Hva er bøtter?

På Dapla er det Google Cloud Storage (GCS) som benyttes til å lagre data og filer. Følgelig er det GCS som erstatter det vi kjente som Linux-stammene i prodsonen tidligere. I SSB har vi vært vant til å jobbe med data lagret på filsystemer i et Linux-miljø¹. GCS-bøttene skiller seg fra klassiske filsystemer på flere måter, og det er viktig å være klar over disse forskjellene. I denne kapitlet vil vi gå gjennom noen av de viktigste forskjellene og hvordan man gjør vanlige operasjoner mot bøtter i GCS.

Bøtter vs filsystemer

I et Linux- eller Windows-filsystem, som vi har vært vant til tidligere, så er filer og mapper organisert i en hierarkisk struktur på et operativsystem (OS). I SSB har OS-ene vært installert på fysiske maskiner som vi vedlikeholder selv.

En bøtte i GCS er derimot en kjøpt tjeneste som lar brukeren lagre alle typer objekter i en container. Man trenger altså ikke å tenke på om filene ligger i et hierarki, hvilket operativsystem det kjører på, eller hvor mye diskplass som er tilgjengelig.

At data er lagret som objekter i en bøtte har noen praktiske implikasjoner for hvordan vi jobber med data i SSB:

Mange er vant til å jobbe direkte med filer i en Linux-terminal eller via systemkall fra språk som SAS, Pyton eller R. For å gjøre det samme i Jupyter mot en bøtte, så kan vi bruke Python-pakken gcsfs. Se eksempler under.
Når vi bruker Python- eller R-pakker for lese eller skrive data fra bøtter, så er vi avhengig av at pakkene tilbyr integrasjon mot bøtter. Mange pakker gjør det, men ikke alle. For de som ikke gjør det kan vi bruke ofte bruke gcsfs til å gi oss et python-objekt, som igjen kan brukes av de fleste pakker.
Det finnes egentlig ikke noen mapper i bøtter. I motsetning til et vanlig filsystem så er det ikke en hierarkisk mappestruktur i en bøtte. Det vil si at alt ligger et sted, men de kan ha lange navn med /-tegn slik at det ligner på et klassisk filsystem. Bruker du / i objekt-navnet så vil også Google Cloud Console vise det som mapper, men det er bare for å gjøre det enklere å forholde seg til. En praktisk konsekvens av dette er f.eks. at man ikke trenger å opprette en mappe før man legger et fil/objekt i den. Det er bare en tekststreng som er en del av objekt-navnet.

Under kommer det en del eksempler på hvordan man kan jobbe med objekter i bøtter på samme måte som filer i et filsystem.

“Lokalt” filsystem på Dapla

På Dapla skal data lagres i bøtter. Men når du åpner Jupyterlab så får du også et “lokalt” eller klassisk filsystem, slik vi definerte det i forrige kapittel. Det er dette filsystemet du ser i filutforskeren i Jupyterlab, slik som vist til venstre i Figur 1. Det er også dette filsystemet du ser når du f.eks. bruker ls-kommandoen i en terminal i Jupyterlab.

Bilde av filutforskeren i Jupyterlab — Figur 1: Til venstre i bildet ser du filutforskeren i Jupyterlab

Dette filsystemet er ment for å lagre kode midlertidig mens du jobber med dem. Det er ikke ment for å lagre data. Det er heller ikke ment som et permanent lagringssted for kode. Permanent lagring av kode skal gjøres på GitHub. Selv om filene du lagrer der fortsetter å eksistere for hver gang du logger deg inn i Jupyterlab, så bør kode du ønsker å bevare pushes til GitHub før du avslutter en sesjon i Jupyterlab. Se en mer teknisk beskrivelse av hvordan dette fungerer i boksen under.

Hvem er egentlig denne Jovyan?

Når du logger deg inn i Jupyterlab på Dapla, så ser du at brukeren din på det lokale filsystemet heter jovyan. Grunnen er at det er en Linux-container som kjører et Jupyterlab Docker-image, og alle bruker denne containeren. Det er derfor vi kaller det et “lokalt” filsystem, fordi det er lokalt i containeren.

I tillegg er det satt opp persistent volum (PV) og en persistent volume claim (PVC) som er knyttet til denne containeren. Det er dette som gjør at filene du lagrer i Jupyterlab blir lagret mellom hver gang du logger deg inn. I tillegg tas det en backup av filsystemene hver dag, slik at vi kan gjenopprette filene dine hvis noe skulle skje med PV-en.

Lagringsplassen på PV-en er begrenset til 10 GB per bruker. Grunnen til at vi ikke tilbyr mer lagringsplass er fordi det kun er kode skal lagres her, og at denne lagringsplassen er relativt dyrt sammenlignet med GCS-bøtter. Hvis du jobber i virtuelle miljøer og lagrer mange miljøer lokalt, kan du oppleve at disken blir full. Les mer her om hvordan man bør håndere dette.

