使用 Python SDK 进行数据流流式处理：将 PubSub 消息转换为 BigQuery 输出答案

【问题标题】：Dataflow Streaming using Python SDK: Transform for PubSub Messages to BigQuery Output使用 Python SDK 进行数据流流式处理：将 PubSub 消息转换为 BigQuery 输出
【发布时间】：2018-04-01 22:11:00
【问题描述】：

我正在尝试使用数据流来读取 pubsub 消息并将其写入大查询。 Google 团队为我提供了 alpha 访问权限，并且提供的示例可以正常工作，但现在我需要将其应用到我的场景中。

Pubsub 有效负载：

Message {
    data: {'datetime': '2017-07-13T21:15:02Z', 'mac': 'FC:FC:48:AE:F6:94', 'status': 1}
    attributes: {}
}

大查询架构：

schema='mac:STRING, status:INTEGER, datetime:TIMESTAMP',

我的目标是简单地读取消息有效负载并插入 bigquery。我正在努力了解转换以及如何将键/值映射到大查询模式。

我对此很陌生，因此感谢您提供任何帮助。

当前代码：https://codeshare.io/ayqX8w

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python google-bigquery google-cloud-dataflow apache-beam dataflow

【解决方案1】：

我能够通过定义一个将其加载到 json 对象中的函数来成功解析 pubsub 字符串（请参阅 parse_pubsub()）。我遇到的一个奇怪问题是我无法在全局范围内导入 json。我收到“NameError：未定义全局名称'json'”错误。我必须在函数中导入 json。

在下面查看我的工作代码：

from __future__ import absolute_import

import logging
import argparse
import apache_beam as beam
import apache_beam.transforms.window as window

'''Normalize pubsub string to json object'''
# Lines look like this:
  # {'datetime': '2017-07-13T21:15:02Z', 'mac': 'FC:FC:48:AE:F6:94', 'status': 1}
def parse_pubsub(line):
    import json
    record = json.loads(line)
    return (record['mac']), (record['status']), (record['datetime'])

def run(argv=None):
  """Build and run the pipeline."""

  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument(
      '--input_topic', required=True,
      help='Input PubSub topic of the form "/topics/<PROJECT>/<TOPIC>".')
  parser.add_argument(
      '--output_table', required=True,
      help=
      ('Output BigQuery table for results specified as: PROJECT:DATASET.TABLE '
       'or DATASET.TABLE.'))
  known_args, pipeline_args = parser.parse_known_args(argv)

  with beam.Pipeline(argv=pipeline_args) as p:
    # Read the pubsub topic into a PCollection.
    lines = ( p | beam.io.ReadStringsFromPubSub(known_args.input_topic)
                | beam.Map(parse_pubsub)
                | beam.Map(lambda (mac_bq, status_bq, datetime_bq): {'mac': mac_bq, 'status': status_bq, 'datetime': datetime_bq})
                | beam.io.WriteToBigQuery(
                    known_args.output_table,
                    schema=' mac:STRING, status:INTEGER, datetime:TIMESTAMP',
                    create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
                    write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND)
            )

if __name__ == '__main__':
  logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)
  run()

【讨论】：

如果您将 save_main_session 设置为 true，您应该能够全局导入模块 - 例如：github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/blob/master/…

【解决方案2】：

写入 Python SDK 的 BigQuery 接收器的数据应采用字典的形式，其中字典的每个键给出 BigQuery 表的一个字段，对应的值给出要写入该字段的值。对于 BigQuery RECORD 类型，值本身应该是具有对应键值对的字典。

我提交了一个 JIRA 来改进 Beam 中相应 python 模块的文档：https://issues.apache.org/jira/browse/BEAM-3090

【讨论】：

感谢您的反馈。经过一些更多的实验后，看起来传入的发布/订阅消息是作为字符串传入的（显然）。我必须应用将线条对象转换为字典的转换。我在数据流中遇到的错误消息是：Group: Expected Tuple[TypeVariable[K], TypeVariable[V]], got

【解决方案3】：

我有一个类似的用例（从 PubSub 将行作为字符串读取，将它们转换为 dicts 然后处理它们）。

我正在使用ast.literal_eval()，这似乎对我有用。此命令将评估字符串，但以比eval() 更安全的方式（请参阅here）。它应该返回一个 dict，其键是字符串，并且值被评估为最可能的类型（int、str、float ...）。不过，您可能希望确保这些值采用正确的类型。

这会给你一个像这样的管道

import ast
lines = ( p | beam.io.ReadStringsFromPubSub(known_args.input_topic)
            | "JSON row to dict" >> beam.Map(
                        lambda s: ast.literal_eval(s))
            | beam.io.WriteToBigQuery( ... )
        )

我还没有使用过 BigQuery，所以我无法在最后一行为您提供帮助，但您所写的内容乍一看似乎是正确的。

【讨论】：