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Fazer streaming de mensagens do Pub/Sub Lite usando o Dataflow

Como alternativa à gravação e execução dos seus próprios programas de processamento de dados, é possível usar o Dataflow com o conector de E/S do Pub/Sub Lite para Apache Beam. de dados. O Dataflow é um serviço totalmente gerenciado para transformar e enriquecer dados em stream (em tempo real) e modos de lote com a mesma confiabilidade e expressividade. Ele executa programas desenvolvidos de maneira confiável usando o SDK do Apache Beam, que tem um conjunto extensível de abstrações avançadas de processamento com estado e conectores de E/S para outros sistemas de streaming e em lote.

Neste guia de início rápido, mostramos como escrever um pipeline do Apache Beam que:

Ler mensagens do Pub/Sub Lite
Organizar em janelas (ou agrupar) as mensagens por carimbo de data/hora
gravar as mensagens no Cloud Storage.

Ela também mostra como:

Enviar o pipeline para ser executado no Dataflow
Criar um modelo flexível do Dataflow a partir do pipeline

Este tutorial requer o Maven, mas também é possível converter o exemplo do Maven para o Gradle. Para saber mais, consulte Opcional: converter do Maven para o Gradle.

Antes de começar

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Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

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.

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

Enable the Pub/Sub Lite, Dataflow, Google Cloud Storage JSON API, and Cloud Logging APIs:

gcloud services enable pubsublite.googleapis.com  dataflow.googleapis.com  storage-api.googleapis.com  logging.googleapis.com

Set up authentication:

Create the service account:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.
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/pubsublite.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
Note: The --role flag affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
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

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

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.

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

Enable the Pub/Sub Lite, Dataflow, Google Cloud Storage JSON API, and Cloud Logging APIs:

gcloud services enable pubsublite.googleapis.com  dataflow.googleapis.com  storage-api.googleapis.com  logging.googleapis.com

Set up authentication:

Create the service account:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.
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/pubsublite.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
Note: The --role flag affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
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

Create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```

Configurar seu projeto do Pub/Sub Lite

Crie variáveis para o bucket do Cloud Storage, o projeto e Região do Dataflow. Os nomes dos intervalos do Cloud Storage precisam ser globalmente exclusivos. A região do Dataflow precisa ser válida em que é possível executar o job. Para mais informações sobre regiões e locais, consulte Locais do Dataflow.
```
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export SERVICE_ACCOUNT=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
export BUCKET=BUCKET_NAME
export DATAFLOW_REGION=DATAFLOW_REGION
```
Crie um bucket do Cloud Storage que pertença a este projeto:
```
   gcloud storage buckets create gs://$BUCKET
```

Criar um tópico e uma assinatura zonal do Lite do Pub/Sub Lite

Criar um tópico zonal do Lite Pub/Sub Lite e uma assinatura do Lite.

Para o local Lite, escolha um local compatível do Pub/Sub Lite. Você também deve especificar uma zona para a região. Por exemplo, us-central1-a.

export TOPIC=LITE_TOPIC_ID
export SUBSCRIPTION=LITE_SUBSCRIPTION_ID
export LITE_LOCATION=LITE_LOCATION
gcloud pubsub lite-topics create $TOPIC \
      --location=$LITE_LOCATION \
      --partitions=1 \
      --per-partition-bytes=30GiB
gcloud pubsub lite-subscriptions create $SUBSCRIPTION \
      --location=$LITE_LOCATION \
      --topic=$TOPIC \
      --starting-offset=beginning

Fazer streaming de mensagens para o Dataflow

Faça o download do exemplo de código do guia de início rápido

Clone o repositório do guia de início rápido e navegue até o diretório do código de amostra.

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

Código de amostra

Este exemplo de código usa o Dataflow para:

Leia as mensagens de uma assinatura do Pub/Sub Lite como fonte ilimitada.
Agrupar mensagens com base nos carimbos de data/hora de publicação usando janelas de tempo fixas e o gatilho padrão.
Gravar as mensagens agrupadas em arquivos no Cloud Storage.