Systemkommandoer mot bøttter

Tidligere har vi diskutert forskjellene mellom bøtter og filsystemer. Mange kjenner hvordan man gjør systemkommandoer² i klassiske filsystemer fra en terminal eller fra språk som Python, R og SAS. I dette kapitlet viser vi hvordan dette kan gjøres mot bøtter fra Jupyterlab.

gcsfs er en Python-pakke som lar deg jobbe med objekter i bøtter på nesten samme måte som filer i et filsystem. For å kunne gjøre det må vi først sette opp en filsystem-instans som lar oss bruke en bøtte som et filsystem. Pakken dapla-toolbelt lar oss gjøre det ganske enkelt:

notebook

from dapla import FileClient

fs = FileClient.get_gcs_file_system()

fs er nå et filsystem-versjon av bøttene vi har tilgang til på GCS. Vi kan nå bruk fs til å gjøre typiske operasjoner vi har vært vant til å gjøre i en Linux-terminal. Se en fullstendig liste over kommandoer her.

Under vises noen flere eksempler på nyttige funksjoner enn det som ble vist i kapitlet tidligere i boken

Warning

Selv om ordet mapper blir brukt i eksemplene under, så er det viktig å huske at det ikke finnes noen mapper i bøtter. Det er bare en tekststreng som er en del av objekt-navnet. Men siden vi her jobber med et filsystem-representasjon av bøtten, så tillater vi oss å gjøre det for å gjøre det enklere å lese.

fs.glob()

fs.glob() lar oss søke etter filer i bøtten. Vi kan bruke *, **, ? og [..] som wildcard for å finne det vi trenger. Det som returneres er enten en liste eller dictionary avhengig av hva vi velger å gjøre.

Hent en liste over alle filer i en undermappe R_smoke_test i bøtta gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod:

notebook

from dapla import FileClient

fs = FileClient.get_gcs_file_system()

fs.glob("gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/R_smoke_test/*")

Når vi legger til * på slutten av filstien så returnerer den alle filer i den eksakte undermappen. Men hvis vi ønsker å å få alle filer i alle undermapper, så kan vi bruke ** på denne måten:
fs.glob("gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/R_smoke_test/**").

Vi kan også søke mer avansert ved ved å bruke ?. ?-tegnet sier at en enkeltkarakter kan være hva som helst. F.eks. kunne vi skrevet
fs.glob("gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/R_smoke_test/**/R_smoke_test_??.csv")
for å rekursivt liste ut alle filer som starter med R_smoke_test_, etterfulgt av to karakterer av hvilken som helst type, og slutter med .csv.

Hvis vi viste at de to karakterene ikke skulle være av hvilken som helst karakterer, men det var en liten bokstav, etterfulgt av et tall mellom 2-6, så kunne vi brukt [a-z] og [2-6] for å spesifisere dette. F.eks. kunne vi skrevet:

fs.glob("gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/R_smoke_test/**/R_smoke_test_[a-z][2-6].csv")

Som vi ser er fs.glob() et verktøy som git oss mye den funksjonaliteten vi er vant til fra Linux-terminalen. Men i tillegg kan vi bruke den til å hente inn metadataene til de filene/objektene vi får treff på, ved å bruke argumentet detail=True. Her er et eksempel:

notebook

from dapla import FileClient

fs = FileClient.get_gcs_file_system()

fs.glob(
    "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/R_smoke_test/**/R_smoke_test_/[a-z][2-6].csv",
    detail=True,
)

Metadataene gir deg da informasjon om filstørrelse, tidspunkt for opprettelse, tidspunkt for siste endring, og hvem som har opprettet og endret filen.

fs.exists()

I noen tilfeller kan det være nyttig å sjekke om en fil eksisterer i bøtten. Det kan vi gjøre med fs.exists():

notebook

from dapla import FileClient

fs = FileClient.get_gcs_file_system()

fs.exists("gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3/form_dc551844cd74.xml")

Koden returnerer enten True eller False avhengig av om filen eksisterer eller ikke.

fs.du()

Hvis du lurer på hvor mange GB data du har i en bøtte, så kan du bruke fs.du():

notebook

from dapla import FileClient

# Kobler oss på bøttene
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

total_bytes = fs.du(
    "gs://ra0678-01-altinn-data-prod-e17d-ssb-altinn/",
)

total_size_gb = total_bytes / (1024**3)
print(f"Total size: {total_size_gb:.3f} GB")

fs.info()

Hvert objekt i bøtta har metadata knyttet til seg som kan hentes inn i Jupyter og benyttes.

notebook

from dapla import FileClient

# Kobler oss på bøttene
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

file = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3/form_dc551844cd74.xml"

fs.info(file)

Dette gir deg blant annet informasjon om filstørrelse, tidspunkt for opprettelse, og tidspunkt for siste endring. Hvis du ønsker dette for flere filer så kan man også bruke fs.glob(<pattern>, details=True) som vi så på tidligere.

fs.ls()

fs.ls() brukes for å gi en liste av filer i et område. Det kan brukes for både bøtter og mapper.

notebook

from dapla import FileClient

fs = FileClient.get_gcs_file_system()

fs.ls("gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3")

