Diffuser des messages depuis Pub/Sub à l'aide de Dataflow

Dataflow est un service entièrement géré permettant de transformer et d'enrichir les données par flux (en temps réel) et par lots avec un niveau identique de fiabilité et d'expressivité. Il fournit un environnement de développement de pipeline simplifié à l'aide du SDK Apache Beam, qui offre de nombreuses primitives de fenêtrage et d'analyse de sessions, ainsi qu'un écosystème de connecteurs de sources et de récepteurs. Ce guide de démarrage rapide vous explique comment effectuer les opérations suivantes à l'aide de Dataflow :

  • Lire les messages publiés dans un sujet Pub/Sub
  • Effectuer le fenêtrage (ou le regroupement) de messages par horodatage
  • Écrire les messages dans Cloud Storage

Ce guide de démarrage rapide vous explique comment utiliser Dataflow en Java et Python. SQL est également compatible. Ce guide de démarrage rapide est également proposé en tant que tutoriel Google Cloud Skills, qui fournit des identifiants temporaires pour vous aider à démarrer.

Vous pouvez également commencer par utiliser des modèles Dataflow basés sur l'interface utilisateur si vous n'avez pas l'intention d'effectuer un traitement de données personnalisé.

Avant de commencer

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  2. Install the Google Cloud CLI.

  3. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  4. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Enable the Dataflow, Compute Engine, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON API, Pub/Sub, Resource Manager, and Cloud Scheduler APIs: 

    gcloud services enable dataflow.googleapis.com  compute.googleapis.com  logging.googleapis.com  storage-component.googleapis.com  storage-api.googleapis.com  pubsub.googleapis.com  cloudresourcemanager.googleapis.com  cloudscheduler.googleapis.com

  7. Set up authentication:

    1. Create the service account: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.

    2. Grant roles to the service account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/dataflow.worker, roles/storage.objectAdmin, roles/pubsub.admin: 

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=ROLE

      Replace the following:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account
      • ROLE: the role to grant

    3. Grant the required role to the principal that will attach the service account to other resources. 

      gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --member="user:USER_EMAIL" --role=roles/iam.serviceAccountUser

      Replace the following:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account
      • USER_EMAIL: the email address for a Google Account
    8.
  8. Install the Google Cloud CLI.

  9. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  10. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  11. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  12. Enable the Dataflow, Compute Engine, Cloud Logging, Cloud Storage, Google Cloud Storage JSON API, Pub/Sub, Resource Manager, and Cloud Scheduler APIs: 

    gcloud services enable dataflow.googleapis.com  compute.googleapis.com  logging.googleapis.com  storage-component.googleapis.com  storage-api.googleapis.com  pubsub.googleapis.com  cloudresourcemanager.googleapis.com  cloudscheduler.googleapis.com

  13. Set up authentication:

    1. Create the service account: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.

    2. Grant roles to the service account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/dataflow.worker, roles/storage.objectAdmin, roles/pubsub.admin: 

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=ROLE

      Replace the following:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account
      • ROLE: the role to grant

    3. Grant the required role to the principal that will attach the service account to other resources. 

      gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --member="user:USER_EMAIL" --role=roles/iam.serviceAccountUser

      Replace the following:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account
      • USER_EMAIL: the email address for a Google Account
    14.

  14. Create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

Configurer votre projet Pub/Sub

  1. Créez des variables pour votre bucket, votre projet et votre région. Les noms des buckets Cloud Storage doivent être uniques. Sélectionnez une région Dataflow proche de l'emplacement où vous exécutez les commandes dans ce guide de démarrage rapide. La valeur de la variable REGION doit être un nom de région valide. Pour en savoir plus sur les régions et les emplacements, consultez la page Emplacements Dataflow. 

    BUCKET_NAME=BUCKET_NAME
PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
TOPIC_ID=TOPIC_ID
REGION=DATAFLOW_REGION
SERVICE_ACCOUNT=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

  2. Créez un bucket Cloud Storage appartenant à ce projet : 

    gcloud storage buckets create gs://$BUCKET_NAME

  3. Créez un sujet Pub/Sub dans ce projet : 

    gcloud pubsub topics create $TOPIC_ID

  4. Créez une tâche Cloud Scheduler dans ce projet. La tâche publie un message sur un sujet Cloud Pub/Sub chaque minute.

    Si une application App Engine n'existe pas pour le projet, cette étape va en créer une. 

    gcloud scheduler jobs create pubsub publisher-job --schedule="* * * * *" \
    --topic=$TOPIC_ID --message-body="Hello!" --location=$REGION

    Démarrez la tâche. 

    gcloud scheduler jobs run publisher-job --location=$REGION

  5. Utilisez la commande suivante pour cloner le dépôt du guide de démarrage rapide et accéder au répertoire de l'exemple de code :

    Java

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
cd java-docs-samples/pubsub/streaming-analytics

    Python

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
cd python-docs-samples/pubsub/streaming-analytics
pip install -r requirements.txt  # Install Apache Beam dependencies

