Der Dataplex Universal Catalog unterstützt die Planung der Ausführung benutzerdefinierten Codes, entweder als einmalige Ausführung, nach einem regelmäßigen Zeitplan oder auf Anfrage. On-Demand ist in der Vorabversion und nur über die API verfügbar. Sie können Transformationen von Kundendaten mit Spark (Java), PySpark (eingeschränkt auf Spark-Version 3.2) oder Spark SQL planen. Der Dataplex Universal Catalog führt den Code mithilfe der serverlosen Spark-Verarbeitung und eines integrierten serverlosen Schedulers aus.
Terminologie
- Aufgabe
- Eine Dataplex Universal Catalog-Aufgabe stellt die Arbeit dar, die Dataplex Universal Catalog nach einem Zeitplan ausführen soll. Sie umfassen Ihren Code, Ihre Parameter und den Zeitplan.
- Job
Ein Job stellt eine einzelne Ausführung einer Dataplex Universal Catalog-Aufgabe dar. Wenn eine Aufgabe beispielsweise täglich ausgeführt werden soll, wird im Dataplex Universal Catalog jeden Tag ein Job erstellt.
Bei Jobs, die am oder nach dem 10. Mai 2023 erstellt wurden, wird im Feld Trigger der Typ des Ausführungstriggers des Jobs angezeigt.
Es gibt die folgenden Triggertypen für die Jobausführung:
RUN_REQUEST: Gibt an, dass der Job aufgrund des Aufrufs der
RunTaskAPI ausgeführt wurde.TASK_CONFIG: Gibt an, dass der Job aufgrund der
TriggerSpec-Konfiguration der Aufgabe ausgeführt wurde.
Planungsmodi
Der Dataplex Universal Catalog unterstützt die folgenden Planungsmodi:
- Einmal ausführen
- In diesem Modus wird die Aufgabe nur einmal ausgeführt. Sie können die Ausführung sofort oder zu einem festgelegten Zeitpunkt in der Zukunft starten. Wenn Sie die Aufgabe sofort ausführen, kann es dennoch bis zu zwei Minuten dauern, bis die Ausführung beginnt.
- Nach einem Zeitplan ausführen
- Mit diesem Modus können Sie die Aufgabe wiederholt ausführen. Unterstützt werden Wiederholungen täglich, wöchentlich, monatlich oder benutzerdefiniert.
- On demand ausführen
In diesem Modus können Sie eine zuvor erstellte Aufgabe auf Anfrage ausführen. Der Modus „On-Demand ausführen“ wird nur von der
RunTaskAPI unterstützt. Wenn Ihr Job auf Abruf ausgeführt wird, verwendet der Dataplex Universal Catalog vorhandene Parameter, um einen Job zu erstellen. Sie können dieExecutionSpec-Argumente und die Labels angeben, um den Job auszuführen.
Hinweise
die Dataproc API aktivieren
Aktivieren Sie den privaten Google-Zugriff für Ihr Netzwerk und Subnetzwerk. Aktivieren Sie den privaten Google-Zugriff in dem Netzwerk, das Sie für Aufgaben im Dataplex Universal Catalog verwenden. Wenn Sie beim Erstellen der Dataplex Universal Catalog-Aufgabe kein Netzwerk oder Subnetzwerk angeben, verwendet Dataplex Universal Catalog das Standard-Subnetzwerk. Sie müssen dann den privater Google-Zugriff für das Standard-Subnetzwerk aktivieren.
Erstellen Sie ein Dienstkonto. Ein Dienstkonto ist erforderlich, um Aufgaben im Dataplex Universal Catalog zu planen. Das Dienstkonto muss dem Projekt zugewiesen sein, in dem Sie die Aufgaben ausführen. Das Dienstkonto muss die folgenden Berechtigungen haben:
Zugriff auf die verarbeiteten BigQuery- und Cloud Storage-Daten.
