查询 BigLake 表中的 Cloud Storage 数据

本文档介绍如何查询存储在 Cloud Storage BigLake 表中的数据。

准备工作

确保您拥有 Cloud Storage BigLake 表。

所需的角色

如需查询 Cloud Storage BigLake 表，请确保您具有以下角色：

  • BigQuery Data Viewer (roles/bigquery.dataViewer)
  • BigQuery User (roles/bigquery.user)

根据您的权限，您可以自行授予这些角色给自己，或者让管理员授予给您。如需详细了解如何授予角色，请参阅查看可针对资源授予的角色。

如需查看查询 Cloud Storage BigLake 表所需的确切权限，请展开所需权限部分：

所需权限

您也可以使用自定义角色或其他预定义角色来获取这些权限。

查询 BigLake 表

创建 Cloud Storage BigLake 表后，您可以使用 GoogleSQL 语法查询表，就如查询标准 BigQuery 表一样。例如 SELECT field1, field2 FROM mydataset.my_cloud_storage_table;。

使用外部数据处理工具查询 BigLake 表

您可以将 BigQuery 连接器与其他数据处理工具搭配使用，以访问 Cloud Storage 上的 BigLake 表。如需了解详情，请参阅连接器。

Apache Spark

以下示例使用的是 Dataproc，但它也适用于使用 Spark-BigQuery 连接器的任何 Spark 部署。

在此示例中，您在创建集群时提供了 Spark-BigQuery 连接器作为初始化操作。此操作可让您使用 Zeppelin 笔记本并练习数据分析师用户体验历程。

GitHub GoogleCloudDataproc/spark-bigquery-connector 代码库中列出了 Spark-BigQuery 连接器版本。

使用 Spark-BigQuery 连接器的初始化操作创建单节点集群：

gcloud dataproc clusters create biglake-demo-cluster \
    --optional-components=ZEPPELIN \
    --region=REGION \
    --enable-component-gateway \
    --single-node \
    --initialization-actions gs://goog-dataproc-initialization-actions-REGION/connectors/connectors.sh \
    --metadata spark-bigquery-connector-url= gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_SCALA_VERSION-CONNECTOR_VERSION.jar

Apache Hive

以下示例使用的是 Dataproc，但它也适用于使用 Hive-BigQuery 连接器的任何 Hive 部署。

在此示例中，您在创建集群时提供了 Hive-BigQuery 连接器作为初始化操作。

GitHub GoogleCloudDataproc/hive-bigquery-connector 代码库中列出了 Hive-BigQuery 连接器版本。

使用 Hive-BigQuery 连接器的初始化操作创建单节点集群：

gcloud dataproc clusters create biglake-hive-demo-cluster \
    --region=REGION \
    --single-node \
    --initialization-actions gs://goog-dataproc-initialization-actions-REGION/connectors/connectors.sh \
    --metadata hive-bigquery-connector-url=gs://goog-dataproc-artifacts-REGION/hive-bigquery/hive-bigquery-connector-CONNECTOR_VERSION.jar

如需详细了解 Hive-BigQuery 连接器，请参阅使用 Hive-BigQuery 连接器。

Dataflow

要从 Dataflow 中读取 BigLake 表，请使用 DIRECT_READ 模式的 Dataflow 连接器来使用 BigQuery Storage API。此外，还支持从查询字符串读取。请参阅 Apache Beam 文档中的 BigQuery I/O。

查询临时 BigLake 表

使用临时表查询外部数据源适用于对外部数据进行一次性临时查询，或执行提取、转换和加载 (ETL) 过程。

要在不创建永久表的情况下查询外部数据源，请为临时表提供表定义，然后在命令或调用中使用该表定义来查询临时表。您可以通过以下任一方式提供表定义：

系统会使用表定义文件或提供的架构来创建临时外部表，然后对临时外部表运行查询。

使用临时外部表时，并不会在您的某个 BigQuery 数据集中创建表。由于该表不会永久存储在数据集内，因此无法与他人共享。

您可以使用 bq 命令行工具、API 或客户端库来创建和查询链接到外部数据源的临时表。

bq

使用带有 --external_table_definition 标志的 bq query 命令。

（可选）提供 --location 标志并将其值设置为您的位置。

如需使用表定义文件查询链接到外部数据源的临时表，请输入以下命令。

bq --location=LOCATION query \
--external_table_definition=TABLE::DEFINITION_FILE \
'QUERY'

替换以下内容：

  • LOCATION：您所在位置的名称。--location 是可选标志。例如，如果您在东京区域使用 BigQuery，可将该标志的值设置为 asia-northeast1。您可以使用 .bigqueryrc 文件设置该位置的默认值。
  • TABLE：您要创建的临时表的名称。
  • DEFINITION_FILE：本地机器上表定义文件的路径。
  • QUERY：您要提交到临时表的查询。

例如，以下命令使用名为 sales_def 的表定义文件创建并查询名为 sales 的临时表。

bq query \
--external_table_definition=sales::sales_def@us.myconnection \
'SELECT
  Region,
  Total_sales
FROM
  sales'

