Подтвердить что ты не робот

Запись в облачное хранилище Google из PubSub с использованием Cloud Dataflow с использованием DoFn

Я пытаюсь писать сообщения Google PubSub в Google Cloud Storage с помощью Google Cloud Dataflow. Я знаю, что TextIO/AvroIO не поддерживает потоковые конвейеры. Тем не менее, я прочитал в [1], что запись в GCS в потоковом конвейере от ParDo/DoFn в комментарии автора. Я построил трубопровод, выполнив их статью так близко, как только мог.

Я стремился к такому поведению:

  • Сообщения, выписанные партиями до 100 объектов в GCS (по одному на окно) по пути, который соответствует времени, когда сообщение было опубликовано в dataflow-requests/[isodate-time]/[paneIndex].

Я получаю разные результаты:

  • В каждом почасовом окне есть только одно окно. Поэтому я получаю только один файл в каждом часовом "ковше" (это действительно путь объекта в GCS). Уменьшение MAX_EVENTS_IN_FILE до 10 не имело значения, но только одна панель/файл.
  • В каждом объекте GCS есть только одно сообщение.
  • Конвейер иногда вызывает ошибку CRC при записи в GCS.

Как исправить эти проблемы и получить поведение, которое я ожидаю?

Пример вывода журнала:

21:30:06.977 writing pane 0 to blob dataflow-requests/2016-04-08T20:59:59.999Z/0
21:30:06.977 writing pane 0 to blob dataflow-requests/2016-04-08T20:59:59.999Z/0
21:30:07.773 sucessfully write pane 0 to blob dataflow-requests/2016-04-08T20:59:59.999Z/0
21:30:07.846 sucessfully write pane 0 to blob dataflow-requests/2016-04-08T20:59:59.999Z/0
21:30:07.847 writing pane 0 to blob dataflow-requests/2016-04-08T20:59:59.999Z/0

Вот мой код:

package com.example.dataflow;

import com.google.cloud.dataflow.sdk.Pipeline;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.io.PubsubIO;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.options.DataflowPipelineOptions;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.options.PipelineOptions;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.transforms.DoFn;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.transforms.ParDo;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.transforms.windowing.*;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.values.PCollection;
import com.google.gcloud.storage.BlobId;
import com.google.gcloud.storage.BlobInfo;
import com.google.gcloud.storage.Storage;
import com.google.gcloud.storage.StorageOptions;
import org.joda.time.Duration;
import org.joda.time.format.ISODateTimeFormat;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.IOException;

public class PubSubGcsSSCCEPipepline {

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

    public static final String BUCKET_PATH = "dataflow-requests";

    public static final String BUCKET_NAME = "myBucketName";

    public static final Duration ONE_DAY = Duration.standardDays(1);
    public static final Duration ONE_HOUR = Duration.standardHours(1);
    public static final Duration TEN_SECONDS = Duration.standardSeconds(10);

    public static final int MAX_EVENTS_IN_FILE = 100;

    public static final String PUBSUB_SUBSCRIPTION = "projects/myProjectId/subscriptions/requests-dataflow";

    private static class DoGCSWrite extends DoFn<String, Void>
        implements DoFn.RequiresWindowAccess {

        public transient Storage storage;

        { init(); }

        public void init() { storage = StorageOptions.defaultInstance().service(); }

        private void readObject(java.io.ObjectInputStream in)
                throws IOException, ClassNotFoundException {
            init();
        }

        @Override
        public void processElement(ProcessContext c) throws Exception {
            String isoDate = ISODateTimeFormat.dateTime().print(c.window().maxTimestamp());
            String blobName = String.format("%s/%s/%s", BUCKET_PATH, isoDate, c.pane().getIndex());

            BlobId blobId = BlobId.of(BUCKET_NAME, blobName);
            LOG.info("writing pane {} to blob {}", c.pane().getIndex(), blobName);
            storage.create(BlobInfo.builder(blobId).contentType("text/plain").build(), c.element().getBytes());
            LOG.info("sucessfully write pane {} to blob {}", c.pane().getIndex(), blobName);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().create();
        options.as(DataflowPipelineOptions.class).setStreaming(true);
        Pipeline p = Pipeline.create(options);

        PubsubIO.Read.Bound<String> readFromPubsub = PubsubIO.Read.named("ReadFromPubsub")
                .subscription(PUBSUB_SUBSCRIPTION);

        PCollection<String> streamData = p.apply(readFromPubsub);

        PCollection<String> windows = streamData.apply(Window.<String>into(FixedWindows.of(ONE_HOUR))
                .withAllowedLateness(ONE_DAY)
                .triggering(AfterWatermark.pastEndOfWindow()
                        .withEarlyFirings(AfterPane.elementCountAtLeast(MAX_EVENTS_IN_FILE))
                        .withLateFirings(AfterFirst.of(AfterPane.elementCountAtLeast(MAX_EVENTS_IN_FILE),
                                AfterProcessingTime.pastFirstElementInPane()
                                        .plusDelayOf(TEN_SECONDS))))
                .discardingFiredPanes());

        windows.apply(ParDo.of(new DoGCSWrite()));

        p.run();
    }


}

[1] https://labs.spotify.com/2016/03/10/spotifys-event-delivery-the-road-to-the-cloud-part-iii/

