如何在谷歌云数据流中停止流式传输管道答案

【问题标题】：How to stop a streaming pipeline in google cloud dataflow如何在谷歌云数据流中停止流式传输管道
【发布时间】：2015-08-31 19:32:16
【问题描述】：

我有一个流式数据流正在运行以读取 PUB/SUB 订阅。

经过一段时间或可能在处理一定数量的数据后，我希望管道自行停止。我不希望我的计算引擎实例无限期地运行。

当我通过数据流控制台取消作业时，它显示为失败的作业。

有没有办法做到这一点？我错过了什么吗？或者 API 中缺少该功能。

【问题讨论】：

听起来你不应该在流模式下运行，而是在批处理模式下运行。您需要在流模式下运行的用例是什么？
我必须进入流媒体模式，因为我的输入是通过 PUB/SUB。由于流媒体作业一直在运行，我想停止它
听起来很奇怪，您选择使用 pub/sub 和流式运行程序来设计您的应用程序，当您希望它在处理 X 数量的数据后停止。听起来像经典批次。无论如何，我在 API/SDK 中看不到任何当前取消作业的内容。您可以停止/删除管道工作池中的虚拟机。那时它可能会失败/取消。这样能行吗？
我们已经在考虑添加 pub/sub 源的变体以用于批处理模式，类似于 Bharathi 的建议（“读取一段时间”或“读取一定量的数据” ) - 这是一个有效的用例，非常符合 Dataflow 统一流和批处理的想法。

标签： google-compute-engine google-cloud-dataflow google-cloud-pubsub

【解决方案1】：

你能做这样的事吗？

Pipeline pipeline = ...;
... (construct the streaming pipeline) ...
final DataflowPipelineJob job =
    DataflowPipelineRunner.fromOptions(pipelineOptions)
                          .run(pipeline);
Thread.sleep(your timeout);
job.cancel();

【讨论】：

啊，你就是这样取消的。我天真地试图在 Pipeline 类中找到 cancel()。很高兴知道。
你能告诉我 Pipeline.run() 和 DataflowPipelineRunner.fromOptions(pipelineOptions) .run(pipeline); 之间的区别吗？它们之间有什么区别吗？
数据流管道可以与不同的运行器一起运行，使用 Pipeline.setRunner - 例如使用 DirectPipelineRunner、[Blocking]DataflowPipelineRunner，目前在 Spark 和 Flink 上存在运行器。不同的跑步者提供不同的能力。如果您只想运行管道，请调用 pipeline.run()。如果您想要特定于运行器的功能（例如 DataflowPipelineRunner 可以取消管道），请直接配置/调用运行器，如本例所示。
新的 SDK 2.x 无法使用此解决方案，因为 API 已更改。除此之外，在此 SDK 版本中，Pub/Sub 源似乎必须使用流模式。

【解决方案2】：

我能够使用 Rest API 在数据流上耗尽（取消作业而不丢失数据）正在运行的流式作业。

See my answer

使用 Rest Update 方法，与此主体：

{ "requestedState": "JOB_STATE_DRAINING" }

【讨论】：