Berechtigung Dataproc-Arbeiterrolle für das Projekt, in dem Sie die Aufgabe ausführen.
Wenn die Aufgabe die dem Data Lake zugeordnete Dataproc Metastore-Instanz lesen oder aktualisieren muss, benötigt das Dienstkonto die Rolle Dataproc Metastore-Betrachter oder ‑Bearbeiter. Diese Rolle muss in dem Projekt gewährt werden, in dem der Dataplex Universal Catalog-Datensee eingerichtet ist.
Wenn es sich bei der Aufgabe um einen Spark-SQL-Job handelt, müssen Sie dem Dienstkonto die Rolle „Dataplex Universal Catalog Developer“ zuweisen. Diese Rolle muss im Projekt gewährt werden, in dem der Dataplex Universal Catalog-Lake eingerichtet ist.
Wenn es sich bei der Aufgabe um einen Spark SQL-Job handelt, benötigen Sie Cloud Storage-Administratorberechtigungen für den Bucket, in den die Ergebnisse geschrieben werden.
Damit Sie Spark SQL- und benutzerdefinierte Spark-Aufgaben planen und ausführen können, müssen Sie Ihrem Dienstkonto die IAM-Rollen „Dataplex Universal Catalog Metadata Reader“ (
roles/dataplex.metadataReader), „Dataplex Universal Catalog Viewer“ (roles/dataplex.viewer) und „Dataproc Metastore Metadata User“ (roles/metastore.metadataUser) zuweisen.
Weisen Sie dem Nutzer, der den Job einreicht, die Rolle „Dienstkontonutzer“ (
roles/iam.serviceAccountUser) für das Dienstkonto zu. Eine Anleitung finden Sie unter Zugriff auf Dienstkonten verwalten.Gewähren Sie dem Dataplex Universal Catalog-Lake-Dienstkonto Berechtigungen zur Verwendung des Dienstkontos. Das Dataplex Universal Catalog-Lake-Dienstkonto finden Sie in der Google Cloud Console auf der Seite Lake-Details.
Wenn sich das Projekt mit dem Dataplex Universal Catalog-Datensee von dem Projekt unterscheidet, in dem die Aufgabe ausgeführt werden soll, weisen Sie dem Dienstkonto für den Dataplex Universal Catalog-Datensee die Rolle Dataproc-Bearbeiter für das Projekt zu, in dem Sie die Aufgabe ausführen.
Platzieren Sie die erforderlichen Codeartefakte (JAR-, Python- oder SQL-Scriptdateien) oder archivierten Dateien (
.jar,.tar,.tar.gz,.tgz,.zip) in einem Cloud Storage-Pfad.Das Dienstkonto muss die erforderliche
storage.objects.get-Berechtigung für den Cloud Storage-Bucket haben, in dem diese Codeartefakte gespeichert werden.
Spark-Aufgabe (Java oder Python) planen
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Dataplex Universal Catalog“ auf.
Rufen Sie die Ansicht Prozess auf.
Klicken Sie auf Aufgabe erstellen.
Klicken Sie unter Benutzerdefinierte Spark-Aufgabe erstellen auf Aufgabe erstellen.
Wählen Sie einen Dataplex Universal Catalog-Lake aus.
Geben Sie einen Aufgabennamen an.
Erstellen Sie eine ID für Ihre Aufgabe.
Wählen Sie im Abschnitt Task-Konfiguration unter Typ die Option Spark oder PySpark aus.
Geben Sie die entsprechenden Argumente ein.
Geben Sie im Feld Dienstkonto ein Nutzerdienstkonto ein, mit dem Ihre benutzerdefinierte Spark-Aufgabe ausgeführt werden kann.
Klicken Sie auf Weiter.
Optional: Zeitplan festlegen: Wählen Sie Einmal ausführen oder Wiederholen aus. Füllen Sie die Pflichtfelder aus.
Klicken Sie auf Weiter.
