Il modello WordCount è una pipeline batch che legge il testo da Cloud Storage, tokenizza le righe di testo in parole singole ed esegue un conteggio della frequenza per ciascuna parola. Per saperne di più su WordCount, consulta la pagina Pipeline di esempio per il conteggio di parole.
Se il bucket Cloud Storage si trova al di fuori del perimetro di servizio, crea una regola di uscita che consenta l'accesso al bucket.
Parametri del modello
Parametro | Descrizione |
---|---|
inputFile |
Il percorso del file di input di Cloud Storage. |
outputFile |
Il percorso e il prefisso del file di output di Cloud Storage. |
Esegui il modello WordCount
Console
- Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow. Vai a Crea job da modello
- Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
- (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.
- Dal menu a discesa Modello di dataflow, seleziona the WordCount template.
- Nei campi dei parametri forniti, inserisci i valori dei parametri.
- Fai clic su Esegui job.
gcloud
Nella shell o nel terminale, esegui il modello:
gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
--gcs-location gs://dataflow-templates/latest/Word_Count \
--region REGION_NAME \
--parameters \
inputFile=gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt,output=gs://BUCKET_NAME/output/my_output
Sostituisci quanto segue:
JOB_NAME
: un nome univoco del job a tua sceltaREGION_NAME
: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempious-central1
BUCKET_NAME
: il nome del bucket Cloud Storage
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/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates/latest/Word_Count
{
"jobName": "JOB_NAME",
"parameters": {
"inputFile" : "gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt",
"output": "gs://BUCKET_NAME/output/my_output"
},
"environment": { "zone": "us-central1-f" }
}
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID
: l'ID progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
JOB_NAME
: un nome univoco del job a tua sceltaLOCATION
: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempious-central1
BUCKET_NAME
: il nome del bucket Cloud Storage