Diffuser des messages depuis Pub/Sub vers Cloud Storage

Exemple de code

Cet exemple de code utilise Dataflow pour effectuer les opérations suivantes :

  • Lire les messages Pub/Sub
  • Effectuer le fenêtrage (ou le regroupement) de messages en intervalles fixes par données d'horodatage

  • Écrire les messages dans chaque fenêtre dans des fichiers dans Cloud Storage

Java


import java.io.IOException;
import org.apache.beam.examples.common.WriteOneFilePerWindow;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsub.PubsubIO;
import org.apache.beam.sdk.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.Description;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.StreamingOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.FixedWindows;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.Window;
import org.joda.time.Duration;

public class PubSubToGcs {
  /*
   * Define your own configuration options. Add your own arguments to be processed
   * by the command-line parser, and specify default values for them.
   */
  public interface PubSubToGcsOptions extends StreamingOptions {
    @Description("The Cloud Pub/Sub topic to read from.")
    @Required
    String getInputTopic();

    void setInputTopic(String value);

    @Description("Output file's window size in number of minutes.")
    @Default.Integer(1)
    Integer getWindowSize();

    void setWindowSize(Integer value);

    @Description("Path of the output file including its filename prefix.")
    @Required
    String getOutput();

    void setOutput(String value);
  }

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // The maximum number of shards when writing output.
    int numShards = 1;

    PubSubToGcsOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(PubSubToGcsOptions.class);

    options.setStreaming(true);

    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    pipeline
        // 1) Read string messages from a Pub/Sub topic.
        .apply("Read PubSub Messages", PubsubIO.readStrings().fromTopic(options.getInputTopic()))
        // 2) Group the messages into fixed-sized minute intervals.
        .apply(Window.into(FixedWindows.of(Duration.standardMinutes(options.getWindowSize()))))
        // 3) Write one file to GCS for every window of messages.
        .apply("Write Files to GCS", new WriteOneFilePerWindow(options.getOutput(), numShards));

    // Execute the pipeline and wait until it finishes running.
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }
}

Python

import argparse
from datetime import datetime
import logging
import random

from apache_beam import (
    DoFn,
    GroupByKey,
    io,
    ParDo,
    Pipeline,
    PTransform,
    WindowInto,
    WithKeys,
)
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.transforms.window import FixedWindows


class GroupMessagesByFixedWindows(PTransform):
    """A composite transform that groups Pub/Sub messages based on publish time
    and outputs a list of tuples, each containing a message and its publish time.
    """

    def __init__(self, window_size, num_shards=5):
        # Set window size to 60 seconds.
        self.window_size = int(window_size * 60)
        self.num_shards = num_shards

    def expand(self, pcoll):
        return (
            pcoll
            # Bind window info to each element using element timestamp (or publish time).
            | "Window into fixed intervals"
            >> WindowInto(FixedWindows(self.window_size))
            | "Add timestamp to windowed elements" >> ParDo(AddTimestamp())
            # Assign a random key to each windowed element based on the number of shards.
            | "Add key" >> WithKeys(lambda _: random.randint(0, self.num_shards - 1))
            # Group windowed elements by key. All the elements in the same window must fit
            # memory for this. If not, you need to use `beam.util.BatchElements`.
            | "Group by key" >> GroupByKey()
        )


class AddTimestamp(DoFn):
    def process(self, element, publish_time=DoFn.TimestampParam):
        """Processes each windowed element by extracting the message body and its
        publish time into a tuple.
        """
        yield (
            element.decode("utf-8"),
            datetime.utcfromtimestamp(float(publish_time)).strftime(
                "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f"
            ),
        )


class WriteToGCS(DoFn):
    def __init__(self, output_path):
        self.output_path = output_path

    def process(self, key_value, window=DoFn.WindowParam):
        """Write messages in a batch to Google Cloud Storage."""

        ts_format = "%H:%M"
        window_start = window.start.to_utc_datetime().strftime(ts_format)
        window_end = window.end.to_utc_datetime().strftime(ts_format)
        shard_id, batch = key_value
        filename = "-".join([self.output_path, window_start, window_end, str(shard_id)])

        with io.gcsio.GcsIO().open(filename=filename, mode="w") as f:
            for message_body, publish_time in batch:
                f.write(f"{message_body},{publish_time}\n".encode())


def run(input_topic, output_path, window_size=1.0, num_shards=5, pipeline_args=None):
    # Set `save_main_session` to True so DoFns can access globally imported modules.
    pipeline_options = PipelineOptions(
        pipeline_args, streaming=True, save_main_session=True
    )

    with Pipeline(options=pipeline_options) as pipeline:
        (
            pipeline
            # Because `timestamp_attribute` is unspecified in `ReadFromPubSub`, Beam
            # binds the publish time returned by the Pub/Sub server for each message
            # to the element's timestamp parameter, accessible via `DoFn.TimestampParam`.
            # https://beam.apache.org/releases/pydoc/current/apache_beam.io.gcp.pubsub.html#apache_beam.io.gcp.pubsub.ReadFromPubSub
            | "Read from Pub/Sub" >> io.ReadFromPubSub(topic=input_topic)
            | "Window into" >> GroupMessagesByFixedWindows(window_size, num_shards)
            | "Write to GCS" >> ParDo(WriteToGCS(output_path))
        )


if __name__ == "__main__":
    logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)

