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Accede a los metadatos en Apache Spark

En esta página, se describe cómo crear un clúster de Dataproc que ejecute Spark.

Descripción general

Creas un clúster después de que la instancia del servicio de Dataproc Metastore se asocie con el lago de Dataplex para garantizar que el clúster pueda depender del extremo de Hive Metastore para obtener acceso a los metadatos de Dataplex.

Se puede acceder a los metadatos administrados en Dataplex con interfaces estándar, como Hive Metastore, para potenciar las consultas de Spark. Las consultas se ejecutan en el clúster de Dataproc.

Para los datos de Parquet, establece la propiedad spark.sql.hive.convertMetastoreParquet de Spark en false para evitar errores de ejecución. Más detalles.

Crea un clúster de Dataproc

Ejecuta los siguientes comandos para crear un clúster de Dataproc y especificar el servicio de Dataproc Metastore asociado con el lago de Dataplex:

  GRPC_ENDPOINT=$(gcloud metastore services describe SERVICE_ID \
    --location LOCATION \
    --format "value(endpointUri)" | cut -c9-)

  WHDIR=$(gcloud metastore services describe SERVICE_ID \
    --location LOCATION \
    --format "value(hiveMetastoreConfig.configOverrides.'hive.metastore.warehouse.dir')")

  METASTORE_VERSION=$(gcloud metastore services describe SERVICE_ID \
    --location LOCATION \
    --format "value(hiveMetastoreConfig.version)")

  # This command  creates a cluster with default settings. You can customize
  # it as needed. The --optional-components, --initialization-actions,
  # --metadata and --properties flags are used to to connect with
  # the associated metastore.
  gcloud dataproc clusters create CLUSTER_ID \
    --project PROJECT \
    --region LOCATION \
    --scopes "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform" \
    --image-version 2.0-debian10 \
    --optional-components=DOCKER \
    --initialization-actions "gs://metastore-init-actions/metastore-grpc-proxy/metastore-grpc-proxy.sh" \
    --metadata "proxy-uri=$GRPC_ENDPOINT,hive-version=$METASTORE_VERSION" \
    --properties "hive:hive.metastore.uris=thrift://localhost:9083,hive:hive.metastore.warehouse.dir=$WHDIR"

Explora los metadatos

Ejecuta consultas de DQL para explorar los metadatos y ejecuta consultas de Spark para consultar datos.

Antes de comenzar

Abre una sesión de SSH en el nodo principal del clúster de Dataproc.

VM_ZONE=$(gcloud dataproc clusters describe CLUSTER_ID \
  --project PROJECT \
  --region LOCATION \
  --format "value(config.gceClusterConfig.zoneUri)")
gcloud compute ssh CLUSTER_ID-m --project PROJECT --zone $VM_ZONE

En el símbolo del sistema del nodo principal, abre una nueva REPL de Python.
```
python3
```

Enumerar bases de datos

Cada zona de Dataplex dentro del lake se asigna a una base de datos de metastore.

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("SHOW DATABASES")
  df.show()

Enumerar tablas

Enumera las tablas de una de las zonas.

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("SHOW TABLES IN ZONE_ID")
  df.show()

Consulta los datos

Consulta los datos de una de las tablas.

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  # Modify the SQL statement to retrieve or filter on table columns.
  df = session.sql("SELECT COLUMNS FROM ZONE_ID.TABLE_ID WHERE QUERY LIMIT 10")
  df.show()

Crea tablas y particiones en los metadatos

Ejecuta consultas DDL para crear tablas y particiones en los metadatos de Dataplex con Apache Spark.

Para obtener más información sobre los tipos de datos, los formatos de archivo y los formatos de fila admitidos, consulta Valores admitidos.

Antes de comenzar

Antes de crear una tabla, crea un activo de Dataplex que se asigne al bucket de Cloud Storage que contiene los datos subyacentes. Para obtener más información, consulta Cómo agregar un recurso.

Crea una tabla

Se admiten tablas Parquet, ORC, AVRO, CSV y JSON.

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("CREATE TABLE ZONE_ID.TABLE_ID (COLUMNS DATA_TYPE) PARTITIONED BY (COLUMN) STORED AS FILE_FORMAT ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION 'gs://MY_GCP_BUCKET/TABLE_LOCATION' TBLPROPERTIES('dataplex.entity.partition_style' = 'HIVE_COMPATIBLE')")
  df.show()

Cómo alterar una tabla

Dataplex no te permite alterar la ubicación de una tabla ni editar las columnas de partición de una tabla. Modificar una tabla no establece automáticamente userManaged en true.

