Utiliser le connecteur Bigtable Spark

Le connecteur Bigtable Spark vous permet de lire et d'écrire des données depuis et vers Bigtable. Vous pouvez lire les données de votre application Spark à l'aide de Spark SQL et des DataFrames. Les opérations Bigtable suivantes sont compatibles avec le connecteur Bigtable Spark:

  • Écrire des données
  • Lire des données
  • Créer une table

Ce document explique comment convertir une table DataFrame Spark SQL dans une table Bigtable, puis compiler et créer un fichier JAR pour envoyer un job Spark.

État de la compatibilité avec Spark et Scala

Le connecteur Bigtable Spark n'est compatible qu'avec la version Scala 2.12 et les versions de Spark suivantes:

Le connecteur Bigtable Spark est compatible avec les versions de Dataproc suivantes:

Calculer les coûts

Si vous décidez d'utiliser l'un des composants facturables suivants de Google Cloud, les ressources utilisées vous sont facturées:

  • Bigtable (l'utilisation de l'émulateur Bigtable n'est pas facturée)
  • Dataproc
  • Cloud Storage

Les tarifs de Dataproc s'appliquent à l'utilisation Dataproc sur les clusters Compute Engine. Dataproc sans serveur s'applique aux charges de travail et aux sessions sur Dataproc sans serveur pour Spark.

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût.

Avant de commencer

Remplissez les conditions préalables suivantes avant d'utiliser le connecteur Bigtable Spark.

Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser le connecteur Bigtable Spark, demandez à votre administrateur de vous accorder le les rôles IAM suivants sur votre projet:

  • Administrateur Bigtable (roles/bigtable.admin)(facultatif): vous permet de lire ou d'écrire des données et de créer une table.
  • Utilisateur Bigtable (roles/bigtable.user): vous permet de lire ou d'écrire des données, mais ne vous permet pas de créer une nouvelle table.

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la section Gérer les accès.

Vous pouvez également obtenir les autorisations requises via des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Si vous utilisez Dataproc ou Cloud Storage, des autorisations supplémentaires peuvent être requises. Pour en savoir plus, consultez les pages Autorisations Dataproc et Cloud Storage.

Configurer Spark

En plus de créer une instance Bigtable, vous devez également configurer votre instance Spark. Vous pouvez le faire localement ou sélectionner l'une de ces options pour utiliser Spark avec Dataproc:

  • Cluster Dataproc
  • Dataproc sans serveur

Pour savoir comment choisir entre un cluster Dataproc ou une option sans serveur, consultez la page Dataproc sans serveur pour Spark et comparé à Dataproc sur Compute Engine. .

Télécharger le fichier JAR du connecteur

Vous trouverez le code source du connecteur Spark Bigtable ainsi que des exemples dans le dépôt GitHub du connecteur Spark Bigtable.

Selon votre configuration Spark, vous pouvez accéder au fichier JAR comme suit:

  • Si vous exécutez PySpark en local, vous devez télécharger le fichier JAR du connecteur à partir de l'emplacement Cloud Storage gs://spark-lib/bigtable/spark-bigtable_SCALA_VERSION-CONNECTOR_VERSION.jar.

    Remplacez SCALA_VERSION par la version de Scala, définie sur 2.12 comme seule version compatible, et CONNECTOR_VERSION par la version du connecteur que vous souhaitez utiliser.

  • Pour l'option de cluster Dataproc ou sans serveur, utilisez le dernier fichier JAR comme artefact pouvant être ajouté à vos applications Scala ou Java Spark. Pour en savoir plus sur l'utilisation du fichier JAR en tant qu'artefact, consultez Gérer les dépendances.

  • Si vous envoyez votre job PySpark à Dataproc, utilisez l'option gcloud dataproc jobs submit pyspark --jars pour définir l'URI sur l'emplacement du fichier JAR dans Cloud Storage (par exemple, gs://spark-lib/bigtable/spark-bigtable_SCALA_VERSION-CONNECTOR_VERSION.jar).

Ajouter une configuration Bigtable à votre application Spark

Dans votre application Spark, ajoutez les options Spark permettant d'interagir avec Bigtable.

