Cloud Composer を使用して Apache Spark 向け Serverless ワークロードを実行する

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このページでは、Cloud Composer 2 を使用して Serverless for Apache Spark ワークロードを Google Cloudで実行する方法について説明します。

次のセクションの例では、Serverless for Apache Spark のバッチワークロードを管理する 演算子を使用する方法を示しています。これらの演算子は、Serverless for Apache Spark バッチ ワークロードの作成、削除、一覧表示、取得を行う DAG で使用します。

• Serverless for Apache Spark バッチ ワークロードと連携する 演算子 用の DAG を作成します。

  • DataprocCreateBatchOperator
  • DataprocDeleteBatchOperator
  • DataprocListBatchesOperator
  • DataprocGetBatchOperator

• カスタム コンテナと Dataproc Metastore を使用する DAG を作成します。

• これらの DAG の永続履歴サーバーを構成します。

始める前に

1. Dataproc API を有効にします。

   コンソール

   Dataproc API を有効にします。

   API を有効にするために必要なロール

   API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。

   API の有効化

   gcloud

   Dataproc API を有効にします。

   API を有効にするために必要なロール

   API を有効にするには、 権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）が必要です。serviceusage.services.enable詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。

   gcloud services enable dataproc.googleapis.com

2. バッチ ワークロード ファイルの場所を選択します。次のいずれかのオプションを使用できます。

   • このファイルを格納する Cloud Storage バケットを作成する。
   • 環境のバケットを使用する。このファイルを Airflow と同期する必要がないため、/dags フォルダまたは /data フォルダの外に別のサブフォルダを作成できます。例: /batches
   • 既存のバケットを使用します。

ファイルと Airflow 変数を設定する

このセクションでは、このチュートリアルで使用するファイルを設定し、Airflow 変数を構成する方法について説明します。

Serverless for Apache Spark ML ワークロード ファイルをバケットにアップロードする

このチュートリアルのワークロードは、pyspark スクリプトを実行します。

1. 任意の pyspark スクリプトを spark-job.py という名前のローカル ファイルに保存します。 たとえば、サンプルの pyspark スクリプトを使用できます。

2. ファイルをアップロードしますを、選択した場所に 始める前にで。

Airflow 変数を設定する

次のセクションの例では、Airflow 変数を使用しています。これらの変数の値を Airflow で設定すると、DAG コードでこれらの値にアクセスできます。

このチュートリアルの例では、次の Airflow 変数を使用します。使用する例によっては、必要に応じて設定できます。

DAG コードで使用する次の Airflow 変数を設定します。

• project_id: プロジェクト ID.
• bucket_name: ワークロードのメインの Python ファイル（spark-job.py）が配置されているバケットの URI。このロケーションは、始める前にで選択しました。
• phs_cluster: 永続的履歴サーバーのクラスタ名。この変数は、永続履歴サーバーを作成するときに設定します。
• image_name: カスタム コンテナ イメージの名前とタグ（image:tag）。この変数は、DataprocCreateBatchOperator でカスタム コンテナ イメージを使用するときに設定します。
• metastore_cluster: Dataproc Metastore サービス名。 この変数は、DataprocCreateBatchOperator で Dataproc Metastore サービスを使用するときに設定します。
• region_name: Dataproc Metastore サービスが配置されているリージョン。この変数は、DataprocCreateBatchOperator で Dataproc Metastore サービスを使用するときに設定します。

コンソールと Airflow UI を使用して各 Airflow 変数を設定する Google Cloud

1. コンソールで、[**環境**] ページに移動します。 Google Cloud

   [環境] に移動

2. 環境のリストで、使用中の環境の [Airflow] リンクをクリックします。Airflow UI が開きます。

3. Airflow UI で、[管理者] [>] [変数] を選択します。

4. [新しいレコードの追加] をクリックします。

5. [キー] フィールドに変数の名前を指定し、[値] フィールドにその変数の値を設定します。

6. [保存] をクリックします。

永続履歴サーバーを作成する

永続的履歴サーバー（PHS）を使用して、バッチ ワークロードの Spark 履歴ファイルを表示します。

1. 永続履歴サーバーを作成します。
2. phs_cluster Airflow 変数で PHS クラスタの名前が指定されていることを確認します。

DataprocCreateBatchOperator

次の DAG は、Serverless for Apache Spark バッチ ワークロードを開始します。

DataprocCreateBatchOperator 引数の詳細については、 演算子のソースコードをご覧ください。

DataprocCreateBatchOperator の batch パラメータに渡すことができる属性の詳細については、 Batch クラスの説明をご覧ください。

