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Google Cloud Dataflow Python,检索作业ID

python

我目前正在使用Python处理数据流 模板 ,我想访问作业ID并将其保存到特定的Firestore文档。

是否可以访问作业ID?

我在文档中找不到与此有关的任何内容。


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2021-01-20

共1个答案

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您可以通过dataflow.projects().locations().jobs().list在管道中进行调用来实现(请参见下面的完整代码)。一种可能性是始终使用相同的作业名称来调用模板,这很有意义,否则可以将作业前缀作为运行时参数传递。使用正则表达式解析作业列表,以查看该作业是否包含名称前缀,如果包含名称前缀,则返回该作业ID。如果有多个,它将​​仅返回最新的一个(当前正在运行的一个)。

在定义PROJECTBUCKET变量之后,使用以下命令暂存该模板:

python script.py \
    --runner DataflowRunner \
    --project $PROJECT \
    --staging_location gs://$BUCKET/staging \
    --temp_location gs://$BUCKET/temp \
    --template_location gs://$BUCKET/templates/retrieve_job_id

然后,myjobprefix在执行模板化作业时指定所需的作业名称(在我的情况下):

gcloud dataflow jobs run myjobprefix \
   --gcs-location gs://$BUCKET/templates/retrieve_job_id

retrieve_job_id函数将从作业中返回作业ID,将更job_prefix改为与给定名称匹配。

import argparse, logging, re
from googleapiclient.discovery import build
from oauth2client.client import GoogleCredentials
import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.options.pipeline_options import SetupOptions


def retrieve_job_id(element):
  project = 'PROJECT_ID'
  job_prefix = "myjobprefix"
  location = 'us-central1'

  logging.info("Looking for jobs with prefix {} in region {}...".format(job_prefix, location))

  try:
    credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
    dataflow = build('dataflow', 'v1b3', credentials=credentials)

    result = dataflow.projects().locations().jobs().list(
      projectId=project,
      location=location,
    ).execute()

    job_id = "none"

    for job in result['jobs']:
      if re.findall(r'' + re.escape(job_prefix) + '', job['name']):
        job_id = job['id']
        break

    logging.info("Job ID: {}".format(job_id))
    return job_id

  except Exception as e:
    logging.info("Error retrieving Job ID")
    raise KeyError(e)


def run(argv=None):
  parser = argparse.ArgumentParser()
  known_args, pipeline_args = parser.parse_known_args(argv)

  pipeline_options = PipelineOptions(pipeline_args)
  pipeline_options.view_as(SetupOptions).save_main_session = True

  p = beam.Pipeline(options=pipeline_options)

  init_data = (p
               | 'Start' >> beam.Create(["Init pipeline"])
               | 'Retrieve Job ID' >> beam.FlatMap(retrieve_job_id))

  p.run()


if __name__ == '__main__':
  run()
2021-01-20