]]>フューチャーが公開しているアーキテクチャガイドライン群に、データガバナンス設計ガイドラインを追加公開しました。仕組みからわかる dbt Slim CI — GitHub Actions × Google Cloud Storage で実現する差分実行https://future-architect.github.io/articles/20260706a/2026-07-05T15:00:00.000Z2026-07-05T15:00:00.000Z片岡久人
1. はじめに
こんにちは。製造エネルギーグループの片岡久人です。
データエンジニアリング技術連載の一環として、dbt の CI を効率化する Slim CI を、dbt Core + BigQuery + GitHub Actions + Google Cloud Storage（以下 GCS） の構成で、どうやって実現するのかを解説します。
dbt でデータ基盤を育てていくと、ある時期から「CI が遅い」「BigQuery のコストがじわじわ増えている」という悩みにぶつかります。モデルが増えるほど、Pull Request（以下 PR）を出すたびに走る CI の時間とコストが積み上がっていくからです。Slim CI は、この悩みに対する定番の解法です。
本記事のゴールは、この Slim CI が どのような仕組みで・どうやって実現されているのか を理解することです。Slim CI は便利なコマンドを並べれば動くものではなく、manifest という状態ファイルを「いつ・どこで・誰が更新するか」という設計が本体です。そのため前半では、コマンドの前に「頭の中のモデル」をしっかり作っていきます。
そして重要なのは、この3つはセットで初めて成立するということです。仮に --defer が無いと、state:modified+ で選ばれなかった上流モデルが CI 環境に存在せず、参照先が見つからずに落ちてしまいます。「変更分だけ作り、残りは本番を借りる」——この合わせ技が Slim CI の肝です。
flowchart LR
B[("GCS上の manifest.json （比較の基準）")]
subgraph pr["PR作成・更新時（slim-ci.yml）"]
A["① 基準manifestを取得"] --> R["② state:modified+ で 変更モデル＋下流だけ run / test"]
end
subgraph merge["mainへマージ時（deploy.yml）"]
E["③ 差分をbuildして本番反映"] --> U["④ 成功したら 最新manifestを アップロード"]
end
B -->|取得| A
U -->|次回PRの基準になる| B
# ③ 変更モデル＋下流だけを run / test（上流は --defer で本番を参照） -name:dbtrun&test(modifiedmodelsonly) working-directory:dbt run:| dbt run --select state:modified+ --defer --state prod-run-artifacts --target ci dbt test --select state:modified+ --defer --state prod-run-artifacts --target ci
「基準 manifest が無いと Slim CI が動かない。でも最初の manifest は誰が作るの?」という疑問が湧くかもしれません。これは、manifest の取得を best effort にし、無ければ全量 build にフォールバックすることで解決しています。
if [[ -fprod-run-artifacts/manifest.json ]];then SELECT_ARGS="--selectstate:modified+--stateprod-run-artifacts" else SELECT_ARGS=""# manifest が無ければ全量build fi
普段なにげなく PR を出すと CI が回っていますが、その裏では毎回この「基準を取ってきて、差分を測って、変更分だけ検証する」が動いている、というわけです。
8. 補足：テストは PR 側で回す
最後に、テストをどこで回すかについて1つ補足します。
本記事のサンプルでは、テスト（unit test もデータテストも）は PR 側の Slim CI で、変更の影響範囲に対して実行しています（5章の dbt test --select state:modified+ ...）。一方 deploy.yml はデプロイ（run）に絞っています。とくに unit test（モデルのロジックを、固定した入力データで検証するテスト）は、コードのロジックを確かめるものなので、マージ前の PR 側で回すのが自然です。
なお、デプロイ後にもテストを回したくなる場面があります。たとえば「本番に反映されたデータそのものが、想定どおりの品質になっているか」を継続的にチェックしたい場合です。そのときは deploy.yml の dbt run を dbt build（run + test）に変えると、本番反映とあわせてデータテストも走らせられます。
ただしその場合、unit test は --exclude test_type:unit で外すのがおすすめです。unit test は固定の入力データでロジックを検証するテストなので、本番データに対して回しても意味がなく、余計な時間がかかるだけだからです。
9. まとめ
本記事では、dbt Slim CI を GitHub Actions と GCS でどう実現するかを、仕組みから見てきました。
素朴な全量 build の CI は、プロジェクトが育つと時間・お金・ノイズの3つの課題で効いてくる
DDLファイルには複数のCREATE文を含む想定で、Glueジョブ側でステートメントごとにループ処理させるようにしました。既存のテーブルを登録しようとするとエラーになりますが、かといってDROP TABLE IF EXISTSみたいなことをやって事故るのは怖かったので、あえてそのままエラーになるようにしています。結果として、100行程度のシンプルなGlueジョブになりました。
# ★ここがポイント: 分割したDDL文をループ処理で1つずつSparkSQLで実行する for i, stmt inenumerate(statements, start=1): spark.sql(stmt) print(f"[INFO] DDL ({i}/{len(statements)}) 完了")
print("[INFO] 全DDL実行完了。") job.commit()