如需使用内嵌架构定义查询链接到外部数据源的临时表，请输入以下命令。

bq --location=LOCATION query \
--external_table_definition=TABLE::SCHEMA@SOURCE_FORMAT=BUCKET_PATH@projects/PROJECT_ID/locations/REGION/connections/CONNECTION_ID \
'query'

替换以下内容：

  • LOCATION：您所在位置的名称。--location 是可选标志。例如，如果您在东京区域使用 BigQuery，可将该标志的值设置为 asia-northeast1。您可以使用 .bigqueryrc 文件设置该位置的默认值。
  • TABLE：您要创建的临时表的名称。
  • SCHEMA：内嵌架构定义，格式为 field:data_type,field:data_type。
  • SOURCE_FORMAT：外部数据源的格式。例如 CSV。

  • BUCKET_PATH：包含表数据的 Cloud Storage 存储桶的路径，格式为 gs://bucket_name/[folder_name/]file_pattern。

    您可以通过在 file_pattern 中指定一个星号 (*) 通配符从存储桶中选择多个文件。例如 gs://mybucket/file00*.parquet。如需了解详情，请参阅 Cloud Storage URI 的通配符支持。

    您可以通过提供多个路径来为 uris 选项指定多个存储桶。

    以下示例展示了有效的 uris 值：

    • gs://bucket/path1/myfile.csv
    • gs://bucket/path1/*.parquet
    • gs://bucket/path1/file1*，gs://bucket1/path1/*

    如果指定以多个文件为目标的 uris 值，则所有这些文件都必须共享一个兼容的架构。

    如需详细了解如何在 BigQuery 中使用 Cloud Storage URI，请参阅 Cloud Storage 资源路径。

  • PROJECT_ID：包含连接的项目。

  • REGION：包含连接的区域，例如 us。

  • CONNECTION_ID：Spark 连接的名称，例如 myconnection。

  • QUERY：您要提交到临时表的查询。

例如，以下命令使用以下架构定义创建并查询名为 sales 的临时表，该表链接到存储在 Cloud Storage 中的 CSV 文件：Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER。

bq query \
--external_table_definition=sales::Region:STRING,Quarter:STRING,Total_sales:INTEGER@CSV=gs://mybucket/sales.csv@us.myconnection \
'SELECT
  Region,
  Total_sales
FROM
  sales'

如需使用 JSON 架构文件查询链接到外部数据源的临时表，请输入以下命令。

bq --location=LOCATION query \
--external_table_definition=SCHEMA_FILE@SOURCE_FORMAT=BUCKET_PATH@projects/PROJECT_ID/locations/REGION/connections/CONNECTION_ID \
'QUERY'

替换以下内容：

  • LOCATION：您所在位置的名称。--location 是可选标志。例如，如果您在东京区域使用 BigQuery，可将该标志的值设置为 asia-northeast1。您可以使用 .bigqueryrc 文件设置该位置的默认值。
  • SCHEMA_FILE：本地机器上 JSON 架构文件的路径。
  • SOURCE_FORMAT：外部数据源的格式。例如 CSV。

  • BUCKET_PATH：包含表数据的 Cloud Storage 存储桶的路径，格式为 gs://bucket_name/[folder_name/]file_pattern。

    您可以通过在 file_pattern 中指定一个星号 (*) 通配符从存储桶中选择多个文件。例如 gs://mybucket/file00*.parquet。如需了解详情，请参阅 Cloud Storage URI 的通配符支持。

    您可以通过提供多个路径来为 uris 选项指定多个存储桶。

    以下示例展示了有效的 uris 值：

    • gs://bucket/path1/myfile.csv
    • gs://bucket/path1/*.parquet
    • gs://bucket/path1/file1*，gs://bucket1/path1/*

    如果指定以多个文件为目标的 uris 值，则所有这些文件都必须共享一个兼容的架构。

    如需详细了解如何在 BigQuery 中使用 Cloud Storage URI，请参阅 Cloud Storage 资源路径。

  • PROJECT_ID：包含连接的项目。

  • REGION：包含连接的区域，例如 us。

  • CONNECTION_ID：Spark 连接的名称，例如 myconnection。

  • QUERY：您要提交到临时表的查询。

例如，以下命令使用 /tmp/sales_schema.json 架构文件创建并查询名为 sales 的临时表，该表链接到存储在 Cloud Storage 中的 CSV 文件。

  bq query \
  --external_table_definition=sales::/tmp/sales_schema.json@CSV=gs://mybucket/sales.csv@us.myconnection \
  'SELECT
      Region,
      Total_sales
    FROM
      sales'

API

要使用 API 运行查询，请按以下步骤操作：

  1. 创建一个 Job 对象。
  2. 使用 JobConfiguration 对象填充 Job 对象的 configuration 部分。
  3. 使用 JobConfigurationQuery 对象填充 JobConfiguration 对象的 query 部分。
  4. 使用 ExternalDataConfiguration 对象填充 JobConfigurationQuery 对象的 tableDefinitions 部分。 在 connectionId 字段中指定用于到 Cloud Storage 的连接。
  5. 调用 jobs.insert 方法以异步运行查询，或调用 jobs.query 方法以同步运行查询，同时传入Job 对象。

后续步骤