Options Spark compatibles

Utilisez les options Spark disponibles dans le package com.google.cloud.spark.bigtable.

Nom de l'option Obligatoire Valeur par défaut Signification
spark.bigtable.project.id Oui N/A Définissez l'ID du projet Bigtable.
spark.bigtable.instance.id Oui N/A Définissez l'ID de l'instance Bigtable.
catalog Oui N/A Définissez le format JSON spécifiant le format de conversion entre le schéma de type SQL du DataFrame et le schéma de la table Bigtable.

Pour en savoir plus, consultez Créer des métadonnées de table au format JSON.
spark.bigtable.app_profile.id Non default Définissez l'ID de profil d'application Bigtable.
spark.bigtable.write.timestamp.milliseconds Non Heure système actuelle Définissez le code temporel en millisecondes à utiliser lors de l'écriture d'un DataFrame dans Bigtable.

Étant donné que toutes les lignes du DataFrame utilisent le même code temporel, les lignes associées à la même colonne de clé de ligne dans le DataFrame persistent comme une version unique dans Bigtable, car elles partagent le même horodatage.
spark.bigtable.create.new.table Non false Définissez la valeur sur true pour créer une table avant d'écrire dans Bigtable.
spark.bigtable.read.timerange.start.milliseconds ou spark.bigtable.read.timerange.end.milliseconds Non N/A Définissez des horodatages (en millisecondes depuis l'heure de l'epoch) pour filtrer les cellules avec une date de début et de fin spécifiques, respectivement. Vous devez spécifier au moins deux de ces paramètres.
spark.bigtable.push.down.row.key.filters Non true Définissez la valeur sur true pour permettre un filtrage simple par clé de ligne côté serveur. Le filtrage sur les clés de ligne composées est implémenté côté client.

Pour en savoir plus, consultez Lire une ligne DataFrame spécifique à l'aide d'un filtre.
spark.bigtable.read.rows.attempt.timeout.milliseconds Non 30 min Définissez le délai avant expiration d'une tentative de lecture des lignes correspondant à une partition DataFrame dans le client Bigtable pour Java.
spark.bigtable.read.rows.total.timeout.milliseconds Non 12 h Définissez le délai avant expiration total pour une tentative de lecture des lignes correspondant à une partition DataFrame dans le client Bigtable pour Java.
spark.bigtable.mutate.rows.attempt.timeout.milliseconds Non 1 min Définissez la durée du délai avant expiration d'une tentative de ligne mutate correspondant à une partition DataFrame dans le client Bigtable pour Java.
spark.bigtable.mutate.rows.total.timeout.milliseconds Non 10 min Définissez le délai avant expiration total pour une tentative de ligne mutate correspondant à une partition DataFrame dans le client Bigtable pour Java.
spark.bigtable.batch.mutate.size Non 100 Définissez le nombre de mutations dans chaque lot. Vous ne pouvez pas définir plus de 100000.
spark.bigtable.enable.batch_mutate.flow_control Non false Définissez la valeur sur true afin d'activer le contrôle de flux pour les mutations de lot.

Créer des métadonnées de table au format JSON

Le format de la table DataFrames Spark SQL doit être converti en table Bigtable à l'aide d'une chaîne au format JSON. Ce format de chaîne JSON rend le format de données compatible avec Bigtable. Vous pouvez transmettre le format JSON dans le code de votre application à l'aide de l'option .option("catalog", catalog_json_string).

Prenons l'exemple de la table DataFrame suivante et de la table Bigtable correspondante.

Dans cet exemple, les colonnes name et birthYear du DataFrame sont regroupées dans la famille de colonnes info et renommées respectivement name et birth_year. De même, la colonne address est stockée dans la famille de colonnes location portant le même nom de colonne. La colonne id du DataFrame est convertie en clé de ligne Bigtable.

Les clés de ligne n'ont pas de nom de colonne dédié dans Bigtable. Dans cet exemple, id_rowkey sert uniquement à indiquer au connecteur qu'il s'agit de la colonne de clé de ligne. Vous pouvez utiliser n'importe quel nom pour la colonne de clé de ligne et vous assurer d'utiliser le même nom lorsque vous déclarez le champ "rowkey":"column_name" au format JSON.