defparse_ddl(ddl_content: str) -> list[str]: """ DDLテキストをセミコロンで分割し、空行やコメントのみの断片を除外して返す関数 """ return [ stmt.strip() for stmt in ddl_content.split(";") ifany( line.strip() andnot line.strip().startswith("--") for line in stmt.strip().splitlines() ) ]
従来は Google Drive API の changes.watch を使った Webhook ベースの方法が一般的でしたが、Webhookサーバーの運用が必要で、やりたいことのシンプルさに対してとても手間がかかっていました。
2025年7月に Google が Google Workspace Events API をアップデートし、Drive フォルダの変更を直接 Cloud Pub/Sub に通知できるようになりました（2026年6月時点でDeveloper Public Preview）。これにより、リアルタイムなデータパイプライン構築が格段に容易になりました。
本記事では、以下の最小構成でスプレッドシートの自動取り込みパイプラインを構築する手順を解説します。
アーキテクチャ
Google Drive フォルダ │ ファイル変更（作成・編集・削除） ▼ Workspace Events API（プレビュー） │ CloudEvent 形式でイベント発行 ▼ Cloud Pub/Sub Topic │ メッセージ受信でトリガー ▼ Cloud Functions（Python 3.12） │ ① イベント解析 │ ② Sheets API でスプレッドシート読み取り │ ③ BigQuery に書き込み ▼ BigQuery ├── table（1スプシに対して1テーブル作成） └── ...
import base64 import json import os import re import traceback
import functions_framework from cloudevents.http import CloudEvent from google.cloud import bigquery from google.oauth2.credentials import Credentials from googleapiclient.discovery import build
import json import os import sys from urllib.parse import urlparse
from google.auth.transport.requests import AuthorizedSession, Request from google.oauth2.credentials import Credentials from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow from requests import RequestException
defauthenticate(credentials_file="credentials.json"): """OAuth 2.0 認証""" creds = None if os.path.exists("token.json"): creds = Credentials.from_authorized_user_file("token.json", SCOPES) ifnot creds ornot creds.valid: if creds and creds.expired and creds.refresh_token: creds.refresh(Request()) else: flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(credentials_file, SCOPES) creds = flow.run_local_server(port=0) withopen("token.json", "w") as f: f.write(creds.to_json()) return creds
defget_required_env(name): """必須環境変数を取得（未設定なら分かりやすい例外を返す）""" value = os.getenv(name) ifnot value: raise RuntimeError(f"環境変数 {name} が未設定です。"" 実行前に設定してください。") return value
def_get_proxy_summary(): """環境変数のプロキシ設定を安全に要約（認証情報は表示しない）""" proxy_url = ( os.getenv("HTTPS_PROXY") or os.getenv("https_proxy") or os.getenv("HTTP_PROXY") or os.getenv("http_proxy") ) ifnot proxy_url: returnNone
parsed = urlparse(proxy_url) if parsed.hostname and parsed.port: returnf"{parsed.scheme}://{parsed.hostname}:{parsed.port}" if parsed.hostname: returnf"{parsed.scheme}://{parsed.hostname}" return"(形式不正の可能性あり)"
graph TD
subgraph 主活動
A[研究開発] --> B[調達]
B --> C[製造]
C --> D[物流]
D --> E[販売]
E --> F[サービス]
end
subgraph 主要KPI
A --- KPI_A[新製品開発サイクル 研究開発費率]
B --- KPI_B[サプライヤー納期遵守率 原材料コスト削減率]
C --- KPI_C[生産リードタイム 不良品率]
D --- KPI_D[在庫回転率 配送コスト]
E --- KPI_E[顧客獲得単価 売上高成長率]
F --- KPI_F[顧客満足度 初回コール解決率]
end
-- sales/customers.csv から LEADS テーブルへのデータ投入 INSERT INTO LEADS (lead_id, name, status) SELECT customer_id, name, status FROM sales_customers WHERE status !='契約済';