    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument(
        "--input_topic",
        help="The Cloud Pub/Sub topic to read from."
        '"projects/<PROJECT_ID>/topics/<TOPIC_ID>".',
    )
    parser.add_argument(
        "--window_size",
        type=float,
        default=1.0,
        help="Output file's window size in minutes.",
    )
    parser.add_argument(
        "--output_path",
        help="Path of the output GCS file including the prefix.",
    )
    parser.add_argument(
        "--num_shards",
        type=int,
        default=5,
        help="Number of shards to use when writing windowed elements to GCS.",
    )
    known_args, pipeline_args = parser.parse_known_args()

    run(
        known_args.input_topic,
        known_args.output_path,
        known_args.window_size,
        known_args.num_shards,
        pipeline_args,
    )

Démarrer le pipeline

Pour démarrer le pipeline, exécutez la commande suivante :

Java

mvn compile exec:java \
  -Dexec.mainClass=com.examples.pubsub.streaming.PubSubToGcs \
  -Dexec.cleanupDaemonThreads=false \
  -Dexec.args=" \
    --project=$PROJECT_ID \
    --region=$REGION \
    --inputTopic=projects/$PROJECT_ID/topics/$TOPIC_ID \
    --output=gs://$BUCKET_NAME/samples/output \
    --gcpTempLocation=gs://$BUCKET_NAME/temp \
    --runner=DataflowRunner \
    --windowSize=2 \
    --serviceAccount=$SERVICE_ACCOUNT"

Python

python PubSubToGCS.py \
  --project=$PROJECT_ID \
  --region=$REGION \
  --input_topic=projects/$PROJECT_ID/topics/$TOPIC_ID \
  --output_path=gs://$BUCKET_NAME/samples/output \
  --runner=DataflowRunner \
  --window_size=2 \
  --num_shards=2 \
  --temp_location=gs://$BUCKET_NAME/temp \
  --service_account_email=$SERVICE_ACCOUNT

La commande précédente s'exécute localement et lance une tâche Dataflow dans le cloud. Lorsque la commande renvoie JOB_MESSAGE_DETAILED: Workers have started successfully, quittez le programme local à l'aide de Ctrl+C.

Observer la progression de la tâche et du pipeline

Vous pouvez observer la progression de la tâche dans la console Dataflow.

Accéder à la console Dataflow

Observer la progression de la tâche

Ouvrez la vue "Détails de la tâche" pour afficher les éléments suivants :

  • Structure de la tâche
  • Journaux de la tâche
  • Métriques de l'étape

Observer la progression de la tâche

Vous devrez peut-être patienter quelques minutes avant que les fichiers de sortie ne s'affichent dans Cloud Storage.

Observer la progression de la tâche

Vous pouvez également utiliser la ligne de commande ci-dessous pour afficher les fichiers qui ont été écrits.

gcloud storage ls gs://${BUCKET_NAME}/samples/

Le résultat doit se présenter sous la forme suivante :

Java

gs://{$BUCKET_NAME}/samples/output-22:30-22:32-0-of-1
gs://{$BUCKET_NAME}/samples/output-22:32-22:34-0-of-1
gs://{$BUCKET_NAME}/samples/output-22:34-22:36-0-of-1
gs://{$BUCKET_NAME}/samples/output-22:36-22:38-0-of-1

Python

gs://{$BUCKET_NAME}/samples/output-22:30-22:32-0
gs://{$BUCKET_NAME}/samples/output-22:30-22:32-1
gs://{$BUCKET_NAME}/samples/output-22:32-22:34-0
gs://{$BUCKET_NAME}/samples/output-22:32-22:34-1

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées sur cette page ne soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet Google Cloud contenant les ressources.

  1. Supprimez la tâche Cloud Scheduler.

    gcloud scheduler jobs delete publisher-job --location=$REGION

  2. Dans la console Dataflow, arrêtez la tâche. Annulez le pipeline sans le drainer.

  3. Supprimez le sujet.

    gcloud pubsub topics delete $TOPIC_ID

  4. Supprimez les fichiers créés par le pipeline.

    gcloud storage rm "gs://${BUCKET_NAME}/samples/output*" --recursive --continue-on-error
gcloud storage rm "gs://${BUCKET_NAME}/temp/*" --recursive --continue-on-error

  5. Supprimez le bucket Cloud Storage.

    gcloud storage rm gs://${BUCKET_NAME} --recursive

  6. Supprimez le compte de service : 
    gcloud iam service-accounts delete SERVICE_ACCOUNT_EMAIL

  7. Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file. 

    gcloud auth application-default revoke

  8. Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI. 

    gcloud auth revoke

Étape suivante