Criação de módulos de produtos de dados
Para definir sua própria lógica de negócios e modelos analíticos, crie um módulo de produto de dados personalizado. Isso permite executar cálculos nas tabelas de base ou em produtos de dados upstream e agrupar os resultados em conjuntos de dados implantáveis.
Pré-requisitos
Recomendamos criar módulos de produtos de dados personalizados em um namespace personalizado dedicado para melhorar o gerenciamento do ciclo de vida. Além disso, verifique se a tabela de origem que você planeja usar existe no conjunto de dados da base de dados.
Criação de um módulo de produto de dados
A definição do módulo de produto de dados exige estas etapas:
- Registro do módulo de produto de dados no arquivo
config/config.yaml, estendendo a listadata.modules.productscom a entrada:
[...]
data:
[...]
# Configuration for data foundation and product modules.
modules:
# List of foundation modules.
foundation:
[...]
# List of data product modules.
product:
[...]
- moduleId: product_module_id
type: custom_namespace.data_product_module_type
dependsOn:
sapModule: erp
sapModuleCustNS: foundation_module_id
dataTargetId: product_target
enabled: true
tableSettings: "table_settings.yaml"
# Optional, references file in `config/custom_namespace_path/data_product/data_product_module_type/`
# If omitted, defaults to src/data_modules/custom_namespace_path/data_product/table_settings.default.yaml.
[...]
- Criação de arquivo
tableSettings(por exemplo,config/custom_namespace_path/data_product/data_product_module_type/table_settings.yaml).
Esse YAML controla configurações de tabela, como materializações e detalhes de otimização do BigQuery:
common:
custom_sales_summary:
materialization_type: "table"
tags: ["custom", "sales", "reporting"]
partition_details:
column: "created_date"
partition_type: "date"
time_grain: "day"
cluster_details:
columns:
- "customer_id"
- Criação do arquivo de anotação
O arquivo de anotação <tablename>.yaml é criado para cada artefato de saída do produto de dados (tabela, visualização) e descreve colunas e campos no formato YAML. Durante a compilação, o builder pesquisa automaticamente anotações na pasta annotations/ do produto (por exemplo, annotations/custom_sales_summary.yaml) e mescla essas strings diretamente nas definições de esquema do Dataform de saída para que sejam preservadas nos metadados da tabela do BigQuery.
Um arquivo de anotação config/custom_namespace_path/data_product/data_product_module_type/annotations/'tablename'.yaml tem o formato:
description: "Description of the table or view purpose"
fields:
- name: "customer_id" # column name
description: "Customer identifier" # column description
- name: "column2"
description: "Description of Column 2"
- name: "column3"
description: "Description of Column 3"
- Crie um arquivo
manifest.yamlna pasta do produto de dadosconfig/custom_namespace_path/data_product/data_product_module_type/, mantendo o tipo, as tabelas e as dependências de módulo. O arquivo de manifesto segue este formato:
type: sales_performance
builder: sap_product # Automatically resolves to the global SapProductBuilder fallback
dependencies:
sapModule:
type: sap
supportedVersions:
- ecc
- s4
Exemplo de módulo de produto de dados
Para o exemplo de voos, estamos criando src/data_modules/custom_namespace_path/data_product/data_product_module_type/manifest.yaml com o conteúdo
type: data_product_module_type
dependencies:
sapModule:
type: cortex.sap
supported_versions:
- ecc
- s4
tables:
common:
- tcurr
sapModuleCustNS:
type: custom_namespace .sap
supported_versions:
- ecc
- s4
tables:
common:
- sflight
builder: sap_product
- Na próxima etapa, estenda o arquivo de configurações de tabela referenciado para tabelas de produtos de dados.
No exemplo usado, crie: config/custom_namespace_path/data_product/data_product_module_type/table_settings.yaml com o conteúdo:
ecc:
flights_usd:
materializationType: incremental
tags: [sap, dataproduct, masterdata]
s4:
flights_usd:
materializationType: incremental
tags: [sap, dataproduct, masterdata]
- Crie anotações para tabelas de produtos de dados e enriqueça o esquema de armazenamento com descrições.