-- sales/customers.csv と finance/clients.csv から CLIENTS テーブルへのデータ投入と名寄せ INSERT INTO CLIENTS (client_code, name, lead_id) SELECT -- 取引先コードは経理のものを正とする fc.client_code, -- 名前の表記揺れを吸収 (例として `REPLACE` を使用) REPLACE(REPLACE(sc.name, '株式会社', ''), '商事', '') AS unified_name, sc.customer_id FROM sales_customers sc JOIN finance_clients fc ON REPLACE(REPLACE(sc.name, '株式会社', ''), '商事', '') = REPLACE(REPLACE(fc.client_name, '株式会社', ''), '商事', '') WHERE sc.status ='契約済';
try: self.client.put_log_events( # ログを送信 logGroupName=self.log_group_name, logStreamName=self.log_stream_name, logEvents=[{"timestamp": timestamp, "message": log_message}], ) except ClientError as e: raise RuntimeError(f"Failed to put log event to CloudWatch Logs.: {e}") from e
]]>Google Agent Development KitやLangChainエコシステムを触る機会が増える中で、多くの企業や研究機関、政府機関が、契約書、報告書、マニュアル、論文、請求書などの重要な情報をPDF形式で保存・配布していることに改めて注目しています。これらの膨大な情報源から、LLM（大規模言語モデル）が直接情報にアクセスし、理解できるようになることは、実用的なAIソリューションを構築する上で不可欠だと考えています。ローカルKubernetesでdbtをコンテナ化して実行してみるhttps://future-architect.github.io/articles/20250630a/2025-06-29T15:00:00.000Z2025-06-29T15:00:00.000Z片岡久人
# 実行結果 09:56:38 Running with dbt=1.9.0 09:56:38 Registered adapter: bigquery=1.9.0 09:56:38 Unable to do partial parsing because of a version mismatch 09:56:39 Found 4 models, 4 seeds, 13 data tests, 1 source, 487 macros 09:56:39 09:56:39 Concurrency: 1 threads (target='dev') 09:56:39 WARNING:google.auth._default:No project ID could be determined. Consider running `gcloud config set project` or setting the GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable 09:56:42 1 of 4 START sql table model dbt.my_first_dbt_model ............................ [RUN] 09:56:44 1 of 4 OK created sql table model dbt.my_first_dbt_model ....................... [CREATE TABLE (2.0 rows, 0 processed) in 2.73s] 09:56:44 2 of 4 START sql view model dbt_staging.stg_sales .............................. [RUN] 09:56:45 2 of 4 OK created sql view model dbt_staging.stg_sales ......................... [CREATE VIEW (0 processed) in 0.79s] 09:56:45 3 of 4 START sql view model dbt.my_second_dbt_model ............................ [RUN] 09:56:46 3 of 4 OK created sql view model dbt.my_second_dbt_model ....................... [CREATE VIEW (0 processed) in 0.71s] 09:56:46 4 of 4 START sql view model dbt_mart.mart_sales_amount_per_day ................. [RUN] 09:56:47 4 of 4 OK created sql view model dbt_mart.mart_sales_amount_per_day ............ [CREATE VIEW (0 processed) in 0.84s] 09:56:47 09:56:47 Finished running 1 table model, 3 view models in 0 hours 0 minutes and 7.18 seconds (7.18s). 09:56:47 09:56:47 Completed successfully 09:56:47 09:56:47 Done. PASS=4 WARN=0 ERROR=0 SKIP=0 TOTAL=4
# dbtプロジェクト作成にあたり、下記のような設定をCLI上で実施します。 Which database would you like to use? [1] bigquery Enter a number: 1 [1] oauth [2] service_account Desired authentication method option (enter a number): 1 project (GCP project id): sample_project dataset (the name of your dbt dataset): sample threads (1 or more): 1 job_execution_timeout_seconds [300]: 300 [1] US [2] EU Desired location option (enter a number): 1 07:02:41 Profile dbt_trial written to C:\Users\<user名>\.dbt\profiles.yml using target's profile_template.yml and your supplied values. Run 'dbt debug' to validate the connection.