Java

Antes de executar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java nas bibliotecas de cliente do Pub/Sub Lite.


import com.google.cloud.pubsublite.SubscriptionPath;
import com.google.cloud.pubsublite.proto.SequencedMessage;
import org.apache.beam.examples.common.WriteOneFilePerWindow;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsublite.PubsubLiteIO;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsublite.SubscriberOptions;
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.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.FixedWindows;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.Window;
import org.apache.beam.sdk.values.TypeDescriptors;
import org.joda.time.Duration;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class PubsubliteToGcs {
  /*
   * Define your own configuration options. Add your arguments to be processed
   * by the command-line parser.
   */
  public interface PubsubliteToGcsOptions extends StreamingOptions {
    @Description("Your Pub/Sub Lite subscription.")
    @Required
    String getSubscription();

    void setSubscription(String value);

    @Description("Window size of output files in minutes.")
    @Default.Integer(1)
    Integer getWindowSize();

    void setWindowSize(Integer value);

    @Description("Filename prefix of output files.")
    @Required
    String getOutput();

    void setOutput(String value);
  }

  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(PubsubliteToGcs.class);

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

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

    options.setStreaming(true);

    SubscriberOptions subscriberOptions =
        SubscriberOptions.newBuilder()
            .setSubscriptionPath(SubscriptionPath.parse(options.getSubscription()))
            .build();

    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    pipeline
        .apply("Read From Pub/Sub Lite", PubsubLiteIO.read(subscriberOptions))
        .apply(
            "Convert messages",
            MapElements.into(TypeDescriptors.strings())
                .via(
                    (SequencedMessage sequencedMessage) -> {
                      String data = sequencedMessage.getMessage().getData().toStringUtf8();
                      LOG.info("Received: " + data);
                      long publishTime = sequencedMessage.getPublishTime().getSeconds();
                      return data + "\t" + publishTime;
                    }))
        .apply(
            "Apply windowing function",
            Window
                // Group the elements using fixed-sized time intervals based on the element
                // timestamp (using the default event time trigger). The element timestamp
                // is the publish timestamp associated with a message.
                //
                // NOTE: If data is not being continuously ingested, such as with a batch or
                // intermittent publisher, the final window will never close as the watermark
                // will not advance. If this is a possibility with your pipeline, you should
                // add an additional processing time trigger to force window closure after
                // enough time has passed. See
                // https://beam.apache.org/documentation/programming-guide/#triggers
                // for more information.
                .<String>into(FixedWindows.of(Duration.standardMinutes(options.getWindowSize()))))
        .apply("Write elements to GCS", new WriteOneFilePerWindow(options.getOutput(), numShards));

    // Execute the pipeline. You may add `.waitUntilFinish()` to observe logs in your console, but
    // `waitUntilFinish()` will not work in Dataflow Flex Templates.
    pipeline.run();
  }
}

Iniciar o pipeline do Dataflow

Para iniciar o pipeline no Dataflow, execute o seguinte comando:

mvn compile exec:java \
    -Dexec.mainClass=examples.PubsubliteToGcs \
    -Dexec.args=" \
        --subscription=projects/$PROJECT_ID/locations/$LITE_LOCATION/subscriptions/$SUBSCRIPTION \
        --output=gs://$BUCKET/samples/output \
        --windowSize=1 \
        --project=$PROJECT_ID \
        --region=$DATAFLOW_REGION \
        --tempLocation=gs://$BUCKET/temp \
        --runner=DataflowRunner \
        --serviceAccount=$SERVICE_ACCOUNT"

O comando anterior inicia um job do Dataflow. Acesse o link na saída do console para acessar o job no console de monitoramento do Dataflow.

Observar o andamento do job

Observe o andamento do job no console do Dataflow.

Acessar o console do Dataflow

Abra a visualização de detalhes do job para ver:

Gráfico do job
Detalhes da execução
Métricas do job

Publique algumas mensagens no seu tópico do Lite.

gcloud pubsub lite-topics publish $TOPIC \
    --location=$LITE_LOCATION \
    --message="Hello World!"

Talvez seja necessário aguardar alguns minutos para ver as mensagens nos registros do worker.