Koden returnerer en liste.

fs.open()

fs.open() lar oss åpne en fil i bøtta for lesing og skriving med vanlige Python-funksjoner. Funksjonen returnerer et fil-aktig objekt som kan brukes med vanlige som Python-biblioteker som Pandas og NumPy.

notebook

import pandas as pd
from dapla import FileClient

# Kobler oss på bøttene
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

file_path = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/dapla-metrics/number-of-teams.csv"

# Bruker fs.open() til å åpne fil, og deretter leses den med Pandas
with fs.open(file_path, "r") as file:
    df = pd.read_csv(file)
df

Du kan også bruke fs.open() til å skrive til en fil i bøtta. Her er et eksempel på hvordan man skriver en parquet-fil med Pandas og PyArrow:

notebook

import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
from dapla import FileClient

file_path = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/dapla-metrics/test.parquet"

# Oppretter filsystem-instans
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

# Lager eksempeldata
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# Skriver parquet-fil
with fs.open(file_path, "wb") as file:
    pq.write_table(pa.Table.from_pandas(df), file)

Over brukte vi wb for å åpne den binære filen for skriving. Hvis du ønsker å lese fra en binær fil så bruker du rb. Skulle du jobbet en ren tekstfil, så hadde man brukt w til å skrive og r til å lese.

fs.touch()

fs.touch() lar deg opprette en tom fil i bøtta, eller oppdatere metadataene til objektet for når den sist ble modifisert.

notebook

from dapla import FileClient

# Oppretter filsystem-instans
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

fs.touch("gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/dapla-metrics/test.parquet")

fs.put()

fs.put() lar deg laste opp en fil fra Jupyter-filsystemet³ til bøtta. Husk at filstien til ditt hjemmeområde på Jupyter er /home/jovyan/. Her er et eksempel på hvordan man kan bruke det på enkelt-filer:

notebook

from dapla import FileClient

# Oppretter filsystem-instans
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

source = "/home/jovyan/custom.scss"
destination = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3/test2.csv"

fs.put(source, destination)

Du kan også kopiere hele mapper mellom jovyan og bøttene:

notebook

from dapla import FileClient

# Oppretter filsystem-instans
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

source = "/home/jovyan/sesongjustering/"
destination = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3/sesongjustering/"

fs.put(source, destination, recursive=True)

Et brukstilfellet for å kopiere mellom bøtter og jovyan er ved sesongjustering med Jdemetra+ og JWSACruncher. Siden Jdemetra+ ikke kan lese/skrive fra bøtter, så må vi midlertidig kopiere dataene til jovyan med fs.put() før vi kan kjøre sesongjusteringen. Når vi er ferdige med kjøringen kopierer vi dataene tilbake til bøtta med fs.get().

fs.get()

fs.get() gjør det samme som fs.put(), bare motsatt vei. Den kopierer fra en bøtte til jovyan.

notebook

from dapla import FileClient

# Oppretter filsystem-instans
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

source = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3/sesongjustering/"
destination = "/home/jovyan/sesongjustering/"

placeholder = fs.get(source, destination, recursive=True)

fs.get() returnerer potensielt mye output. Hvis du ikke vil ha det, så kan du bare definere det som et objekt. F.eks. placeholder som i eksempelet over.

fs.mv()

fs.mv() lar deg flytte filer og mapper mellom bøtter, samt å gi objekter nye navn.

notebook

from dapla import FileClient

# Kobler oss på bøttene
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

source = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/dapla-metrics/number-of-teams.csv"
destination = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3/number-of-teams.csv"
fs.mv(source, destination)

fs.copy()

fs.copy() lar deg kopiere filer og mapper mellom bøtter. I eksempelet under kopierer vi rekursivt:

notebook

from dapla import FileClient

# Setter opp en filsystem-instans mot GCS
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

from_path = "gs://ssb-prod-arbmark-skjema-data-kilde/ledstill/altinn/2022/11/21/"
to_path = "gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3/"
fs.copy(from_path, to_path, recursive=True)

fs.rm()

fs.rm() lar deg slette filer og mapper i bøtta. Her sletter vi en enkeltfil:

notebook

from dapla import FileClient

# Setter opp en filsystem-instans mot GCS
fs = FileClient.get_gcs_file_system()

fs.rm("gs://ssb-dapla-felles-data-delt-prod/altinn3/number-of-teams.csv")

Også denne funksjonen tar et recursive-argument hvis du ønsker å slette en hel mappe.

Fotnoter

Egentlig har vi jobbet med data-filer på både Linux- og Windows-filsystemer. Men Linux-stammene har vært det anbefalte stedet å lagre datafiler.↩︎
Med systemkommandoer så mener vi bash-kommandoer som ls og mv, eller implementasjoner av disse kommandoene i Python, R eller SAS.↩︎
Jupyter-miljøet har sitt eget filsystem, ofte kalt jovyan. Det er som et vanlig Linux-filsystem, og vil være det vi omtaler som “lokalt” på maskinen din i Jupyter.↩︎