"""
Examples below show how to use operators for managing Dataproc Serverless batch workloads.
 You use these operators in DAGs that create, delete, list, and get a Dataproc Serverless Spark batch workload.
https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/variables.html
* project_id is the Google Cloud Project ID to use for the Cloud Dataproc Serverless.
* bucket_name is the URI of a bucket where the main python file of the workload (spark-job.py) is located.
* phs_cluster is the Persistent History Server cluster name.
* image_name is the name and tag of the custom container image (image:tag).
* metastore_cluster is the Dataproc Metastore service name.
* region_name is the region where the Dataproc Metastore service is located.
"""

import datetime

from airflow import models
from airflow.providers.google.cloud.operators.dataproc import (
    DataprocCreateBatchOperator,
    DataprocDeleteBatchOperator,
    DataprocGetBatchOperator,
    DataprocListBatchesOperator,
)
from airflow.utils.dates import days_ago

PROJECT_ID = "{{ var.value.project_id }}"
REGION = "{{ var.value.region_name}}"
BUCKET = "{{ var.value.bucket_name }}"
PHS_CLUSTER = "{{ var.value.phs_cluster }}"
METASTORE_CLUSTER = "{{var.value.metastore_cluster}}"
DOCKER_IMAGE = "{{var.value.image_name}}"

PYTHON_FILE_LOCATION = "gs://{{var.value.bucket_name }}/spark-job.py"
# for e.g.  "gs//my-bucket/spark-job.py"
# Start a single node Dataproc Cluster for viewing Persistent History of Spark jobs
PHS_CLUSTER_PATH = "projects/{{ var.value.project_id }}/regions/{{ var.value.region_name}}/clusters/{{ var.value.phs_cluster }}"
# for e.g. projects/my-project/regions/my-region/clusters/my-cluster"
SPARK_BIGQUERY_JAR_FILE = "gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar"
# use this for those pyspark jobs that need a spark-bigquery connector
# https://cloud.google.com/dataproc/docs/tutorials/bigquery-connector-spark-example
# Start a Dataproc MetaStore Cluster
METASTORE_SERVICE_LOCATION = "projects/{{var.value.project_id}}/locations/{{var.value.region_name}}/services/{{var.value.metastore_cluster }}"
# for e.g. projects/my-project/locations/my-region/services/my-cluster
CUSTOM_CONTAINER = "us.gcr.io/{{var.value.project_id}}/{{ var.value.image_name}}"
# for e.g. "us.gcr.io/my-project/quickstart-image",

default_args = {
    # Tell airflow to start one day ago, so that it runs as soon as you upload it
    "start_date": days_ago(1),
    "project_id": PROJECT_ID,
    "region": REGION,
}
with models.DAG(
    "dataproc_batch_operators",  # The id you will see in the DAG airflow page
    default_args=default_args,  # The interval with which to schedule the DAG
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),  # Override to match your needs
) as dag:
    create_batch = DataprocCreateBatchOperator(
        task_id="batch_create",
        batch={
            "pyspark_batch": {
                "main_python_file_uri": PYTHON_FILE_LOCATION,
                "jar_file_uris": [SPARK_BIGQUERY_JAR_FILE],
            },
            "environment_config": {
                "peripherals_config": {
                    "spark_history_server_config": {
                        "dataproc_cluster": PHS_CLUSTER_PATH,
                    },
                },
            },
        },
        batch_id="batch-create-phs",
    )
    list_batches = DataprocListBatchesOperator(
        task_id="list-all-batches",
    )

    get_batch = DataprocGetBatchOperator(
        task_id="get_batch",
        batch_id="batch-create-phs",
    )
    delete_batch = DataprocDeleteBatchOperator(
        task_id="delete_batch",
        batch_id="batch-create-phs",
    )
    create_batch >> list_batches >> get_batch >> delete_batch

