Metastore-Tabellen aus Spark erstellen und abfragen

Sie können Apache Spark Iceberg-Tabellen in einem BigQuery-Notebook mit Open-Source-Engines wie Spark abfragen. Diese Tabellen sind reguläre Iceberg-Tabellen mit Metadaten, die im BigQuery-Metastore gespeichert sind. Die gleiche Tabelle kann sowohl in BigQuery als auch in Spark abgefragt werden.

Hinweis

Hinweise

  • Derzeit werden nur Eisberg-Tabellen unterstützt.

  • Denken Sie beim Ausführen Ihrer Abfragen daran, Ihre Namespace- und Datenbanknamen als BigQuery-Datasetnamen zuzuordnen. In der folgenden Tabelle sind die entsprechenden Tastenzuordnungen aufgeführt:

    Open Source BigQuery
    Namespace BigQuery-Dataset
    Datenbank BigQuery-Dataset
    Tabelle (partitioniert oder nicht partitioniert) BigQuery-Tabelle

Tabelle aufrufen und abfragen

Nachdem Sie Ihre BigQuery-Ressourcen in Spark erstellt haben, können Sie sie in der Google Cloud Console aufrufen und abfragen. Im folgenden Beispiel werden die allgemeinen Schritte zum Abfragen einer Metastore-Tabelle mithilfe von interaktivem Spark veranschaulicht:

  1. So verwenden Sie den benutzerdefinierten Iceberg-Katalog:

    USE `CATALOG_NAME`;

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • CATALOG_NAME: der Name des Spark-Katalogs, den Sie für Ihren SQL-Job verwenden.

  2. Erstellen Sie einen Namespace:

    CREATE NAMESPACE IF NOT EXISTS NAMESPACE_NAME;

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • NAMESPACE_NAME: Der Name des Namespace, der auf Ihre Spark-Tabelle verweist.

  3. Verwenden Sie den erstellten Namespace:

    USE NAMESPACE_NAME;

  4. So erstellen Sie eine Iceberg-Tabelle:

    CREATE TABLE TABLE_NAME (id int, data string) USING ICEBERG;

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • TABLE_NAME: Name der Iceberg-Tabelle.

  5. So fügen Sie eine Tabellenzeile ein:

    INSERT INTO TABLE_NAME VALUES (1, "first row");

  6. Mit der Google Cloud Console haben Sie folgende Möglichkeiten:

     SELECT * FROM `TABLE_NAME`;

Nächste Schritte