]]>データ分析基盤の構築や運用において注目を集めているdbt の入門記事です。dbtを活用して、データ変換の一連の手順を示すことで、これからdbtを試してみようと考えている方の導入を支援できれば幸いです。。はじめてのStreamlit with Google Cloudhttps://future-architect.github.io/articles/20250422a/2025-04-21T15:00:00.000Z2025-04-21T15:00:00.000Z柴田健太
本記事では、フロントエンドとバックエンドが分離され、Web API を通じてやりとりする Web アプリケーション（いわゆるモダン Web アプリケーションと言われるもの）を前提とします。さらにフロントエンドとバックエンドの双方が自組織の管理下にあるような状況を想定しています。
このようなシステムにおいて、区分はいろいろなところで登場します。
冒頭で例に挙げた「ステータス」という区分を持つ場合、データベースにはアイテムの属性としてステータスを保持するでしょう。エンドユーザは画面からセレクトボックスなどで検索対象のステータスを選択し、そのステータスは検索条件として Web API のリクエストパラメータで渡されます。Web API サーバはそのステータスを元にデータベースから対象のアイテムだけを選択し結果を返却する、と言った具合です。
セマンティック値はその文字列自体が意味を持つため、値を見ただけで直感的に理解しやすいです。シンボル値はその数字を見ただけでは意味が分かりにくく、別途コード表（区分値とその意味の対応表）を参照するなどして意味を確認する必要があります。 セマンティック値は Web API の利用者や運用保守者にとっても多くの利点があります。たとえば Web API においては、リクエストやレスポンスで意味のある値を直接やりとりできるため、利用者は実装やドキュメントを確認せずとも内容を把握しやすくなります。さらに、ログやデータベース上でも区分値の意味がそのまま伝わるため、運用時の調査や障害対応においても確認がスムーズです。
もしくは、より可読性の求められる外部向けの表現（Web API のリクエスト・レスポンス）はセマンティック値を利用し、内部向けの表現（データベース）はシンボル値を利用するというハイブリッド設計も考えられるかもしれません。ただし、セマンティック値とシンボル値の管理コストやマッピング（変換）コストを考慮すると、あえて使い分けるメリットはないと考えます。
まずは一番単純な例として、ユーザが Web 画面上からセレクトボックスでステータス区分を選択し、その選択した値を Web API のリクエストパラメータとして送信するケースを考えてみましょう。このとき、純粋な区分値の一覧だけではなく、区分値に付随する情報として区分値の表示名や表示順の定義が必要となります。これらの情報の管理には大きく 2 つのアプローチが考えられます。
クライアント側で管理 区分値、表示名、表示順の情報をクライアント側に持たせる方式です。 この方式では、クライアント内に定義された情報をもとに、Web API を呼び出すことなく区分の一覧を取得し、セレクトボックスなどの UI を描画できます。
サーバ側で管理 区分値、表示名、表示順の情報をサーバ側に持たせる方式です。 この方式では、クライアントは初回表示時などに Web API をコールして区分値の一覧を取得し、それをもとにセレクトボックスなどの UI を描画します。
クライアント側で区分値を管理する場合、画面描画のために区分値取得の Web API を呼び出す必要がありません。非同期処理や取得失敗時の考慮が不要になるため、実装がシンプルになり、画面の描画も高速です。
一方、サーバ側で区分値を管理する場合は、初回表示時に Web API の呼び出しが必要となり、ローディング制御やフォールバック処理など複雑さが大きくなります。待機時間によっては UX が低下する恐れもあるため、キャッシュの活用やプリフェッチの導入、スケルトン UI の表示など、UX への配慮が求められます。
× Running setup.py install for lxml did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [112 lines of output] (省略) gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -fPIC -DCYTHON_CLINE_IN_TRACEBACK=0 -I/usr/include/libxml2 -Isrc -Isrc/lxml/includes -I/.pyenv/versions/python39_loaded/include -I/.pyenv/versions/3.9.10/include/python3.9 -c src/lxml/etree.c -o build/temp.linux-x86_64-3.9/src/lxml/etree.o -w cc1: out of memory allocating 65536 bytes after a total of 31883264 bytes Compile failed: command'/usr/bin/gcc' failed with exit code 1 creating tmp cc -I/usr/include/libxml2 -I/usr/include/libxml2 -c /tmp/xmlXPathInit3c3vwixm.c -o tmp/xmlXPathInit3c3vwixm.o cc tmp/xmlXPathInit3c3vwixm.o -lxml2 -o a.out error: command'/usr/bin/gcc' failed with exit code 1 [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> lxml
resource "google_project_iam_member""test_user" { project = google_project.project.project_id role = "roles/bigquery.dataViewer" member = "user:test@xxx.com" condition { title = "only-dev" expression = "resource.matchTag(\"${local.organization.id}/environment\", \"dev\")" description = "Only view the dataset with tag of dev." } }