Use o comando abaixo para verificar quais arquivos foram gravados no Cloud Storage.

gcloud storage ls "gs://$BUCKET/samples/"

A saída será semelhante a esta:

 gs://$BUCKET/samples/output-19:41-19:42-0-of-1
 gs://$BUCKET/samples/output-19:47-19:48-0-of-1
 gs://$BUCKET/samples/output-19:48-19:49-0-of-1

Use o comando abaixo para analisar o conteúdo de um arquivo:

gcloud storage cat "gs://$BUCKET/samples/your-filename"

Opcional: criar um modelo do Dataflow

Você tem a opção de criar um modelo flexível do Dataflow personalizado com base no seu pipeline. Os modelos do Dataflow permitem executar jobs com diferentes parâmetros de entrada do console do Google Cloud ou da linha de comando sem o para configurar um ambiente de desenvolvimento completo em Java.

Crie um JAR multiarquitetura que inclua todas as dependências do pipeline. Você verá target/pubsublite-streaming-bundled-1.0.jar após a execução do comando.
```
mvn clean package -DskipTests=true
```

Forneça nomes e locais para o arquivo de modelo e para a imagem do contêiner do modelo.

export TEMPLATE_PATH="gs://$BUCKET/samples/your-template-file.json"
export TEMPLATE_IMAGE="gcr.io/$PROJECT_ID/your-template-image:latest"

Criar um modelo flexível personalizado. Um arquivo metadata.json obrigatório, que contém a especificação necessária para executar o job, foi fornecido com o exemplo.

gcloud dataflow flex-template build $TEMPLATE_PATH \
    --image-gcr-path $TEMPLATE_IMAGE \
    --sdk-language "JAVA" \
    --flex-template-base-image "JAVA11" \
    --metadata-file "metadata.json" \
    --jar "target/pubsublite-streaming-bundled-1.0.jar" \
    --env FLEX_TEMPLATE_JAVA_MAIN_CLASS="examples.PubsubliteToGcs"

Execute um job usando o modelo flexível personalizado.

Observação: o Pub/Sub Lite permite que apenas um assinante extraia mensagens de uma partição. Se o tópico estiver configurado para ter apenas uma partição, e você usar a assinatura em mais de um job do Dataflow, apenas um job receberá mensagens.

Console

Criar job com base no modelo.
Digite um Nome do job.
Insira sua região do Dataflow.
Escolha seu Modelo personalizado.
Digite o caminho do modelo.
Insira os parâmetros obrigatórios.
Cliquem em Executar job.

gcloud

gcloud dataflow flex-template run "pubsublite-to-gcs-`date +%Y%m%d`" \
     --template-file-gcs-location $TEMPLATE_PATH \
     --parameters subscription="projects/$PROJECT_ID/locations/$LITE_LOCATION/subscriptions/$SUBSCRIPTION" \
     --parameters output="gs://$BUCKET/samples/template-output" \
     --parameters windowSize=1 \
     --region $DATAFLOW_REGION \ 
     --serviceAccount=$SERVICE_ACCOUNT

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, exclua o projeto do Google Cloud com esses recursos.

No console do Dataflow, interrompa o job. Cancele o pipeline em vez de drená-lo.

Exclua o tópico e a assinatura.

gcloud pubsub lite-topics delete $TOPIC
gcloud pubsub lite-subscriptions delete $SUBSCRIPTION

Exclua os arquivos criados pelo pipeline.

gcloud storage rm "gs://$BUCKET/samples/*" --recursive --continue-on-error
gcloud storage rm "gs://$BUCKET/temp/*" --recursive --continue-on-error

Exclua a imagem e o arquivo de modelo, se houver.

gcloud container images delete $TEMPLATE_IMAGE
gcloud storage rm $TEMPLATE_PATH

Remova o bucket do Cloud Storage.

gcloud storage rm gs://$BUCKET --recursive

Exclua a conta de serviço:

gcloud iam service-accounts delete SERVICE_ACCOUNT_EMAIL

Optional: Revoke the authentication credentials that you created, and delete the local credential file.
```
gcloud auth application-default revoke
```
Optional: Revoke credentials from the gcloud CLI.
```
gcloud auth revoke
```

A seguir

Leia mais sobre a configuração de modelos flexíveis do Dataflow.
Entenda os pipelines de streaming do Dataflow.