DataprocCreateBatchOperator でカスタム コンテナ イメージを使用する

次の例は、カスタム コンテナ イメージを使用してワークロードを実行する方法を示しています。カスタム コンテナを使用すると、デフォルトのコンテナ イメージで提供されていない Python 依存関係を追加できます。

注: カスタム Docker コンテナで Serverless for Apache Spark を実行する DAG を実行するには、Cloud Composer 環境で Cloud Composer 2.0.6 と Airflow 2.2.3 以降のバージョン を使用する必要があります。

カスタム コンテナ イメージを使用するには:

1. カスタム コンテナ イメージを作成して Container Registry にアップロードします。

2. image_name Airflow 変数でイメージを指定します。

3. カスタム イメージで DataprocCreateBatchOperator を使用します。

create_batch_with_custom_container = DataprocCreateBatchOperator(
    task_id="dataproc_custom_container",
    batch={
        "pyspark_batch": {
            "main_python_file_uri": PYTHON_FILE_LOCATION,
            "jar_file_uris": [SPARK_BIGQUERY_JAR_FILE],
        },
        "environment_config": {
            "peripherals_config": {
                "spark_history_server_config": {
                    "dataproc_cluster": PHS_CLUSTER_PATH,
                },
            },
        },
        "runtime_config": {
            "container_image": CUSTOM_CONTAINER,
        },
    },
    batch_id="batch-custom-container",
)
get_batch_custom = DataprocGetBatchOperator(
    task_id="get_batch_custom",
    batch_id="batch-custom-container",
)
delete_batch_custom = DataprocDeleteBatchOperator(
    task_id="delete_batch_custom",
    batch_id="batch-custom-container",
)
create_batch_with_custom_container >> get_batch_custom >> delete_batch_custom

DataprocCreateBatchOperator で Dataproc Metastore サービスを使用する

DAG から Dataproc Metastore サービス を使用するには:

1. Metastore サービスがすでに開始されていることを確認します。

   Metastore サービスの起動については、 Dataproc Metastore の有効化と無効化をご覧ください。

   構成を作成するための Batch 演算子の詳細については、 PeripheralsConfigをご覧ください。

2. メタストア サービスが稼働したら、 その名前を metastore_cluster 変数で指定し、そのリージョンを region_name Airflow 変数で指定します。

3. DataprocCreateBatchOperator で Metastore サービスを使用する。

create_batch_with_metastore = DataprocCreateBatchOperator(
    task_id="dataproc_metastore",
    batch={
        "pyspark_batch": {
            "main_python_file_uri": PYTHON_FILE_LOCATION,
            "jar_file_uris": [SPARK_BIGQUERY_JAR_FILE],
        },
        "environment_config": {
            "peripherals_config": {
                "metastore_service": METASTORE_SERVICE_LOCATION,
                "spark_history_server_config": {
                    "dataproc_cluster": PHS_CLUSTER_PATH,
                },
            },
        },
    },
    batch_id="dataproc-metastore",
)
get_batch_metastore = DataprocGetBatchOperator(
    task_id="get_batch_metatstore",
    batch_id="dataproc-metastore",
)
delete_batch_metastore = DataprocDeleteBatchOperator(
    task_id="delete_batch_metastore",
    batch_id="dataproc-metastore",
)

create_batch_with_metastore >> get_batch_metastore >> delete_batch_metastore

DataprocDeleteBatchOperator

DataprocDeleteBatchOperator を使用して、ワークロードのバッチ ID に基づいてバッチを削除できます。

delete_batch = DataprocDeleteBatchOperator(
    task_id="delete_batch",
    batch_id="batch-create-phs",
)

DataprocListBatchesOperator

DataprocDeleteBatchOperator は、指定された project_id とリージョン内に存在するバッチを一覧表示します。

list_batches = DataprocListBatchesOperator(
    task_id="list-all-batches",
)

DataprocGetBatchOperator

DataprocGetBatchOperator は、特定のバッチ ワークロードを取得します。

get_batch = DataprocGetBatchOperator(
    task_id="get_batch",
    batch_id="batch-create-phs",
)

次のステップ

• Serverless for Apache Spark の概要
• Cloud Run functions で DAG をトリガーする