DataFrame Table Bigtable = t1
Colonnes Clé de ligne Familles de colonnes
infos lieu
Colonnes Colonnes
id name birthYear adresse id_rowkey name birth_year adresse

Le format JSON du catalogue est le suivant:

    """
    {
      "table": {"name": "t1"},
      "rowkey": "id_rowkey",
      "columns": {
        "id": {"cf": "rowkey", "col": "id_rowkey", "type": "string"},
        "name": {"cf": "info", "col": "name", "type": "string"},
        "birthYear": {"cf": "info", "col": "birth_year", "type": "long"},
        "address": {"cf": "location", "col": "address", "type": "string"}
      }
    }
    """

Les clés et valeurs utilisées au format JSON sont les suivantes:

Clé de catalogue Valeur de catalogue Format JSON
table Nom de la table Bigtable. "table":{"name":"t1"}

Si le tableau n'existe pas, utilisez .option("spark.bigtable.create.new.table", "true") pour en créer un.
clé de ligne Nom de la colonne qui sera utilisée comme clé de ligne Bigtable. Assurez-vous que le nom de la colonne DataFrame est utilisé comme clé de ligne (par exemple, id_rowkey).

Les clés composées sont également acceptées en tant que clés de ligne. Par exemple, "rowkey":"name:address". Cette approche peut générer des clés de ligne nécessitant une analyse complète de la table pour toutes les requêtes de lecture.		 "rowkey":"id_rowkey",
colonnes Mappage de chaque colonne DataFrame dans la famille de colonnes Bigtable ("cf") et le nom de colonne ("col") correspondants. Le nom de la colonne peut être différent de celui de la colonne dans la table DataFrame. Les types de données acceptés incluent string, long et binary. "columns": {"id": {"cf": "rowkey", "col": "id_rowkey", "type": "string"}, "name": {"cf": "info", "col": "name", "type": "string"}, "birthYear": {"cf":"info", "col": "birth_year", "type": "long"}, "address": {"cf": "location", "col": "address", "type":"string"}}"

Dans cet exemple, id_rowkey est la clé de ligne, et info et location sont les familles de colonnes.

Types de données acceptés

Le connecteur accepte les types string, long et binary (tableau d'octets) du catalogue. En attendant que d'autres types comme int et float soient pris en charge, vous pouvez convertir manuellement ces types de données en tableaux d'octets BinaryType) avant d'utiliser le connecteur pour les écrire dans Bigtable.

Vous pouvez également utiliser Avro pour les opérations sérialisées tels que ArrayType. Pour en savoir plus, consultez la section Sérialiser des données complexes. à l'aide d'Apache Avro.

Écrire dans Bigtable

Utilisez la fonction .write() et les options compatibles pour écrire vos données dans Bigtable.

Java

Le code suivant du dépôt GitHub utilise Java et Maven pour écrire dans Bigtable.

  String catalog = "{" +
        "\"table\":{\"name\":\"" + tableName + "\"," +
        "\"tableCoder\":\"PrimitiveType\"}," +
        "\"rowkey\":\"wordCol\"," +
        "\"columns\":{" +
        "\"word\":{\"cf\":\"rowkey\", \"col\":\"wordCol\", \"type\":\"string\"}," +
        "\"count\":{\"cf\":\"example_family\", \"col\":\"countCol\", \"type\":\"long\"}" +
        "}}".replaceAll("\\s+", "");

…

  private static void writeDataframeToBigtable(Dataset<Row> dataframe, String catalog,
        String createNewTable) {
      dataframe
          .write()
          .format("bigtable")
          .option("catalog", catalog)
          .option("spark.bigtable.project.id", projectId)
          .option("spark.bigtable.instance.id", instanceId)
          .option("spark.bigtable.create.new.table", createNewTable)
          .save();
    }

Python

Le code suivant du dépôt GitHub utilise Python pour écrire dans Bigtable.