Optional: Ressourcen anpassen und Zusätzliche Einstellungen hinzufügen
Klicken Sie auf Erstellen.
gcloud
Sie können eine Spark-Aufgabe (Java / Python) mit dem Befehl „gcloud CLI planen. In der folgenden Tabelle sind die erforderlichen und optionalen Parameter aufgeführt:
| Parameter | Beschreibung |
|---|---|
--lake |
Die Lake-ID für die Lake-Ressource des Dataplex Universal Catalog-Dienstes. |
--location |
Der Speicherort des Dataplex Universal Catalog-Dienstes. |
--spark-main-class |
Die Hauptklasse des Treibers. Die jar-Datei mit der Klasse muss sich im Standardverzeichnis CLASSPATH befinden.
|
--spark-main-jar-file-uri |
Der Cloud Storage-URI der jar-Datei, die die Hauptklasse enthält.
|
--spark-archive-uris |
Optional: Cloud Storage-URIs von Archiven, die in das Arbeitsverzeichnis jedes Executors extrahiert werden sollen. Unterstützte Dateitypen: .jar, .tar, .tar.gz, .tgz und .zip
|
--spark-file-uris |
Optional: Cloud Storage-URIs von Dateien, die im Arbeitsverzeichnis jedes Executors abgelegt werden sollen. |
--batch-executors-count |
Optional: Die Gesamtzahl der Jobausführer. Der Standardwert liegt bei 2. |
--batch-max-executors-count |
Optional: Die maximale Anzahl konfigurierbarer Executors. Der Standardwert ist 1.000. Wenn batch-max-executors-count größer als batch-executors-count ist, ist das Autoscaling im Dataplex Universal Catalog aktiviert.
|
--container-image-java-jars |
Optional: Eine Liste von Java-JAR-Dateien, die dem Pfad hinzugefügt werden sollen. Zu den gültigen Eingaben gehören Cloud Storage-URIs zu Jar-Binärdateien. Beispiel: gs://bucket-name/my/path/to/file.jar.
|
--container-image-properties |
Optional: Property-Schlüssel im prefix:property-FormatBeispiel: core:hadoop.tmp.dir.Weitere Informationen finden Sie unter Clusterattribute. |
--vpc-network-tags |
Optional: Eine Liste der Netzwerk-Tags, die auf den Job angewendet werden sollen. |
--vpc-network-name |
Optional: Das Virtual Private Cloud-Netzwerk, in dem der Job ausgeführt wird. Standardmäßig verwendet der Dataplex Universal Catalog das VPC-Netzwerk mit dem Namen Default im Projekt. Sie müssen nur eine der beiden Optionen verwenden: --vpc-network-name oder --vpc-sub-network-name.
|
--vpc-sub-network-name |
Optional: Das VPC-Subnetzwerk, in dem der Job ausgeführt wird.
Sie müssen nur eine der beiden Optionen --vpc-sub-network-name oder --vpc-network-name verwenden.
|
--trigger-type |
Triggertyp der vom Nutzer angegebenen Aufgabe. Folgende Werte sind zulässig:ON_DEMAND – Die Aufgabe wird kurz nach dem Erstellen der Aufgabe einmal ausgeführt.RECURRING: Die Aufgabe wird regelmäßig nach einem Zeitplan ausgeführt.
|
--trigger-start-time |
Optional: Die Uhrzeit der ersten Ausführung der Aufgabe. Das Format lautet {year}-{month}-{day}T{hour}:{min}:{sec}Z, wobei Z für die Zeitzone UTC steht. Beispiel: „2017-01-15T01:30:00Z“ steht für 01:30 Uhr UTC am 15. Januar 2017. Wenn dieser Wert nicht angegeben ist, wird die Aufgabe nach dem Einreichen ausgeführt, wenn der Triggertyp ON_DEMAND ist, oder gemäß dem angegebenen Zeitplan, wenn der Triggertyp RECURRING ist.