No exemplo usado, crie o arquivo src/data_modules/custom_namespace_path/data_product/data_product_module_type/annotations/flights_usd.yaml com o conteúdo:
description: "Flight scheduling and pricing information, including currency conversion to USD."
fields:
- name: "client_mandt"
description: "Client (Mandant), PK"
- name: "airline_code_carrid"
description: "Airline Carrier ID, PK"
- name: "flight_connection_number_connid"
description: "Flight Number, PK"
- name: "flight_date_fldate"
description: "Flight Date"
- name: "price_usd"
description: "Price in USD"
- name: "price"
description: "Price in local currency"
- name: "currency"
description: "Local currency"
- A lógica de negócios do produto de dados é armazenada em arquivos
jsousqlx.
No exemplo, crie o arquivo src/data_modules/custom_namespace_path/data_product/data_product_module_type/definitions/flights_usd.js com o conteúdo:
// ___MODULE_CONTEXT___
// ___TABLE_CONFIG___
const moduleConfig = config.product[moduleContext.moduleId];
const sapModuleConfigDatasetId = moduleConfig.sources.sapModule.datasetId;
const sapModuleCustNSConfigDatasetId = moduleConfig.sources.sapModuleCustNS.datasetId;
const materializationType = tableConfig.materializationType || "incremental";
const incremental = require("includes/cortex/incremental.js");
const publish_config = require("includes/cortex/publish_config.js");
const publishConfig = publish_config.getPublishConfig(
materializationType,
tableConfig,
moduleConfig,
[
"client_mandt",
"airline_code_carrid",
"flight_connection_number_connid",
"flight_date_fldate"
]
);
publish("flight_usd", publishConfig).query(
(ctx) => `
WITH flight_base AS (
SELECT
mandt,
carrid,
connid,
fldate,
price,
currency,
-- Convert flight date string (YYYYMMDD) to an integer to calculate SAP's inverted date key
CAST(99999999 - CAST(fldate AS INT64) AS STRING) AS inverted_fldate
FROM ${ctx.ref(sapModuleCustNSConfigDatasetId, 'sflight')} AS flight
),
ranked_exchange_rates AS (
SELECT
f.mandt,
f.carrid,
f.connid,
f.fldate,
f.price,
f.currency,
t.ukurs,
-- Window function to grab the closest historical exchange rate
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY f.mandt, f.carrid, f.connid, f.fldate
ORDER BY t.gdatu ASC
) AS latest_rate_rank
FROM flight_base f
LEFT JOIN ${ctx.ref(sapModuleConfigDatasetId, 'tcurr')} AS t
ON f.mandt = t.mandt
AND t.kurst = 'M' -- 'M' is the standard SAP default for average exchange rates
AND t.fcurr = f.currency
AND t.tcurr = 'USD'
-- Chronological (rate_date <= flight_date) translates to (t.gdatu >= inverted_fldate)
AND t.gdatu >= f.inverted_fldate
)
SELECT
client_mandt,
airline_code_carrid,
flight_connection_number_connid,
flight_date_fldate,
price,
currency,
price_usd,
CURRENT_TIMESTAMP() AS bq_loaded_at
FROM (
SELECT
mandt AS client_mandt,
carrid AS airline_code_carrid,
connid AS flight_connection_number_connid,
PARSE_TIMESTAMP('%Y%m%d', fldate) AS flight_date_fldate,
price AS price,
currency AS currency,
-- Currency Conversion Logic
CASE
WHEN currency = 'USD' THEN price
WHEN ukurs IS NULL THEN NULL -- Handles cases where no exchange rate is found
-- If UKURS is negative, it's an indirect quotation (1 USD = X Local) -> Divide
WHEN ukurs < 0 THEN ROUND(price / ABS(ukurs), 2)
-- If UKURS is positive, it's a direct quotation (1 Local = X USD) -> Multiply
ELSE ROUND(price * ukurs, 2)
END AS price_usd
FROM ranked_exchange_rates
WHERE latest_rate_rank = 1
)
${incremental.getWhere(ctx, ["flight_date_fldate"])}
`
);
Verificação da extensão de namespace personalizada
Para verificar se os módulos de produtos de dados do Google Cloud Cortex Framework foram criados, siga estas etapas:
- Execute a implantação do Cortex Framework referenciando o arquivo
config.yamlatualizado. - Siga as etapas pós-implantação para executar as ações do Dataform e verificar os resultados no BigQuery.
- Etapa anterior: Criação do módulo de base de dados
- Próxima etapa: Etapas pós-implantação
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