  catalog = ''.join(("""{
        "table":{"name":" """ + bigtable_table_name + """
        ", "tableCoder":"PrimitiveType"},
        "rowkey":"wordCol",
        "columns":{
          "word":{"cf":"rowkey", "col":"wordCol", "type":"string"},
          "count":{"cf":"example_family", "col":"countCol", "type":"long"}
        }
        }""").split())
  …

  input_data = spark.createDataFrame(data)
  print('Created the DataFrame:')
  input_data.show()

  input_data.write \
        .format('bigtable') \
        .options(catalog=catalog) \
        .option('spark.bigtable.project.id', bigtable_project_id) \
        .option('spark.bigtable.instance.id', bigtable_instance_id) \
        .option('spark.bigtable.create.new.table', create_new_table) \
        .save()
  print('DataFrame was written to Bigtable.')

  …

Lire à partir de Bigtable

Utilisez la fonction .read() pour vérifier si la table a bien été importée dans Bigtable.

Java

  …
  private static Dataset<Row> readDataframeFromBigtable(String catalog) {
      Dataset<Row> dataframe = spark
          .read()
          .format("bigtable")
          .option("catalog", catalog)
          .option("spark.bigtable.project.id", projectId)
          .option("spark.bigtable.instance.id", instanceId)
          .load();
      return dataframe;
    }

Python

  …

  records = spark.read \
        .format('bigtable') \
        .option('spark.bigtable.project.id', bigtable_project_id) \
        .option('spark.bigtable.instance.id', bigtable_instance_id) \
        .options(catalog=catalog) \
        .load()

  print('Reading the DataFrame from Bigtable:')
  records.show()

Compiler le projet

Générez le fichier JAR utilisé pour exécuter un job dans un cluster Dataproc, une instance Dataproc sans serveur ou une instance Spark locale. Vous pouvez compiler le fichier JAR localement, puis l'utiliser pour envoyer un job. Le chemin d'accès au fichier JAR compilé est défini en tant que variable d'environnement PATH_TO_COMPILED_JAR lorsque vous envoyez une tâche.

Cette étape ne concerne pas les applications PySpark.

Gestion des dépendances

Le connecteur Bigtable Spark est compatible avec les outils de gestion des dépendances suivants:

Compiler le fichier JAR

Maven

  1. Ajoutez la dépendance spark-bigtable au fichier pom.xml.

    <dependencies>
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud.spark.bigtable</groupId>
  <artifactId>spark-bigtable_SCALA_VERSION</artifactId>
  <version>0.1.0</version>
</dependency>
</dependencies>

  2. Ajoutez le plug-in Maven Shade à votre fichier pom.xml pour créer un fichier uber JAR:

    <plugins>
  <plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
    <version>3.2.4</version>
    <executions>
      <execution>
        <phase>package</phase>
        <goals>
          <goal>shade</goal>
        </goals>
      </execution>
    </executions>
  </plugin>
</plugins>

  3. Exécutez la commande mvn clean install pour générer un fichier JAR.

sbt

  1. Ajoutez la dépendance spark-bigtable à votre fichier build.sbt:

    libraryDependencies += "com.google.cloud.spark.bigtable" % "spark-bigtable_SCALA_VERSION" % "0.1.0{""}}"

  2. Ajoutez le plug-in sbt-assembly à votre fichier project/plugins.sbt ou project/assembly.sbt pour créer un fichier Uber JAR.

    addSbtPlugin("com.eed3si9n" % "sbt-assembly" % "2.1.1")

  3. Exécutez la commande sbt clean assembly pour générer le fichier JAR.

Gradle

  1. Ajoutez la dépendance spark-bigtable à votre fichier build.gradle.

    dependencies {
implementation group: 'com.google.cloud.bigtable', name: 'spark-bigtable_SCALA_VERSION', version: '0.1.0'
}

  2. Ajoutez le plug-in Shadow à votre fichier build.gradle pour créer un fichier uber JAR:

    plugins {
id 'com.github.johnrengelman.shadow' version '8.1.1'
id 'java'
}

  3. Consultez la documentation du plug-in Shadow pour en savoir plus sur la configuration et la compilation JAR.

Envoyer une tâche

Envoyez un job Spark en utilisant Dataproc, Dataproc sans serveur ou une instance Spark locale pour lancer votre application.