]]>BigQueryは完全マネージドな、ペタバイトスケールかつコスパのよいデータウェアハウスとして知られております。便利なツールである一方、BigQueryで取り扱うデータには個人情報が含まれていることもあり、適切なアクセス制御が望まれます。Resource Managerのタグ機能を利用して…【合格記】Google Cloud Professional Data Engineer認定資格を振り返る【2023年度版】https://future-architect.github.io/articles/20230915a/2023-09-14T15:00:00.000Z2023-09-14T15:00:00.000Z岸下優介
はじめに
TIG 岸下です。
最近Data Engineeringを扱うプロジェクトへ異動したこともあり、Google CloudにおけるData Engineeringを網羅的に学びたく、Professional Data Engineer認定資格を受けてきました。結果として、無事に合格を果たすことができました。
Congratulations! You are now ready to customize your Great Expectations configuration.
You can customize your configuration in many ways. Here are some examples:
Use the CLI to: - Run `great_expectations datasource new` to connect to your data. - Run `great_expectations checkpoint new <checkpoint_name>` to bundle data with Expectation Suite(s) in a Checkpoint for later re-validation. - Run `great_expectations suite --help` to create, edit, list, profile Expectation Suites. - Run `great_expectations docs --help` to build and manage Data Docs sites.
Edit your configuration in great_expectations.yml to: - Move Stores to the cloud - Add Slack notifications, PagerDuty alerts, etc. - Customize your Data Docs
Please see our documentation for more configuration options!
What data would you like Great Expectations to connect to? 1. Files on a filesystem (for processing with Pandas or Spark) 2. Relational database (SQL) : 2
Which database backend are you using? 1. MySQL 2. Postgres 3. Redshift 4. Snowflake 5. BigQuery 6. Trino 7. Athena 8. other - Do you have a working SQLAlchemy connection string? : 5 Please install the optional dependency 'black' to enable linting. Returning input with no changes. To continue editing this Datasource, run jupyter notebook <現在のディレクトリ>/great_expectations/uncommitted/datasource_new.ipynb
great_expectations suite newコマンドを実行すると、先程と似た流れでCLIとNotebookを使ってセットアップを行います。最初の「How would you like to create your Expectation Suite?」という質問に「3」と回答するとExpectation Suiteを自動で生成してくれます。
今回はExpectation Suiteを自動生成してもらいます。
$ great_expectations suite new --no-jupyter
How would you like to create your Expectation Suite? 1. Manually, without interacting with a sample Batch of data (default) 2. Interactively, with a sample Batch of data 3. Automatically, using a Data Assistant : 3
A batch of data is required to edit the suite - let's help you to specify it.
Which data asset (accessible by data connector "default_configured_data_connector_name") would you like to use? 1. <テーブル名>
Type [n] to see the next page or [p] for the previous. When you're ready to select an asset, enter the index. : 1
Name the new Expectation Suite [<テーブル名>.warning]: exp_suite_test
Great Expectations will create a notebook, containing code cells that select from available columns in your dataset and generate expectations about them to demonstrate some examples of assertions you can make about your data.
