Workflow utilisant Cloud Functions

Avant de commencer

Si ce n'est pas déjà fait, configurez un projet Google Cloud et deux (2) buckets Cloud Storage.

Configurer votre projet

  1. Connectez-vous à votre compte Google.

    Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

  2. Dans Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Cloud.

    Accéder à la page de sélection du projet

  3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud. Découvrez comment vérifier que la facturation est activée pour votre projet.

  4. Activer les API Dataproc, Compute Engine, Cloud Storage, and Cloud Functions .

    Activer les API

  5. Installez et initialisez le SDK Cloud.

Créer ou utiliser deux (2) buckets Cloud Storage dans votre projet

Vous aurez besoin de deux buckets Cloud Storage dans votre projet : un pour les fichiers d'entrée et un pour les fichiers de sortie.

  1. Dans Cloud Console, accédez à la page Navigateur Cloud Storage.

    Accéder au navigateur Cloud Storage

  2. Cliquez sur Créer un bucket.
  3. Dans la boîte de dialogue Créer un bucket, spécifiez les attributs suivants :
  4. Cliquez sur Créer.

Créer un modèle de workflow

Copiez et exécutez les commandes répertoriées ci-dessous dans une fenêtre de terminal local ou dans Cloud Shell pour créer et définir un modèle de workflow.

Notes :

  • Les commandes spécifient la région "us-central1". Vous pouvez spécifier une autre région ou supprimer l'option --region si vous avez déjà exécuté gcloud config set compute/region pour définir la propriété de région.
  • La séquence "-- " (tiret, tiret, espace) transmet des arguments au fichier JAR. La commande wordcount input_bucket output_dir exécute l'application JAR Wordcount sur les fichiers texte contenus dans Cloud Storage input_bucket, puis génère les fichiers WordCount dans un bucket output_bucket. Vous allez paramétrer l'argument du bucket d'entrée WordCount pour permettre à votre fonction de fournir cet argument.

  1. Créez le modèle de workflow.

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

  2. Ajoutez la tâche WordCount au modèle de workflow.
    1. Spécifiez le nom output-bucket-name avant d'exécuter la commande (votre fonction fournira le bucket d'entrée). Une fois le nom du bucket de sortie inséré, l'argument de ce bucket doit se présenter comme suit : gs://your-output-bucket/wordcount-output".
    2. L'ID de l'étape "count" est obligatoire et identifie la tâche Hadoop ajoutée.

    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. Utilisez un cluster géré à nœud unique pour exécuter le workflow. Dataproc crée le cluster, y exécute le workflow, puis le supprime une fois le workflow terminé.

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

  4. Cliquez sur le nom wordcount-template sur la page Workflows Dataproc dans Cloud Console pour ouvrir la page Détails du modèle de workflow. Confirmez les attributs du modèle Wordcount.

Paramétrez le modèle de workflow.

Paramétrez la variable du bucket d'entrée à transmettre au modèle de workflow.

  1. Exportez le modèle de workflow dans un fichier texte wordcount.yaml pour le paramétrage.
    gcloud dataproc workflow-templates export wordcount-template \
        --destination=wordcount.yaml \
        --region=us-central1
    
  2. À l'aide d'un éditeur de texte, ouvrez le fichier wordcount.yaml, puis ajoutez un bloc parameters à la fin du fichier YAML pour que l'élément "INPUT_BUCKET_URI" Cloud Storage puisse être transmis en tant que args[1] au fichier binaire WordCount lors du déclenchement du workflow.

    Vous trouverez ci-dessous un exemple de fichier YAML exporté. Vous pouvez adopter l'une des deux méthodes suivantes pour mettre à jour votre modèle :

    1. Copiez, puis collez l'intégralité du fichier pour remplacer le fichier wordcount.yaml exporté après avoir remplacé your-output_bucket par le nom du bucket de sortie. OU
    2. Copiez, puis collez uniquement la section parameters à la fin du fichier wordcount.yaml exporté.
    .
    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. Importez le fichier texte wordcount.yaml paramétré. Saisissez "Y" (Oui) lorsque vous êtes invité à écraser le modèle.
    gcloud dataproc workflow-templates import  wordcount-template \
        --source=wordcount.yaml \
        --region=us-central1
    

Créer une fonction Cloud

  1. Ouvrez la page Cloud Functions dans Cloud Console, puis cliquez sur "CRÉER UNE FONCTION".

  2. Sur la page Créer une fonction, saisissez ou sélectionnez les informations suivantes :

    1. Nom : wordcount
    2. Mémoire allouée : conservez la valeur sélectionnée par défaut.
    3. Déclencheur :
      • Cloud Storage
      • Type d'événement : finaliser/créer
      • Bucket : sélectionnez votre bucket d'entrée (consultez la section Créer un bucket Cloud Storage dans votre projet). Lorsqu'un fichier est ajouté à ce bucket, la fonction déclenche le workflow. Le workflow exécutera l'application WordCount, qui traitera tous les fichiers texte du bucket.
    4. Code source :

      • Éditeur intégré
      • runtime : nodej.js 8
      • Onglet INDEX.JS : remplacez l'extrait de code par défaut par le code suivant, puis modifiez la ligne const projectId pour fournir -your-project-id- (sans ajouter "-" au début ou à la fin).
      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);
        });
      };
      
      • Onglet PACKAGE.JSON : remplacez l'extrait de code par défaut par le code suivant.
      {
        "name": "dataproc-workflow",
        "version": "1.0.0",
        "dependencies":{ "@google-cloud/dataproc": ">=1.0.0"}
      }
      
      • Fonction à exécuter : insérer "startWorkflow".
    5. Cliquez sur CREATE (Créer).

Tester votre fonction

  1. Copiez le fichier public rose.txt dans votre bucket pour déclencher la fonction. Insérez your-input-bucket-name (le bucket utilisé pour déclencher votre fonction) dans la commande.

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

  2. Patientez 30 secondes, puis exécutez la commande suivante pour vérifier que la fonction s'est bien exécutée.

    gcloud functions logs read wordcount
    
    ...
    Function execution took 1348 ms, finished with status: 'ok'
    

  3. Pour afficher les journaux de la fonction à partir de la page Fonctions de Cloud Console, cliquez sur le nom de la fonction wordcount, puis sur "AFFICHER LES JOURNAUX" sur la page Détails de la fonction.

  4. Vous pouvez afficher le dossier wordcount-output dans votre bucket de sortie à partir de la page Navigateur Storage de Cloud Console.

  5. Une fois le workflow terminé, les détails de la tâche sont conservés dans Cloud Console. Cliquez sur la tâche count... répertoriée sur la page Tâches Dataproc pour afficher les détails de la tâche de workflow.

Nettoyer

Une fois terminé, le workflow de ce tutoriel supprime son cluster géré. Pour éviter les frais récurrents, vous pouvez supprimer d'autres ressources associées à ce tutoriel.

Supprimer un projet

  1. Dans Cloud Console, accédez à la page Gérer les ressources.

    Accéder à la page Gérer les ressources

  2. Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer .
  3. Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.

Supprimer des buckets Cloud Storage

  1. Dans Cloud Console, accédez à la page Navigateur Cloud Storage.

    Accéder au navigateur Cloud Storage

  2. Cochez la case correspondant au bucket que vous souhaitez supprimer.
  3. Pour supprimer le bucket, cliquez sur Supprimer .

Supprimer votre modèle de workflow

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

Supprimer votre fonction Cloud

Ouvrez la page Cloud Functions dans Cloud Console, cochez la case à gauche de la fonction wordcount, puis cliquez sur "SUPPRIMER".

Étape suivante