Google云平台提供了一个Data Fusion的产品，是基于开源的CDAP做的一个图形化的编辑工具，可以很方便的来完成数据处理的任务，而无需编写代码。假设我们现在要构建一个ETL的任务，从Kafka中消费一些数据，经过处理之后把数据存放到Bigquery中。
首先我们要准备一些测试数据发送到Kafka。这里我是在GKE的环境中起了一个Kafka的pod，然后往test topic发送了一些简单的JSON格式的消息。
创建Data Fusion Instance
在GCP的console页面中打开Data Fusion，选择Create an instance，在配置页面中，版本我没有选择最新的6.9.2版本，因为发现这个版本在解析JSON格式会有问题，我选择的是6.8.3。然后在Advanced Option里面，我选择了Enable Private IP，因为我的Kafka是没有暴露对外的公网IP，因此Data Fusion Instance也只能用Private IP来和Kafka进行通讯。在Associating Network里面，选择需要在哪个VPC里面来分配这个Private IP。之后点击Create就可以创建一个Instance了。
VPC Network Peering
Instance的创建需要等待一段时间，等完成之后，点击Instance的名字，我们可以看到相关的信息，拷贝Instance的Tenant project ID。然后去到VPC Network里面，建立一个VPC network peering。因为Data Fusion需要把任务安排在Dataproc集群上运行，这个集群是运行在单独的网络中，如果要和我们的Kafka通讯，需要和Kafka所在的VPC网络建立一个peering。选择create peering connection，在里面的Your VPC network里面，输入Kafka所在的VPC network，在peered network里面选择in another project，输入刚才拷贝的Tenant project ID，勾选Exchange IPv4 custom routes里面的Export custom routes，然后点击create进行创建。
防火墙规则设置
因为我的VPC network里面的防火墙规则，出于安全考虑，把default-allow-internal这条规则给删掉了。但是Dataproc的集群里面的VM需要互相之间能进行通讯，因此我们需要加上一条规则。在VPC network的Firewall rule里面，添加一条规则，其中Direction选择ingress，Sources和Targets里面我们都设置为Tag，tag的名称是Dataproc，这个tag将在稍后Data Fusion的compute profile里面设置。
设置ETL Pipeline
在Data Fusion的Instances列表里面，选择View instance打开刚才我们创建的Instance，然后点击Wrangler，在里面选择Add connection，然后选择Kafka Connection，在Kafka Brokers里面输入地址，例如10.0.0.100:9094，然后点击Test connection。如果之前的网络设置都完成的话，应该是能正确连接的。之后Wrangler就会打开这个Kafka连接，然后可以看到这个Kafka里面的所有的topic。点击我们要测试的那个topic，就可以看到里面已有的数据，然后我们可以点击左上角Message的小箭头，在下拉菜单中选择Parse as JSON，这样子就可以直接把JSON里面的字段解析为对应的字段了，在右边的界面列出了解析出的对应字段，这里我需要修改一下字段的名称，使得字段名和我之后创建Bigquery的表里面的字段名对应。
数据解析没有问题之后，可以在直接点击右上角的create pipeline来创建一个任务了。
在新打开的Pipeline的编辑窗口中，我们可以看到目前有两个步骤存在，一个是Kafka connection，另一个是Wrangler。我们需要再增加一个步骤，把Wrangler解析的数据保存到Bigquery里面。在左边菜单的Sink里面，点击Bigquery，然后把Wrangler框的箭头拖动连接到这个新加的Bigquery。点击Bigquery的properties，选择Use connection，然后选择之前已经创建好的bigquery的数据集和数据表即可。主要Wrangler输出的字段名需要和数据表的字段名匹配。
Pipeline设置好之后，我们就可以选择Deploy来部署了。
设置Compute Profile
点击Data Fusion右上角的System admin，然后在Configuration里面的System compute profiles里面，我们可以新建一个profile。
在Profile里面我们可以设置要部署的Dataproc集群的机器的配置。在General setting的subnet里面，我需要设置正确的subnet，因为在我的VPC网络里面有多个subnet，不同的subnet的策略是不同的。我需要设置kafka所在的那个subnet。在Cluster metadata的network tag里面，输入我们在配置防火墙规则是设定的tag Dataproc。这样就可以让我们的cluster能应用到那条规则。
把新建的profile设置为default之后，我们就可以运行Pipeline了。点击界面上的Run即可。打开Log，我们可以看到整个Pipeline运行的情况。整个Pipeline成功运行完毕之后，我们可以打开Bigquery的对应的数据表，可以看到数据能成功的从kafka消费之后写入Bigquery的表中。