When you run this notebook, Great Expectations will store these expectations in a new Expectation Suite "exp_suite_test" here:
great_expectations suite edit <編集したいExpectation Suite名>コマンドにより編集できます。
CLIコマンドによる対話形式で「2. Interactively, with a sample batch of data」の選択肢を選ぶと、Notebook形式のインターフェースでExpectationを一つ一つ編集できます。
$ great_expectations suite edit exp_suite_test --no-jupyter
How would you like to edit your Expectation Suite? 1. Manually, without interacting with a sample batch of data (default) 2. Interactively, with a sample batch of data : 2
A batch of data is required to edit the suite - let's help you to specify it.
これを実現するためのデータ管理についてのフレーム（知識体系）については、DAMA(Data Management Association) によって、DMBOK(Data Management Body of Knowledge)があります。DAMAホイール図として11個の知識体系が示されていてその図は見たことがある方も多いのではないかと思います。
]]>最近読んだ書籍の中で非常に良質な内容でしたので紹介したいと思います。少しでも多くの方に興味を持ってもらえることを期待しています。Cloud Data Fusionで始めるETL入門https://future-architect.github.io/articles/20230420a/2023-04-19T15:00:00.000Z2023-04-19T15:00:00.000Z市川浩暉
CLoud Data Fusionは少しデプロイに時間がかかり、大体立ち上がるまでに20分~30分ほどかかります。 また、Cloud Data Fusionでは3つのエディションが展開されていますが、使用感を試してみたい程度であれば月120時間の無料枠が用意されている「Basic」を選ぶと費用が抑えられると思います（Developer Editionには無料枠が存在しないため）
]]>「Cloud Data Fusionで始めるETL入門」ということで、Google CloudでETL/ELTを構築できる「Cloud Data Fusion」を利用して、ETLを作成します。Dataflow後編（Dataflowの事前準備からPub/Sub・BigQueryとの連携例まで）https://future-architect.github.io/articles/20220920b/2022-09-19T15:00:01.000Z2022-09-19T15:00:01.000Z平野甫
import apache_beam as beam from apache_beam.ml.inference import RunInference from apache_beam.ml.inference.sklearn_inference import ModelFileType, SklearnModelHandlerNumpy from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions from google.cloud import storage from sklearn.datasets import load_iris
なお、私の環境では、Pythonのバージョンが3.8ではパイプライン実行の際にエラー（TypeError: code() takes at most 15 arguments (16 given)）が発生してしまっていたため、Pythonのバージョンを3.7に落としました。具体的には以下のように変更することでエラーは発生しなくなりました。
FROM pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-runtime
WORKDIR /pipeline
COPY requirements.txt . COPY *.py ./
RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends g++ \ && apt-get install -y curl \ # この行を追加 python3.7 \ # この行を追加 python3-distutils \ # この行を追加 && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \ # Install the pipeline requirements and check that there are no conflicts. # Since the image already has all the dependencies installed, # there's no need to run with the --requirements_file option. && pip install --no-cache-dir --upgrade pip \ && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \ && pip check
# Set the entrypoint to Apache Beam SDK worker launcher. COPY --from=apache/beam_python3.8_sdk:2.38.0 /opt/apache/beam /opt/apache/beam ENTRYPOINT [ "/opt/apache/beam/boot" ]
import apache_beam as beam from apache_beam.ml.inference.base import RunInference from apache_beam.ml.inference.pytorch_inference import PytorchModelHandlerTensor from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions from google.cloud import storage from torchvision import datasets, transforms
FROM pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-runtime
WORKDIR /pipeline
COPY requirements.txt . COPY *.py ./
RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends g++ \ && apt-get install -y curl \ # この行を追加 python3.7 \ # この行を追加 python3-distutils \ # この行を追加 && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \ # Install the pipeline requirements and check that there are no conflicts. # Since the image already has all the dependencies installed, # there's no need to run with the --requirements_file option. && pip install --no-cache-dir --upgrade pip \ && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \ && pip check
# Set the entrypoint to Apache Beam SDK worker launcher. COPY --from=apache/beam_python3.8_sdk:2.38.0 /opt/apache/beam /opt/apache/beam ENTRYPOINT [ "/opt/apache/beam/boot" ]
import apache_beam as beam from apache_beam.ml.inference import RunInference from apache_beam.ml.inference.sklearn_inference import ModelFileType, SklearnModelHandlerNumpy from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions, StandardOptions from google.cloud import storage
