Gerenciar pipelines
Neste documento, descrevemos como gerenciar pipelines do BigQuery, incluindo como programar e excluir pipelines.
Este documento também descreve como visualizar e gerenciar metadados de pipeline no Knowledge Catalog.
Os pipelines são gerados pelo Dataform.
Antes de começar
- Crie um pipeline do BigQuery.
- Para gerenciar metadados de pipeline no Knowledge Catalog, verifique se a API Dataplex está ativada no seu Google Cloud projeto.
Funções exigidas
Para conseguir as permissões necessárias para gerenciar pipelines, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM:
-
Para visualizar e executar pipelines:
- Leitor do Dataform (
roles/dataform.Viewer) no projeto - Usuário de jobs do BigQuery (
roles/bigquery.jobUser) no projeto
- Leitor do Dataform (
-
Para executar pipelines com credenciais de usuário de uma Conta do Google:
Editor de dados do BigQuery (
roles/bigquery.dataEditor) no projeto ou em conjuntos de dados específicos do BigQuery -
Para excluir pipelines:
Administrador do Dataform (
roles/dataform.Admin) no pipeline -
Para visualizar e gerenciar metadados no Knowledge Catalog:
Editor de catálogo do Dataplex (
roles/dataplex.catalogEditor) no projeto ou no grupo de entradas@bigquery
Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.
Também é possível conseguir as permissões necessárias com papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.
Para mais informações sobre o IAM do Dataform, consulte Controlar o acesso com o IAM.
Se você usar uma conta de serviço personalizada para executar pipelines, precisará conceder os seguintes papéis a essa conta de serviço:
- Usuário de jobs do BigQuery
(
roles/bigquery.jobUser) no projeto - Editor de dados do BigQuery
(
roles/bigquery.dataEditor) no projeto ou em conjuntos de dados específicos do BigQuery - Editor de catálogo do Dataplex
(
roles/dataplex.catalogEditor) no projeto ou no grupo de entradas@bigquery
Visualizar todos os pipelines
Para visualizar uma lista de todos os pipelines do projeto, faça o seguinte:
No Google Cloud console, acesse a BigQuery.
No painel à esquerda, clique em Explorer:

Se o painel esquerdo não aparecer, clique em Expandir painel esquerdo para abrir.
No painel Explorer, expanda o projeto e clique em Pipelines.
Conferir execuções manuais anteriores
Para conferir as execuções manuais anteriores de um pipeline selecionado, siga estas etapas:
No Google Cloud console, acesse a BigQuery.
No painel à esquerda, clique em Explorer:

No painel Explorer, expanda o projeto, clique em Pipelines, e selecione um pipeline.
Clique em Execuções.
Opcional: para atualizar a lista de execuções anteriores, clique em Atualizar.
Configurar alertas para execuções de pipeline com falha
Cada pipeline tem um ID de repositório do Dataform correspondente. Cada execução do pipeline do BigQuery é registrada em Cloud Logging usando o ID do repositório do Dataform correspondente. Você pode usar o Cloud Monitoring para observar tendências nos registros do Cloud Logging para execuções de pipeline do BigQuery e receber notificações quando as condições descritas ocorrerem.
Para receber alertas quando uma execução de pipeline do BigQuery falhar, crie uma política de alertas baseada em registros para o ID de repositório do Dataform correspondente. Para instruções, consulte Configurar alertas para invocações de fluxo de trabalho com falha.
Para encontrar o ID do repositório do Dataform do seu pipeline, faça o seguinte:
No Google Cloud console, acesse a BigQuery.
No painel à esquerda, clique em Explorer:

No painel Explorer, expanda o projeto, clique em Pipelines, e selecione um pipeline.
Clique em Configurações.
O ID do repositório do Dataform do seu pipeline é exibido na parte de baixo da guia Configurações.
Excluir um pipeline
Para excluir um pipeline permanentemente, siga estas etapas:
No Google Cloud console, acesse a BigQuery.
No painel à esquerda, clique em Explorer:

No painel Explorer, expanda o projeto e clique em Pipelines.
Encontre o pipeline que você quer excluir.
Clique em Ver ações ao lado do pipeline e clique em Excluir.
Clique em Excluir.
Gerenciar metadados no Knowledge Catalog
O Knowledge Catalog permite armazenar e gerenciar metadados para pipelines. Os pipelines estão disponíveis no Knowledge Catalog por padrão, sem configuração adicional.
É possível usar o Knowledge Catalog para gerenciar pipelines em todos os locais de pipeline. O gerenciamento de pipelines no Knowledge Catalog está sujeito a cotas e limites do Knowledge Catalog e preços do Knowledge Catalog.
O Knowledge Catalog recupera automaticamente os seguintes metadados de pipelines:
- Nome do recurso de dados
- Recurso de dados pai
- Local do recurso de dados
- Tipo de recurso de dados
- Projeto correspondente Google Cloud
O Knowledge Catalog registra pipelines como entradas com os seguintes valores de entrada:
- Grupo de entradas do sistema
- O grupo de entradas do sistema
para pipelines é
@dataform. Para visualizar detalhes das entradas de pipeline no Knowledge Catalog, é necessário visualizar o grupo de entradas do sistemadataform. Para instruções sobre como visualizar uma lista de todas as entradas em um grupo de entradas, consulte Visualizar detalhes de um grupo de entradas na documentação do Knowledge Catalog. - Tipo de entrada do sistema
- O tipo de entrada do sistema
para pipelines é
dataform-code-asset. Para visualizar detalhes de pipelines,é necessário visualizar o tipo de entrada do sistemadataform-code-asset, filtrar os resultados com um filtro baseado em aspectos, e definir o campotypeno aspectodataform-code-assetcomoWORKFLOW. Em seguida, selecione uma entrada do pipeline selecionado. Para instruções sobre como visualizar detalhes de um tipo de entrada selecionado, consulte Visualizar detalhes de um tipo de entrada na documentação do Knowledge Catalog. Para instruções sobre como visualizar detalhes de uma entrada selecionada, consulte Visualizar detalhes de uma entrada na documentação do Knowledge Catalog. - Tipo de aspecto do sistema
- O tipo de aspecto do sistema
para pipelines é
dataform-code-asset. Para fornecer contexto adicional aos pipelines no Knowledge Catalog anotando as entradas de pipeline de dados com aspectos, visualize o tipo de aspectodataform-code-asset, filtre os resultados com um filtro baseado em aspectos, e defina o campotypeno aspectodataform-code-assetcomoWORKFLOW. Para instruções sobre como anotar entradas com aspectos, consulte Gerenciar aspectos e enriquecer metadados na documentação do Knowledge Catalog. - Tipo
- O tipo de telas de dados é
WORKFLOW. Esse tipo permite filtrar pipelines nodataform-code-assettipo de entrada do sistema e nodataform-code-assettipo de aspecto usando aaspect:dataplex-types.global.dataform-code-asset.type=WORKFLOWconsulta em um filtro baseado em aspectos.
Para instruções sobre como pesquisar recursos no Knowledge Catalog, consulte Pesquisar recursos de dados no Knowledge Catalog na documentação do Knowledge Catalog.
Integração de enriquecimento de metadados e tabela de qualidade de dados
O Dataform pode publicar os seguintes metadados no Knowledge Catalog:
- Tipo de aspecto da visão geral
- Tipo de aspecto genérico
- Tipo de aspecto da tabela de qualidade de dados
As declarações do Dataform são integradas automaticamente à tabela de qualidade de dados do Knowledge Catalog. Durante a execução do pipeline, os resultados de todas as declarações do Dataform são publicados automaticamente no Knowledge Catalog. Esses resultados preenchem a tabela de qualidade de dados do Knowledge Catalog com um status de aprovação ou falha.
Para verificar o status de uma atualização de metadados, siga as instruções em Conferir execuções manuais anteriores.
Depois que os metadados forem sincronizados, você poderá pesquisar e visualizar a entrada no Knowledge Catalog. Para mais informações, consulte Pesquisar recursos.
A seguir
- Saiba mais sobre os pipelines do BigQuery.
- Saiba como criar pipelines.
- Saiba como programar pipelines.