Спасибо Sam McVeety за решение. Вот скорректированный код для тех, кто читает:

package com.example.dataflow;

import com.google.cloud.dataflow.sdk.Pipeline;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.io.PubsubIO;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.options.DataflowPipelineOptions;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.options.PipelineOptions;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.transforms.*;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.transforms.windowing.*;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.values.KV;
import com.google.cloud.dataflow.sdk.values.PCollection;
import com.google.gcloud.WriteChannel;
import com.google.gcloud.storage.BlobId;
import com.google.gcloud.storage.BlobInfo;
import com.google.gcloud.storage.Storage;
import com.google.gcloud.storage.StorageOptions;
import org.joda.time.Duration;
import org.joda.time.format.ISODateTimeFormat;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.Iterator;

public class PubSubGcsSSCCEPipepline {

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

    public static final String BUCKET_PATH = "dataflow-requests";

    public static final String BUCKET_NAME = "myBucketName";

    public static final Duration ONE_DAY = Duration.standardDays(1);
    public static final Duration ONE_HOUR = Duration.standardHours(1);
    public static final Duration TEN_SECONDS = Duration.standardSeconds(10);

    public static final int MAX_EVENTS_IN_FILE = 100;

    public static final String PUBSUB_SUBSCRIPTION = "projects/myProjectId/subscriptions/requests-dataflow";

    private static class DoGCSWrite extends DoFn<Iterable<String>, Void>
        implements DoFn.RequiresWindowAccess {

        public transient Storage storage;

        { init(); }

        public void init() { storage = StorageOptions.defaultInstance().service(); }

        private void readObject(java.io.ObjectInputStream in)
                throws IOException, ClassNotFoundException {
            init();
        }

        @Override
        public void processElement(ProcessContext c) throws Exception {
            String isoDate = ISODateTimeFormat.dateTime().print(c.window().maxTimestamp());
            long paneIndex = c.pane().getIndex();
            String blobName = String.format("%s/%s/%s", BUCKET_PATH, isoDate, paneIndex);

            BlobId blobId = BlobId.of(BUCKET_NAME, blobName);

            LOG.info("writing pane {} to blob {}", paneIndex, blobName);
            WriteChannel writer = storage.writer(BlobInfo.builder(blobId).contentType("text/plain").build());
            LOG.info("blob stream opened for pane {} to blob {} ", paneIndex, blobName);
            int i=0;
            for (Iterator<String> it = c.element().iterator(); it.hasNext();) {
                i++;
                writer.write(ByteBuffer.wrap(it.next().getBytes()));
                LOG.info("wrote {} elements to blob {}", i, blobName);
            }
            writer.close();
            LOG.info("sucessfully write pane {} to blob {}", paneIndex, blobName);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().create();
        options.as(DataflowPipelineOptions.class).setStreaming(true);
        Pipeline p = Pipeline.create(options);

        PubsubIO.Read.Bound<String> readFromPubsub = PubsubIO.Read.named("ReadFromPubsub")
                .subscription(PUBSUB_SUBSCRIPTION);

        PCollection<String> streamData = p.apply(readFromPubsub);
        PCollection<KV<String, String>> keyedStream =
                streamData.apply(WithKeys.of(new SerializableFunction<String, String>() {
                    public String apply(String s) { return "constant"; } }));

        PCollection<KV<String, Iterable<String>>> keyedWindows = keyedStream
                .apply(Window.<KV<String, String>>into(FixedWindows.of(ONE_HOUR))
                        .withAllowedLateness(ONE_DAY)
                        .triggering(AfterWatermark.pastEndOfWindow()
                                .withEarlyFirings(AfterPane.elementCountAtLeast(MAX_EVENTS_IN_FILE))
                                .withLateFirings(AfterFirst.of(AfterPane.elementCountAtLeast(MAX_EVENTS_IN_FILE),
                                        AfterProcessingTime.pastFirstElementInPane()
                                                .plusDelayOf(TEN_SECONDS))))
                        .discardingFiredPanes())
                .apply(GroupByKey.create());


        PCollection<Iterable<String>> windows = keyedWindows
                .apply(Values.<Iterable<String>>create());


        windows.apply(ParDo.of(new DoGCSWrite()));

        p.run();
    }

}
4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Здесь есть информация о том, что вам понадобится GroupByKey для того, чтобы панели были агрегированы. Пример Spotify ссылается на это как "Материализация панелей выполняется в преобразовании" Совокупные события ", которое является не чем иным, как преобразованием GroupByKey", но это тонкая точка. Вам нужно будет предоставить ключ, чтобы сделать это, и в вашем случае будет отображаться постоянное значение.

  PCollection<String> streamData = p.apply(readFromPubsub);
  PCollection<KV<String, String>> keyedStream =
        streamData.apply(WithKeys.of(new SerializableFunction<String, String>() {
           public Integer apply(String s) { return "constant"; } }));

На этом этапе вы можете применить свою функцию оконной обработки, а затем окончательный GroupByKey, чтобы получить желаемое поведение:

  PCollection<String, Iterable<String>> keyedWindows = keyedStream.apply(...)
       .apply(GroupByKey.create());
  PCollection<Iterable<String>> windows = keyedWindows
       .apply(Values.<Iterable<String>>create());

Теперь элементы в processElement будут Iterable<String> с размером 100 или более.

Мы создали https://issues.apache.org/jira/browse/BEAM-184, чтобы сделать эту процедуру более ясной.

Ответ 2

Начиная с Beam 2.0, TextIO/AvroIO поддерживают запись неограниченных коллекций - см. documentation, в частности, вы необходимо указать withWindowedWrites().