|
--trigger-disabled |
Optional: Verhindert die Ausführung der Aufgabe. Mit diesem Parameter werden die bereits laufenden Aufgaben nicht abgebrochen, sondern die RECURRING-Aufgaben werden vorübergehend deaktiviert.
|
--trigger-max-retires |
Optional: Die Anzahl der Wiederholungsversuche, bevor der Vorgang abgebrochen wird. Legen Sie den Wert auf „0“, damit eine fehlgeschlagene Aufgabe nie wiederholt wird. |
--trigger-schedule |
Cron-Zeitplan für die regelmäßige Ausführung von Aufgaben. |
--description |
Optional: Beschreibung der Aufgabe. |
--display-name |
Optional: Anzeigename der Aufgabe. |
--labels |
Optional: Liste der hinzuzufügenden Label-KEY=VALUE-Paare. |
--execution-args |
Optional: Argumente, die an die Aufgabe übergeben werden sollen. Argumente können eine Mischung aus Schlüssel/Wert-Paaren sein. Sie können eine durch Kommas getrennte Liste von Schlüssel/Wert-Paaren als Ausführungsargumente übergeben. Wenn Sie Positionsargumente übergeben möchten, legen Sie den Schlüssel auf TASK_ARGS und den Wert auf einen kommagetrennten String aller Positionsargumente fest. Wenn Sie ein anderes Trennzeichen als ein Komma verwenden möchten, lesen Sie den Hilfeartikel Escaping.Wenn key-value und Positionsargumente zusammen übergeben werden, wird TASK_ARGS als letztes Argument übergeben.
|
--execution-service-account |
Dienstkonto, das zum Ausführen einer Aufgabe verwendet werden soll. |
--max-job-execution-lifetime |
Optional: Die maximale Dauer, nach der die Jobausführung abläuft. |
--container-image |
Optional: Benutzerdefiniertes Container-Image für die Laufzeitumgebung des Jobs. Wenn keine Angabe erfolgt, wird ein Standardcontainer-Image verwendet. |
--kms-key |
Optional: Der Cloud KMS-Schlüssel, der für die Verschlüsselung verwendet werden soll, im Format:projects/{project_number}/locations/{location_id}/keyRings/{key-ring-name}/cryptoKeys/{key-name}
|
Java-Beispiel:
glcoud dataplex tasks create --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> --trigger-type=ON_DEMAND –spark-main-jar-file-uri=<gcs location to java file> --execution-service-account=<service-account-email> --trigger-start-time=<timestamp after which job starts ex. 2099-01-01T00:00:00Z> --labels=key1=value1,key2=value3,key3=value3 --execution-args=arg1=value1,arg2=value3,arg3=value3 <task-id>
PySpark-Beispiel:
gcloud dataplex tasks create --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> --trigger-type=RECURRING --trigger-schedule=<Cron schedule https://en.wikipedia.org/wiki/Cron> --spark-python-script-file=<gcs location to python script> --execution-service-account=<service-account-email> --execution-args=^::^arg1=value1::arg2=value2::TASK_ARGS="pos-arg1, pos-arg2" <task-id>
REST
Verwenden Sie den APIs Explorer, um eine Aufgabe zu erstellen.
Spark SQL-Aufgabe planen
gcloud
Um eine Spark SQL-Aufgabe zu planen, führen Sie denselben gcloud CLI-Befehl wie unter Spark-Aufgabe (Java oder Python) planen mit den folgenden zusätzlichen Parametern aus:
| Parameter | Beschreibung |
|---|---|
--spark-sql-script |
Der SQL-Abfragetext. spark-sql-script oder spark-sql-script-file ist erforderlich. |
--spark-sql-script-file |
Ein Verweis auf eine Abfragedatei. Dieser Wert kann der Cloud Storage-URI der Abfragedatei oder der Pfad zum Inhalt des SQL-Scripts sein.