En Spark SQL, puedes cambiar el nombre de una tabla, agregar columnas y configurar el formato de archivo de una tabla.

Cambia el nombre de una tabla

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("ALTER TABLE OLD_TABLE_NAME RENAME TO NEW_TABLE_NAME")
  df.show()

Agregar columnas

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("ALTER TABLE TABLE_NAME ADD COLUMN (COLUMN_NAME DATA_TYPE"))
  df.show()

Establece el formato de archivo

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("ALTER TABLE TABLE_NAME SET FILEFORMAT FILE_FORMAT")
  df.show()

Cómo eliminar una tabla

Si descartas una tabla de la API de metadatos de Dataplex, no se borrarán los datos subyacentes en Cloud Storage.

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("DROP TABLE ZONE_ID.TABLE_ID")
  df.show()

Cómo agregar una partición

Dataplex no permite alterar una partición una vez creada. Sin embargo, se puede descartar la partición.

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("ALTER TABLE ZONE_ID.TABLE_ID ADD PARTITION (COLUMN1=VALUE1) PARTITION (COLUMN2=VALUE2)")
  df.show()

Puedes agregar varias particiones de la misma clave de partición y diferentes valores de partición, como se muestra en el ejemplo anterior.

Cómo soltar una partición

Para soltar una partición, ejecuta el siguiente comando:

  import pyspark.sql as sql

  session = sql.SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

  df = session.sql("ALTER TABLE ZONE_ID.TABLE_ID DROP PARTITION (COLUMN=VALUE)")
  df.show()

Consulta tablas de Iceberg

Puedes consultar tablas de Iceberg con Apache Spark.

Antes de comenzar

Configura una sesión de Spark SQL con Iceberg.

  spark-sql --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.1_2.12:0.13.1 --conf
  spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions --conf
  spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog --conf
  spark.sql.catalog.spark_catalog.type=hive --conf
  spark.sql.catalog.local=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog --conf
  spark.sql.catalog.local.type=hadoop --conf
  spark.sql.catalog.local.warehouse=$PWD/warehouse

Crea una tabla de Iceberg

Para crear una tabla Iceberg, ejecuta el siguiente comando:

  CREATE TABLE ZONE_ID.TABLE_ID (COLUMNS DATA_TYPE) USING ICEBERG PARTITIONED BY (COLUMN) LOCATION 'gs://MY_GCP_BUCKET/TABLE_ID' TBLPROPERTIES ('write.format.default' = 'TABLE_FORMAT');

Explora el historial y la instantánea de Iceberg

Puedes obtener instantáneas y el historial de las tablas de Iceberg con Apache Spark.

Antes de comenzar

Configura una sesión de PySpark con compatibilidad con Iceberg:

  pyspark --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.1_2.12:0.14.1 --conf
  spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions --conf
  spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog --conf
  spark.sql.catalog.spark_catalog.type=hive --conf
  spark.sql.catalog.local=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog --conf
  spark.sql.catalog.local.type=hadoop --conf
  spark.sql.catalog.local.warehouse=$PWD/warehouse

Cómo obtener el historial de las tablas de Iceberg

Para obtener el historial de una tabla Iceberg, ejecuta el siguiente comando:

  spark.read.format("iceberg").load("ZONE_ID.TABLE_ID.history").show(truncate=False)

Obtén instantáneas de tablas Iceberg

Para obtener una instantánea de una tabla Iceberg, ejecuta el siguiente comando:

  spark.read.format("iceberg").load("ZONE_ID.TABLE_ID.snapshots").show(truncate=False, vertical=True)

Tipos de datos y formatos de archivo admitidos

Los tipos de datos admitidos se definen de la siguiente manera:

Tipo de datos	Valores
Básico	`TINYINT` `SMALLINT` `INT` `BIGINT` `BOOLEAN` `FLOAT` `DOUBLE` `DOUBLE PRECISION` `STRING` `BINARY` `TIMESTAMP` `DECIMAL` `DATE`
Array	`ARRAY < DATA_TYPE >`
Estructura	`STRUCT < COLUMN : DATA_TYPE >`

Los siguientes son los formatos de archivo admitidos:

TEXTFILE
ORC
PARQUET
AVRO
JSONFILE

Para obtener más información sobre los formatos de archivo, consulta Formatos de almacenamiento.

Los siguientes son los formatos de fila admitidos:

DELIMITADO [CAMPOS TERMINADOS CON CHAR]
SERDE SERDE_NAME [WITH SERDEPROPERTIES (PROPERTY_NAME=PROPERTY_VALUE, PROPERTY_NAME=PROPERTY_VALUE, ...)]

¿Qué sigue?

Obtén más información para administrar metadatos.