Définir l'environnement d'exécution

Définissez les variables d'environnement suivantes.

      #Google Cloud
      export BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID=PROJECT_ID
      export BIGTABLE_SPARK_INSTANCE_ID=INSTANCE_ID
      export BIGTABLE_SPARK_TABLE_NAME=TABLE_NAME
      export BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_CLUSTER=DATAPROC_CLUSTER
      export BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_REGION=DATAPROC_REGION
      export BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_ZONE=DATAPROC_ZONE

      #Dataproc Serverless
      export BIGTABLE_SPARK_SUBNET=SUBNET
      export BIGTABLE_SPARK_GCS_BUCKET_NAME=GCS_BUCKET_NAME

      #Scala/Java
      export PATH_TO_COMPILED_JAR=PATH_TO_COMPILED_JAR

      #PySpark
      export GCS_PATH_TO_CONNECTOR_JAR=GCS_PATH_TO_CONNECTOR_JAR
      export PATH_TO_PYTHON_FILE=PATH_TO_PYTHON_FILE
      export LOCAL_PATH_TO_CONNECTOR_JAR=LOCAL_PATH_TO_CONNECTOR_JAR

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID: identifiant permanent du projet Bigtable.
  • INSTANCE_ID: identifiant permanent de l'instance Bigtable.
  • TABLE_NAME: identifiant permanent de la table.
  • DATAPROC_CLUSTER: identifiant permanent du cluster Dataproc.
  • DATAPROC_REGION: région Dataproc qui contient l'un des clusters de votre instance Dataproc, par exemple northamerica-northeast2.
  • DATAPROC_ZONE: zone dans laquelle le cluster Dataproc est exécuté.
  • SUBNET: chemin d'accès complet à la ressource du sous-réseau.
  • GCS_BUCKET_NAME: bucket Cloud Storage pour importer les dépendances de charge de travail Spark.
  • PATH_TO_COMPILED_JAR: chemin d'accès complet ou relatif au fichier JAR compilé (par exemple, /path/to/project/root/target/<compiled_JAR_name> pour Maven).
  • GCS_PATH_TO_CONNECTOR_JAR: bucket Cloud Storage gs://spark-lib/bigtable, où se trouve le fichier spark-bigtable_SCALA_VERSION_CONNECTOR_VERSION.jar.
  • PATH_TO_PYTHON_FILE: pour les applications PySpark, chemin d'accès au fichier Python qui sera utilisé pour écrire et lire des données dans Bigtable.
  • LOCAL_PATH_TO_CONNECTOR_JAR: pour les applications PySpark, chemin d'accès au fichier JAR du connecteur Bigtable Spark téléchargé.

Envoyer une tâche Spark

Pour les instances Dataproc ou votre configuration Spark locale, exécutez un job Spark afin d'importer des données dans Bigtable.

Cluster Dataproc

Utilisez le fichier JAR compilé, puis créez un job de cluster Dataproc qui lit et écrit les données depuis et vers Bigtable.

  1. Créez un cluster Dataproc. L'exemple suivant présente un exemple de commande permettant de créer un cluster Dataproc v2.0 avec Debian 10, deux nœuds de calcul et des configurations par défaut.

    gcloud dataproc clusters create \
  $BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_CLUSTER --region $BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_REGION \
  --zone $BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_ZONE \
  --master-machine-type n2-standard-4 --master-boot-disk-size 500 \
  --num-workers 2 --worker-machine-type n2-standard-4 --worker-boot-disk-size 500 \
  --image-version 2.0-debian10 --project $BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID

  2. Envoyez une tâche.

    Scala/Java

    L'exemple suivant montre la classe spark.bigtable.example.WordCount qui inclut la logique permettant de créer une table de test dans un DataFrame, d'écrire la table dans Bigtable, puis de compter le nombre de mots dans la table.

