¿Cómo activar el trabajo de canalización de Cloud Dataflow desde Cloud Function en Java?
Tengo un requisito para activar la canalización de Cloud Dataflow desde Cloud Functions. Pero la función de la nube debe estar escrita en Java. Por lo tanto, el activador de la función de nube es el evento Finalizar / Crear de Google Cloud Storage, es decir, cuando se carga un archivo en un depósito de GCS, la función de nube debe activar el flujo de datos de la nube.
Cuando creo una canalización de flujo de datos (lote) y ejecuto la canalización, crea una plantilla de canalización de Dataflow y crea un trabajo de Dataflow.
Pero cuando creo una función en la nube en Java y se carga un archivo, el estado simplemente dice "ok", pero no activa la canalización del flujo de datos.
Función de nube
package com.example;
import com.example.Example.GCSEvent;
import com.google.api.client.googleapis.javanet.GoogleNetHttpTransport;
import com.google.api.client.http.HttpRequestInitializer;
import com.google.api.client.http.HttpTransport;
import com.google.api.client.json.JsonFactory;
import com.google.api.client.json.jackson2.JacksonFactory;
import com.google.api.services.dataflow.Dataflow;
import com.google.api.services.dataflow.model.CreateJobFromTemplateRequest;
import com.google.api.services.dataflow.model.RuntimeEnvironment;
import com.google.auth.http.HttpCredentialsAdapter;
import com.google.auth.oauth2.GoogleCredentials;
import com.google.cloud.functions.BackgroundFunction;
import com.google.cloud.functions.Context;
import java.io.IOException;
import java.security.GeneralSecurityException;
import java.util.HashMap;
import java.util.logging.Logger;
public class Example implements BackgroundFunction<GCSEvent> {
private static final Logger logger = Logger.getLogger(Example.class.getName());
@Override
public void accept(GCSEvent event, Context context) throws IOException, GeneralSecurityException {
logger.info("Event: " + context.eventId());
logger.info("Event Type: " + context.eventType());
HttpTransport httpTransport = GoogleNetHttpTransport.newTrustedTransport();
JsonFactory jsonFactory = JacksonFactory.getDefaultInstance();
GoogleCredentials credentials = GoogleCredentials.getApplicationDefault();
HttpRequestInitializer requestInitializer = new HttpCredentialsAdapter(credentials);
Dataflow dataflowService = new Dataflow.Builder(httpTransport, jsonFactory, requestInitializer)
.setApplicationName("Google Dataflow function Demo")
.build();
String projectId = "my-project-id";
RuntimeEnvironment runtimeEnvironment = new RuntimeEnvironment();
runtimeEnvironment.setBypassTempDirValidation(false);
runtimeEnvironment.setTempLocation("gs://my-dataflow-job-bucket/tmp");
CreateJobFromTemplateRequest createJobFromTemplateRequest = new CreateJobFromTemplateRequest();
createJobFromTemplateRequest.setEnvironment(runtimeEnvironment);
createJobFromTemplateRequest.setLocation("us-central1");
createJobFromTemplateRequest.setGcsPath("gs://my-dataflow-job-bucket-staging/templates/cloud-dataflow-template");
createJobFromTemplateRequest.setJobName("Dataflow-Cloud-Job");
createJobFromTemplateRequest.setParameters(new HashMap<String,String>());
createJobFromTemplateRequest.getParameters().put("inputFile","gs://cloud-dataflow-bucket-input/*.txt");
dataflowService.projects().templates().create(projectId,createJobFromTemplateRequest);
throw new UnsupportedOperationException("Not supported yet.");
}
public static class GCSEvent {
String bucket;
String name;
String metageneration;
}
}
pom.xml (función de nube)
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cloudfunctions</groupId>
<artifactId>http-function</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
<maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
</properties>
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.auth/google-auth-library-credentials -->
<dependency>
<groupId>com.google.auth</groupId>
<artifactId>google-auth-library-credentials</artifactId>
<version>0.21.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.apis</groupId>
<artifactId>google-api-services-dataflow</artifactId>
<version>v1b3-rev207-1.20.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.cloud.functions</groupId>
<artifactId>functions-framework-api</artifactId>
<version>1.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.auth</groupId>
<artifactId>google-auth-library-oauth2-http</artifactId>
<version>0.21.1</version>
</dependency>
</dependencies>
<!-- Required for Java 11 functions in the inline editor -->
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<configuration>
<excludes>
<exclude>.google/</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
registros de funciones en la nube
Revisé los blogs a continuación (agregando como referencia) donde han activado el flujo de datos desde el almacenamiento en la nube a través de la función en la nube. Pero el código se ha escrito en Node.js o python. Pero mi función en la nube debe estar escrita en java.
Activación de la canalización de Dataflow a través de funciones en la nube en Node.js
https://dzone.com/articles/triggering-dataflow-pipelines-with-cloud-functions
Activación de la canalización de flujo de datos a través de funciones en la nube usando Python
https://medium.com/google-cloud/how-to-kick-off-a-dataflow-pipeline-via-cloud-functions-696927975d4e
Cualquier ayuda en esto es muy apreciada.
Respuestas
RuntimeEnvironment runtimeEnvironment = new RuntimeEnvironment();
runtimeEnvironment.setBypassTempDirValidation(false);
runtimeEnvironment.setTempLocation("gs://karthiksfirstbucket/temp1");
LaunchTemplateParameters launchTemplateParameters = new LaunchTemplateParameters();
launchTemplateParameters.setEnvironment(runtimeEnvironment);
launchTemplateParameters.setJobName("newJob" + (new Date()).getTime());
Map<String, String> params = new HashMap<String, String>();
params.put("inputFile", "gs://karthiksfirstbucket/sample.txt");
params.put("output", "gs://karthiksfirstbucket/count1");
launchTemplateParameters.setParameters(params);
writer.write("4");
Dataflow.Projects.Templates.Launch launch = dataflowService.projects().templates().launch(projectId, launchTemplateParameters);
launch.setGcsPath("gs://dataflow-templates-us-central1/latest/Word_Count");
launch.execute();
El código anterior lanza una plantilla y ejecuta la canalización del flujo de datos.
- utilizando las credenciales predeterminadas de la aplicación (que se pueden cambiar a crédito de usuario o crédito de servicio)
- región es la región predeterminada (que se puede cambiar).
- crea un trabajo para cada disparador HTTP (el disparador se puede cambiar).
El código completo se puede encontrar a continuación:
https://github.com/karthikeyan1127/Java_CloudFunction_DataFlow/blob/master/Hello.java