Testo Cloud Storage a BigQuery (flusso) con modello UDF Python

La pipeline Testo di Cloud Storage in BigQuery è una pipeline di inserimento flussi che inserisce flussi di file di testo archiviati in Cloud Storage, li trasforma utilizzando una funzione definita dall'utente dall'utente (UDF) di Python fornita e aggiunge il risultato a BigQuery.

La pipeline viene eseguita a tempo indeterminato e deve essere terminata manualmente tramite un annullamento e non un svuotamento, a causa dell'utilizzo della trasformazione Watch, che è un DoFn suddividibile che non supporta lo svuotamento.

Requisiti della pipeline

  • Crea un file JSON che descriva lo schema della tabella di output in BigQuery.

    Assicurati che esista un array JSON di primo livello denominato fields e che i suoi contenuti rispettino il pattern {"name": "COLUMN_NAME", "type": "DATA_TYPE"}. Ad esempio: 

    {
  "fields": [
    {
      "name": "name",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "name": "age",
      "type": "INTEGER"
    }
  ]
}
  • Crea un file Python (.py) con la tua funzione UDF che fornisca la logica per trasformare le righe di testo. La funzione deve restituire una stringa JSON.

    L'esempio seguente suddivide ogni riga di un file CSV, crea un oggetto JSON con i valori e restituisce una stringa JSON:

    import json
def process(value):
  data = value.split(',')
  obj = { 'name': data[0], 'age': int(data[1]) }
  return json.dumps(obj)

Parametri del modello

Parametro Descrizione
pythonExternalTextTransformGcsPath L'URI di Cloud Storage del file di codice Python che definisce la funzione definita dall'utente (UDF) che vuoi utilizzare. Ad esempio, gs://my-bucket/my-udfs/my_file.py.
pythonExternalTextTransformFunctionName Il nome della funzione definita dall'utente (UDF) di Python che vuoi utilizzare.
JSONPath Posizione Cloud Storage del file di schema BigQuery, descritto come JSON. Ad esempio: gs://path/to/my/schema.json.
outputTable La tabella BigQuery completamente qualificata. Ad esempio: my-project:dataset.table
inputFilePattern Posizione di Cloud Storage del testo che vuoi elaborare. Ad esempio: gs://my-bucket/my-files/text.txt.
bigQueryLoadingTemporaryDirectory Directory temporanea per il processo di caricamento di BigQuery. Ad esempio: gs://my-bucket/my-files/temp_dir
outputDeadletterTable Tabella per i messaggi che non sono riusciti a raggiungere la tabella di output. Ad esempio: my-project:dataset.my-unprocessed-table. Se non esiste, viene creata durante l'esecuzione della pipeline. Se non viene specificato, viene utilizzato <outputTableSpec>_error_records.

Funzione definita dall'utente

Questo modello richiede una UDF che analizzi i file di input, come descritto in Requisiti della pipeline. Il modello chiama la UDF per ogni riga di testo in ogni file di input. Per ulteriori informazioni sulla creazione di funzioni definite dall'utente, consulta Creare funzioni definite dall'utente per i modelli Dataflow.

Specifiche della funzione

La UDF ha la seguente specifica:

  • Input: una singola riga di testo di un file di input.
  • Output: una stringa JSON che corrisponde allo schema della tabella di destinazione BigQuery.

Esegui il modello

Console

  1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
    2. Vai a Crea job da modello
  2. Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
  3. (Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. La regione predefinita è us-central1.

    Per un elenco delle regioni in cui puoi eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.

  4. Nel menu a discesa Modello di flusso di dati, seleziona the Cloud Storage Text to BigQuery (Stream) with Python UDF template.
  5. Nei campi dei parametri forniti, inserisci i valori dei parametri.
  6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --template-file-gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Stream_GCS_Text_to_BigQuery_Xlang \
    --region REGION_NAME \
    --staging-location STAGING_LOCATION \
    --parameters \
pythonExternalTextTransformGcsPath=PATH_TO_PYTHON_UDF_FILE,\
pythonExternalTextTransformFunctionName=PYTHON_FUNCTION,\
JSONPath=PATH_TO_BIGQUERY_SCHEMA_JSON,\
inputFilePattern=PATH_TO_TEXT_DATA,\
outputTable=BIGQUERY_TABLE,\
outputDeadletterTable=BIGQUERY_UNPROCESSED_TABLE,\
bigQueryLoadingTemporaryDirectory=PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS

Sostituisci quanto segue:

  • JOB_NAME: un nome di job univoco a tua scelta
  • REGION_NAME: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
  • VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

    Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • STAGING_LOCATION: la posizione per l'organizzazione in anteprima dei file locali (ad esempio gs://your-bucket/staging)
  • PYTHON_FUNCTION: il nome della funzione definita dall'utente (UDF) di Python che vuoi utilizzare.
  • PATH_TO_BIGQUERY_SCHEMA_JSON: il percorso di Cloud Storage al file JSON contenente la definizione dello schema
  • PATH_TO_PYTHON_UDF_FILE: l'URI Cloud Storage del file di codice Python che definisce la funzione definita dall'utente;utente (UDF) che vuoi utilizzare. Ad esempio, gs://my-bucket/my-udfs/my_file.py.
  • PATH_TO_TEXT_DATA: il percorso di Cloud Storage al tuo set di dati di testo
  • BIGQUERY_TABLE: il nome della tabella BigQuery
  • BIGQUERY_UNPROCESSED_TABLE: il nome della tabella BigQuery per i messaggi non elaborati
  • PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS: il percorso di Cloud Storage alla directory temporanea

API

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per ulteriori informazioni sull'API e sui relativi ambiti di autorizzazione, consulta projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
       "pythonExternalTextTransformFunctionName": "PYTHON_FUNCTION",
       "JSONPath": "PATH_TO_BIGQUERY_SCHEMA_JSON",
       "pythonExternalTextTransformGcsPath": "PATH_TO_PYTHON_UDF_FILE",
       "inputFilePattern":"PATH_TO_TEXT_DATA",
       "outputTable":"BIGQUERY_TABLE",
       "outputDeadletterTable":"BIGQUERY_UNPROCESSED_TABLE",
       "bigQueryLoadingTemporaryDirectory": "PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Stream_GCS_Text_to_BigQuery_Xlang",
   }
}

Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
  • JOB_NAME: un nome di job univoco a tua scelta
  • LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
  • VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

    Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • STAGING_LOCATION: la posizione per l'organizzazione in anteprima dei file locali (ad esempio gs://your-bucket/staging)
  • PYTHON_FUNCTION: il nome della funzione definita dall'utente (UDF) di Python che vuoi utilizzare.
  • PATH_TO_BIGQUERY_SCHEMA_JSON: il percorso di Cloud Storage al file JSON contenente la definizione dello schema
  • PATH_TO_PYTHON_UDF_FILE: l'URI Cloud Storage del file di codice Python che definisce la funzione definita dall'utente;utente (UDF) che vuoi utilizzare. Ad esempio, gs://my-bucket/my-udfs/my_file.py.
  • PATH_TO_TEXT_DATA: il percorso di Cloud Storage al tuo set di dati di testo
  • BIGQUERY_TABLE: il nome della tabella BigQuery
  • BIGQUERY_UNPROCESSED_TABLE: il nome della tabella BigQuery per i messaggi non elaborati
  • PATH_TO_TEMP_DIR_ON_GCS: il percorso di Cloud Storage alla directory temporanea

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