In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie in Dataform Folgendes tun:
- Ausführungen mit Workflowkonfigurationen planen
- Ausführungen mit Workflows und Cloud Scheduler planen
- Ausführungen mit Managed Service for Apache Airflow planen.
- Läufe mit Cloud Build-Triggern automatisieren
In der folgenden Tabelle werden die Methoden verglichen:
| Methode | Ziel | Triggertyp |
|---|---|---|
| Workflowkonfigurationen | Standardmäßige, zeitbasierte Produktionsläufe in Dataform. | Zeitbasiert |
| Workflows und Cloud Scheduler | Leichte, serverlose Orchestrierung von Dataform zusammen mit anderen APIs. | Zeit- oder ereignisbasiert |
| Managed Airflow | Komplexe Pipelines mit Abhängigkeiten außerhalb von BigQuery. | Zeit- oder ereignisbasiert |
| Cloud Build-Trigger | Releases unmittelbar nach einem Git-Push automatisieren. | Ereignisgesteuert |
Hinweis
So planen Sie Ausführungen mit Workflow-Konfigurationen oder planen Sie Ausführungen mit Workflows und Cloud Scheduler:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Dataform auf.
Wählen Sie ein Repository aus oder erstellen Sie eines.
Erstellen Sie eine Releasekonfiguration.
So planen Sie Ausführungen mit Managed Service for Apache Airflow:
- Wählen Sie ein Dataform-Repository aus oder erstellen Sie eines.
- Dataform Zugriff auf BigQuery gewähren
- Wählen Sie einen Dataform-Arbeitsbereich aus oder erstellen Sie einen.
- Erstellen Sie mindestens eine Tabelle.
- Erstellen Sie eine Managed Airflow 2-Umgebung.
Erforderliche Rollen
Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Ausführen der Aufgaben in diesem Dokument benötigen:
- Dataform-Administrator (
roles/dataform.admin) für Repositories - Dienstkontonutzer (
roles/iam.serviceAccountUser) für das benutzerdefinierte Dienstkonto - Composer-Worker (
roles/composer.worker) für das Dienstkonto der Managed Airflow-Umgebung -
Ausführungen mit Cloud Build automatisieren:
- Dienstkontoadministrator (
roles/iam.serviceAccountAdmin) für das benutzerdefinierte Dienstkonto - Cloud Build-Bearbeiter (
roles/cloudbuild.builds.editor) für das Projekt
- Dienstkontoadministrator (
Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.
Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.
Wenn Sie beim Erstellen einer Workflowkonfiguration ein benutzerdefiniertes Dienstkonto verwenden möchten, gewähren Sie Zugriff auf das benutzerdefinierte Dienstkonto.
Wenn Sie Nutzeranmeldedaten für ein Google-Konto verwenden möchten, wenn Sie eine Workflowkonfiguration erstellen (Vorschau), müssen Sie Zugriff auf das Google-Konto gewähren.
Damit geplante Ausführungen für eine Workflowkonfiguration aktiviert werden können, müssen Sie dem Dataform-Standarddienst-Agent die Berechtigung iam.serviceAccounts.actAs für das benutzerdefinierte Dienstkonto erteilen, das in der Workflowkonfiguration verwendet wird. Diese Berechtigung ist in der Rolle „Dienstkontonutzer“ (roles/iam.serviceAccountUser) verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Strengen „Act-as“-Modus verwenden.
Informationen zur Verbesserung der Sicherheit bei der Planung finden Sie unter Erweiterte Planungsberechtigungen implementieren.
Ausführungen mit Workflowkonfigurationen planen
In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine Workflowkonfiguration in Dataform erstellen, um Workflowläufe zu planen und zu konfigurieren. Mit Workflowkonfigurationen können Sie Dataform-Workflows nach einem Zeitplan ausführen.
Workflowkonfigurationen
Wenn Sie Dataform-Ausführungen aller oder ausgewählter Workflowaktionen in BigQuery planen möchten, können Sie Workflowkonfigurationen erstellen. In einer Workflowkonfiguration wählen Sie eine Konfiguration für die Zusammenstellung von Releases aus, legen Workflowaktionen für die Ausführung fest und legen den Ausführungszeitplan fest.
Bei einer geplanten Ausführung Ihrer Workflowkonfiguration stellt Dataform dann die ausgewählten Aktionen aus dem neuesten Kompilierungsergebnis in Ihrer Releasekonfiguration in BigQuery bereit. Sie können die Ausführung einer Workflow-Konfiguration auch manuell mit der Dataform API workflowConfigs auslösen.