spark-sql-script oder spark-sql-script-file ist erforderlich. |
--execution-args |
Für Spark SQL-Aufgaben sind die folgenden Argumente obligatorisch und müssen als Positionsargumente übergeben werden:--output_location, <GCS uri of the output directory>--output_format, <output file format>.Unterstützte Formate sind CSV-Dateien, JSON-Dateien, Parquet-Dateien und ORC-Dateien. |
gcloud dataplex tasks create --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> --execution-service-account=<service-account-email> --trigger-type=ON_DEMAND --spark-sql-script=<sql-script> --execution-args=^::^TASK_ARGS="--output_location, <gcs folder location>, --output_format, json" <sql-task-id>
REST
Verwenden Sie den APIs Explorer, um eine Aufgabe zu erstellen.
Aufgabe im Blick behalten
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Dataplex Universal Catalog“ auf:
Rufen Sie die Ansicht Prozess auf.
Auf dem Tab Aufgaben finden Sie eine Liste von Aufgaben, die nach Aufgabenvorlagentypen gefiltert ist.
Klicken Sie in der Spalte Name auf eine Aufgabe, die Sie aufrufen möchten.
Klicken Sie auf die Job-ID der Aufgabe, die Sie aufrufen möchten.
Die Seite „Dataproc“ wird in derGoogle Cloud Console geöffnet. Dort können Sie sich die Monitoring- und Ausgabedetails ansehen.
gcloud
In der folgenden Tabelle sind die gcloud CLI-Befehle zum Überwachen Ihrer Aufgaben aufgeführt.
| Aktion | gcloud CLI-Befehl |
|---|---|
| Aufgaben auflisten | gcloud dataplex tasks list --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> |
| Aufgabendetails aufrufen | gcloud dataplex tasks describe --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> <task-id> |
| Jobs einer Aufgabe auflisten | gcloud dataplex tasks jobs list --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> --task=<task-id> |
| Jobdetails aufrufen | gcloud dataplex tasks jobs describe --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> --task=<task-id> <job-id> |
Der Dataplex Universal Catalog führt Jobs in Dataproc Serverless (Batches) aus. So rufen Sie die Ausführungsprotokolle eines Dataplex Universal Catalog-Jobs auf:
Rufen Sie die Job-ID für Dataproc Serverless (Batches) ab. Führen Sie folgenden Befehl aus:
gcloud dataplex tasks jobs describe --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> --task=<task-id> <job-id>Sehen Sie sich die Protokolle an. Führen Sie den folgenden Befehl mit der Job-ID aus, die Sie durch Ausführen des vorherigen Befehls erhalten haben:
gcloud beta dataproc batches wait --project=<project-name> --region=<location> <job-id>
REST
Wenn Sie eine Aufgabe oder einen Job get oder list möchten, verwenden Sie den APIs Explorer.
Zeitplan verwalten
In der Google Cloud -Konsole können Sie im Dataplex Universal Catalog den Zeitplan einer Aufgabe bearbeiten, eine Aufgabe löschen oder einen laufenden Job abbrechen. In der folgenden Tabelle sind die gcloud CLI-Befehle für diese Aktionen aufgeführt.
| Aktion | gcloud CLI-Befehl |
|---|---|
| Aufgabenzeitplan bearbeiten | gcloud dataplex tasks update --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> --trigger-schedule=<updated-schedule> <task-id> |
| Aufgaben löschen | gcloud dataplex tasks delete --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> <task-id> |
| Job abbrechen | gcloud dataplex tasks jobs cancel --project=<project-name> --location=<location> --lake=<lake-id> --task=<task-id> <job-id> |
Nächste Schritte
- Weitere Informationen finden Sie unter Dataproc-Vorlagen.
- Verwenden Sie eine vordefinierte Vorlage, um Daten schrittweise von Cloud Storage-Assets des Dataplex Universal Catalogs zu BigQuery zu verschieben.
- Weitere Informationen finden Sie unter Benachrichtigungen für Aufgaben im Universal Catalog von Dataplex einrichten.