        gcloud dataproc jobs submit spark \
    --cluster=$BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_CLUSTER \
    --region=$BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_REGION \
    --class=spark.bigtable.example.WordCount \
    --jar=$PATH_TO_COMPILED_JAR \
    -- \
    $BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID \
    $BIGTABLE_SPARK_INSTANCE_ID \
    $BIGTABLE_SPARK_TABLE_NAME \

    PySpark

        gcloud dataproc jobs submit pyspark \
    --cluster=$BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_CLUSTER \
    --region=$BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_REGION \
    --jars=$GCS_PATH_TO_CONNECTOR_JAR \
    --properties='spark.jars.packages=org.slf4j:slf4j-reload4j:1.7.36' \
    $PATH_TO_PYTHON_FILE \
    -- \
    --bigtableProjectId=$BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID \
    --bigtableInstanceId=$BIGTABLE_SPARK_INSTANCE_ID \
    --bigtableTableName=$BIGTABLE_SPARK_TABLE_NAME \

Dataproc sans serveur

Utilisez le fichier JAR compilé, et créez un job Dataproc qui lit et écrit des données depuis et vers Bigtable avec une instance Dataproc sans serveur.

Scala/Java

  gcloud dataproc batches submit spark \
  --region=$BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_REGION \
  --subnet=$BIGTABLE_SPARK_SUBNET --version=1.1 \
  --deps-bucket=gs://$BIGTABLE_SPARK_GCS_BUCKET_NAME --jar=$PATH_TO_COMPILED_JAR \
  --  \
  $BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID \
  $BIGTABLE_SPARK_INSTANCE_ID \
  $BIGTABLE_SPARK_TABLE_NAME

PySpark

  gcloud dataproc batches submit pyspark $PATH_TO_PYTHON_FILE \
  --region=$BIGTABLE_SPARK_DATAPROC_REGION \
  --subnet=$BIGTABLE_SPARK_SUBNET --version=1.1 \
  --deps-bucket=gs://$BIGTABLE_SPARK_GCS_BUCKET_NAME \
  --jars=$GCS_PATH_TO_CONNECTOR_JAR \
  --properties='spark.jars.packages=org.slf4j:slf4j-reload4j:1.7.36' \
  -- \
  --bigtableProjectId=$BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID \
  --bigtableInstanceId=$BIGTABLE_SPARK_INSTANCE_ID \
  --bigtableTableName=$BIGTABLE_SPARK_TABLE_NAME

Spark local

Utilisez le fichier JAR téléchargé, et créez un job Spark qui lit et écrit des données depuis et vers Bigtable avec une instance Spark locale. Vous pouvez également utiliser l'émulateur Bigtable pour envoyer le job Spark.

Utiliser l'émulateur Bigtable

Si vous décidez d'utiliser l'émulateur Bigtable, procédez comme suit:

  1. Exécutez la commande suivante pour démarrer l'émulateur :

    gcloud beta emulators bigtable start

    Par défaut, l'émulateur choisit la paire hôte/port localhost:8086.

  2. Définissez la variable d'environnement BIGTABLE_EMULATOR_HOST :

    export BIGTABLE_EMULATOR_HOST=localhost:8086

  3. Envoyez le job Spark.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de l'émulateur Bigtable, consultez la section Effectuer des tests avec l'émulateur.

Envoyer une tâche Spark

Utilisez la commande spark-submit pour envoyer une tâche Spark, que vous utilisiez ou non un émulateur Bigtable local.

Scala/Java

  spark-submit $PATH_TO_COMPILED_JAR \
  $BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID \
  $BIGTABLE_SPARK_INSTANCE_ID \
  $BIGTABLE_SPARK_TABLE_NAME

PySpark

  spark-submit \
  --jars=$LOCAL_PATH_TO_CONNECTOR_JAR \
  --packages=org.slf4j:slf4j-reload4j:1.7.36 \
  $PATH_TO_PYTHON_FILE \
  --bigtableProjectId=$BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID \
  --bigtableInstanceId=$BIGTABLE_SPARK_INSTANCE_ID \
  --bigtableTableName=$BIGTABLE_SPARK_TABLE_NAME

Vérifier les données de la table

Exécutez la commande suivante : CLI cbt pour vérifier que les données sont bien écrites dans Bigtable. La CLI cbt est un composant de la Google Cloud CLI. Pour plus d'informations, consultez les CLI cbt présentation.

    cbt -project=$BIGTABLE_SPARK_PROJECT_ID -instance=$BIGTABLE_SPARK_INSTANCE_ID \
    read $BIGTABLE_SPARK_TABLE_NAME

Solutions supplémentaires

Utilisez le connecteur Bigtable Spark pour des solutions spécifiques, telles que la sérialisation de types Spark SQL complexes, la lecture de lignes spécifiques et la génération de métriques côté client.

