

Prueba la función

1. Copia el archivo público rose.txt en tu bucket para activar la función. Inserta your-input-bucket-name (el bucket que se usa para activar la función) en el comando.

   gsutil cp gs://pub/shakespeare/rose.txt gs://your-input-bucket-name
   

2. Espera 30 segundos y, luego, ejecuta el siguiente comando para verificar que la función se haya completado correctamente.

   gcloud functions logs read wordcount
   

   ...
   Function execution took 1348 ms, finished with status: 'ok'
   

3. Para ver los registros de funciones desde la página de la lista Funciones en Google Cloud Console, haz clic en el nombre de la función wordcount y, luego, en VIEW LOGS en la página Function details.

   

4. Puedes ver la carpeta wordcount-output en el depósito de salida desde la página Navegador de Storage en Google Cloud Console.

   

   Nota: El trabajo de conteo de palabras fallará si existe la carpeta wordcount-output. Antes de volver a ejecutar el flujo de trabajo mediante la activación de tu función, primero borra la carpeta wordcount-output en tu bucket de salida. .

5. Una vez que se completa el flujo de trabajo, los detalles del trabajo persisten en Google Cloud Console. Haz clic en el trabajo count... que aparece en la página Trabajos de Dataproc para ver los detalles del trabajo de flujo de trabajo.

   

Realice una limpieza

El flujo de trabajo de este instructivo borra su clúster administrado cuando se completa. Para evitar costos recurrentes, puedes borrar otros recursos asociados con este instructivo.

Borra un proyecto

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si utilizaste un proyecto existente para este instructivo, cuando lo borres, también borrarás cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varios instructivos y guías de inicio rápido, la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.

   Ir a Administrar recursos

2. En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
3. En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.

Borra depósitos de Cloud Storage

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Navegador de Cloud Storage.

   Ir al navegador

2. Haz clic en la casilla de verificación del bucket que deseas borrar.
3. Para borrar el bucket, haz clic en Borrar y sigue las instrucciones.

Borra la plantilla de flujo de trabajo

gcloud dataproc workflow-templates delete wordcount-template \
    --region=us-central1

Borra tu función de Cloud Functions

Abre la página Cloud Functions en Google Cloud Console, selecciona la casilla a la izquierda de la función wordcount y haz clic en BORRAR.

¿Qué sigue?

• Consulta Descripción general de las plantillas de flujos de trabajo de Dataproc
• Consulta Soluciones de programación del flujo de trabajo