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@Tusnori(space)

Cloud ComposerでBigQueryにデータを取り込んでみる

Posted at

　1つ前の投稿で、Cloud Functionsで天気情報を取得、蓄積する方法を紹介しました。小規模な処理であればCloud Functionsで十分なのですが、処理が複雑になると以下のような問題点があります。

  • 処理の進捗状況が把握しずらい
  • 再実行オペレーションが行き当たりばったりになりがち（そもそもやりにくい）

　これらを解決してくれるのがワークフローであり、Google CloudではCloud Composerが提供されています。Cloud Composerは、Apache Airflowで構築された、フルマネージドのワークフローサービスでなので、ユーザはワークフロー開発に専念することができます。

この投稿の実装範囲

　今回はCloud Composerを利用して、以下のことを実装したいと思います。

  • GCSバケットに特定のファイルが存在することを検知
  • BigQueryへのデータ読込

前回は、Cloud Functionsで提供されているGCS上でファイル作成のイベントを検知する仕組みを利用しましたが、ここら辺もCloud Composerで実装していきます。下の処理概要の図の赤枠部分をComposerで実行制御します。
OpenWeather情報取得1.jpg

Cloud Composerの環境設定

　この投稿では、Cloud Composerの環境構築の詳細部分については説明を割愛しますが、Googleが環境構築のドキュメントを作成してくれているので、それに従えばOKです。私は以下のような感じで環境を作成しました。

  • ロケーション：asia-east2
  • ノード数：3
  • マシンタイプ：n1-standard-1
  • イメージバージョン：composer-1.18.6-airflow-2.2.3
  • Python：3

作成完了までおおよそ20分程度かかります。

Apache Airflowについて

　Apache Airflowは、PythonでDAG（有向非巡回グラフ）を定義します。ざっくりですが、以下の順序でプログラムを書き起こしていきます。

  • DAGの設定
  • 各タスクの設定
  • タスク間の前後関係の設定

Airflowのチュートリアル見てもらえばなんとなく分かるのですが、作成したコードをみながら順番に確認していきましょう。

ソースコード

　私が作成したPythonのソースコードは、以下の通りです。

importBigQuery.py
from datetime import datetime, timedelta
import json
import pendulum

# The DAG object; we'll need this to instantiate a DAG
from airflow import DAG

# Operators; we need this to operate!
from airflow.contrib.operators.gcs_to_bq import GoogleCloudStorageToBigQueryOperator
from airflow.contrib.sensors.gcs_sensor import GoogleCloudStoragePrefixSensor
from airflow.operators.dummy import DummyOperator

bucket = "対象のバケット名をここに記載してください"

with DAG(
    'importBigQuery_WeatherData',
    # These args will get passed on to each operator
    # You can override them on a per-task basis during operator initialization
    default_args={
        'depends_on_past': False,
        'email': ['airflow@example.com'],
        'email_on_failure': False,
        'email_on_retry': False,
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=10),
        # 'queue': 'bash_queue',
        # 'pool': 'backfill',
        # 'priority_weight': 10,
        # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),
        # 'wait_for_downstream': False,
        # 'sla': timedelta(hours=2),
        # 'execution_timeout': timedelta(seconds=300),
        # 'on_failure_callback': some_function,
        # 'on_success_callback': some_other_function,
        # 'on_retry_callback': another_function,
        # 'sla_miss_callback': yet_another_function,
        # 'trigger_rule': 'all_success'
    },
    description='import Weather Data to BigQuery',
    start_date=datetime(2021, 4, 1, tzinfo=pendulum.timezone('Asia/Tokyo')),
    schedule_interval="30 9 * * *",
    catchup=False,
    tags=['WeatherData'],
) as dag:

    with open('/home/airflow/gcs/dags/target_city.json', "r") as f:
        f_json = json.load(f)
        end_tasks=dict()
        for city_json in f_json:
            city_name = city_json["city_name"]
            current_sensor = GoogleCloudStoragePrefixSensor(
                task_id = "sensor-current-" + city_name,
                bucket=bucket,
                prefix="current_" + city_name + "_{{ next_execution_date | ds_nodash }}"
            )

            current_import = GoogleCloudStorageToBigQueryOperator(
                task_id = "import-current-" + city_name,
                bucket=bucket,
                source_objects=["current_" + city_name + "_{{ next_execution_date | ds_nodash }}.json"],
                source_format="NEWLINE_DELIMITED_JSON",
                destination_project_dataset_table='sandbox.current_' + city_name + "_{{ next_execution_date | ds_nodash }}",
                write_disposition='WRITE_TRUNCATE',
            )

            end_tasks["import-"+city_name] = current_import

            current_sensor >> current_import
        
        all_success = DummyOperator(
            task_id = "All-Success"
        )

    for end_tasks_key in end_tasks.keys():
        end_tasks[end_tasks_key] >> all_success

DAGの設定

　DAGの設定部分は以下の箇所です。

with DAG(
    'importBigQuery_WeatherData',
    # These args will get passed on to each operator
    # You can override them on a per-task basis during operator initialization
    default_args={
        'depends_on_past': False,
        'email': ['airflow@example.com'],
        'email_on_failure': False,
        'email_on_retry': False,
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=10),
        # 'queue': 'bash_queue',
        # 'pool': 'backfill',
        # 'priority_weight': 10,
        # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),
        # 'wait_for_downstream': False,
        # 'sla': timedelta(hours=2),
        # 'execution_timeout': timedelta(seconds=300),
        # 'on_failure_callback': some_function,
        # 'on_success_callback': some_other_function,
        # 'on_retry_callback': another_function,
        # 'sla_miss_callback': yet_another_function,
        # 'trigger_rule': 'all_success'
    },
    description='import Weather Data to BigQuery',
    start_date=datetime(2021, 4, 1, tzinfo=pendulum.timezone('Asia/Tokyo')),
    schedule_interval="30 9 * * *",
    catchup=False,
    tags=['WeatherData'],
) as dag:

　ここには実行するDAGの以下のような設定を定義します。

  • DAGの名称
  • 処理失敗時の挙動
  • リトライ実行回数
  • リトライまでの時間間隔
  • タイムアウト時間
  • 実行開始日
  • 実行スケジュール

など色々あります。ここら辺は別の機会に個々の項目について、丁寧にまとめて行こうと思います。

各タスクの設定

　各タスクの定義は２箇所で行っています。1つ目は、「GoogleCloudStoragePrefixSensor」と「GoogleCloudStorageToBiQueryOperator」を利用して、GCP上のファイルの存在確認処理、JSONファイルのインポート処理を定義しています。

    with open('/home/airflow/gcs/dags/target_city.json', "r") as f:
        f_json = json.load(f)
        end_tasks=dict()
        for city_json in f_json:
            city_name = city_json["city_name"]
            current_sensor = GoogleCloudStoragePrefixSensor(
                task_id = "sensor-current-" + city_name,
                bucket=bucket,
                prefix="current_" + city_name + "_{{ next_execution_date | ds_nodash }}"
            )

            current_import = GoogleCloudStorageToBigQueryOperator(
                task_id = "import-current-" + city_name,
                bucket=bucket,
                source_objects=["current_" + city_name + "_{{ next_execution_date | ds_nodash }}.json"],
                source_format="NEWLINE_DELIMITED_JSON",
                destination_project_dataset_table='sandbox.current_' + city_name + "_{{ next_execution_date | ds_nodash }}",
                write_disposition='WRITE_TRUNCATE',
            )

            end_tasks["import-"+city_name] = current_import

　2つ目は、「DummyOpererator」を利用して、すべてのインポート処理が終わった後にDAG内のタスクがすべて終了したことを確認するためのダミータスクを定義しました。これくらいの小規模DAGであればよいですが、大規模になってくると確認が面倒になってくるので。
　それと、プログラムの中で登場する{{ }}で囲まれた部分は、airflow上で特別な意味を持ちます。実行日を制御するはexecution_dateなどよく利用するのですが、結構仕様がややこしいのでこちらも別途DAGの設定と合わせて詳細なお話をまとめようと思います。ここら辺の話はAirflowのドキュメントにもまとまっているので、参照してみるといいかもです。

タスク間の前後関係の設定

　最後にタスクの前後関係を定義を見ていきます。これも2箇所で行っています。タスクの依存関係は「>>」を使います。1つ目は、ファイルの存在検知とインポート処理の前後関係を定義しています。

current_sensor >> current_import

2つ目はインポート処理とダミータスクの前後関係を定義しています。

for end_tasks_key in end_tasks.keys():
    end_tasks[end_tasks_key] >> all_success

都市名の定義ファイル

target_city.json
[
    {
        "city_name":"fukuoka"
    },
    {
        "city_name":"tokyo"
    }
]

Web管理画面について

　Composer環境の作成が完了すると、Cloud Consoleの画面は以下のようになっています。
Composer.JPG

　赤枠部分のリンクをクリックすると、以下のようなApache Airflowの管理画面が表示されます。
Composer1.JPG
airflow_monitoringというDAGすでに登録されていますが、これは状態監視を行うために稼働しているものとなります。このままにしているとずっと動き続けるので、邪魔だなと思ったらスケジュールを止めちゃうこともできます。止め方は簡単です。上の赤枠部分をクリックするとスケジュールが停止します。
Composer1.JPG
クリックして色が変わればOKです。
Composer2.JPG
これでスケジュールを停止させることができました！

プログラムのリリースについて

　同じくCloud ConsoleのComposer画面からDAGフォルダのリンクをクリックします。
Composer.JPG

　するとGCSの画面が新しいタブで開かれます。
Composer3.JPG
　ここに必要なファイルをアップロードすれば、リリース完了です。ということで、先ほどの「importBigQuery.py」と「target_city.json」をアップロードします。
Composer4.JPG

　AirflowのWeb管理画面に戻ると・・・
Composer5.JPG
　importBigQuery_WeatherDataというDAGが以下されています。表示されない場合は、ブラウザの更新をやってみてください。また、DAG名をクリックすると詳細情報を見ることができます。
最初に表示されるのが、Tree画面です。これは、DAGの階層構造および、過去の実行結果を参照することができます。
Composer6.JPG
　Graphタブを押すと以下のような画面が表示されます。
Composer7.JPG
　いかにもワークフローのような画面が表示されました。この例ではsensor-current-fukuokaとsensor-current-tokyoという2タスクが、GCS上のファイル存在有無を確認行っている状態で、現在ファイルが存在しないため実行中（running）のステータスとなっています。それでは、ファイルを配置して処理が動くか確かめていきます。
Composer10.JPG
対象ファイルを配置すると・・・
Composer8.JPG
動き出しました！濃い緑色が正常終了です。もう少し待つと・・・
Composer9.JPG
無事すべて正常終了しました。

BigQueryの確認

　念のためデータがインポートされているか確認します。
Composer11.JPG
インポートされてました！

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