Lire une ligne de DataFrame spécifique à l'aide d'un filtre

Lorsque vous utilisez des objets DataFrame pour lire des données à partir de Bigtable, vous pouvez spécifier un filtre pour ne lire que des lignes spécifiques. Des filtres simples tels que ==, <= et startsWith sur la colonne de clé de ligne sont appliqués côté serveur pour éviter une analyse complète de la table. Les filtres sur les clés de ligne composées ou les filtres complexes tels que le filtre LIKE sur la colonne de clé de ligne sont appliqués côté client.

Si vous lisez des tables volumineuses, nous vous recommandons d'utiliser de simples filtres de clé de ligne pour éviter d'effectuer une analyse complète de la table. L'exemple d'instruction suivant montre comment lire avec un filtre simple. Assurez-vous que dans votre filtre Spark, vous utilisez le nom de la colonne DataFrame convertie dans la clé de ligne:

    dataframe.filter("id == 'some_id'").show()

Lorsque vous appliquez un filtre, utilisez le nom de la colonne DataFrame au lieu du nom de la colonne de la table Bigtable.

Sérialiser des types de données complexes à l'aide d'Apache Avro

Le connecteur Bigtable Spark permet d'utiliser Apache Avro pour sérialiser des types SQL Spark complexes, tels que ArrayType, MapType ou StructType. Apache Avro fournit une sérialisation des données d'enregistrement, couramment utilisée pour traiter et stocker des structures de données complexes.

Utilisez une syntaxe telle que "avro":"avroSchema" pour spécifier qu'une colonne de Bigtable doit être encodée au format Avro. Vous pouvez ensuite utiliser .option("avroSchema", avroSchemaString) lors de la lecture ou de l'écriture dans Bigtable pour spécifier le schéma Avro correspondant à cette colonne au format chaîne. Vous pouvez utiliser différents noms d'options, par exemple "anotherAvroSchema" pour différentes colonnes et transmettre des schémas Avro pour plusieurs colonnes.

def catalogWithAvroColumn = s"""{
                    |"table":{"name":"ExampleAvroTable"},
                    |"rowkey":"key",
                    |"columns":{
                    |"col0":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"},
                    |"col1":{"cf":"cf1", "col":"col1", "avro":"avroSchema"}
                    |}
                    |}""".stripMargin

Utiliser des métriques côté client

Comme le connecteur Spark pour Bigtable est basé sur le client Bigtable pour Java, les métriques côté client sont activées par défaut dans le connecteur. Pour savoir comment accéder à ces métriques et les interpréter, consultez la documentation sur les métriques côté client.

Utiliser le client Bigtable pour Java avec des fonctions RDD de bas niveau

Comme le connecteur Spark pour Bigtable est basé sur le client Bigtable pour Java, vous pouvez l'utiliser directement dans vos applications Spark et effectuer des requêtes de lecture ou d'écriture distribuées dans les fonctions RDD de bas niveau telles que mapPartitions et foreachPartition.

Pour utiliser le client Bigtable pour les classes Java, ajoutez le préfixe com.google.cloud.spark.bigtable.repackaged aux noms de package. Par exemple, au lieu d'utiliser le nom de classe comme com.google.cloud.bigtable.data.v2.BigtableDataClient, utilisez com.google.cloud.spark.bigtable.repackaged.com.google.cloud.bigtable.data.v2.BigtableDataClient.

Pour en savoir plus sur le client Bigtable pour Java, consultez la section Client Bigtable pour Java.

Étape suivante