Menggunakan konektor BigQuery dengan Dataproc Serverless untuk Spark

Gunakan spark-bigquery-connector dengan Apache Spark untuk membaca dan menulis data dari dan ke BigQuery. Tutorial ini menunjukkan aplikasi PySpark yang menggunakan spark-bigquery-connector.

Menggunakan konektor BigQuery dengan beban kerja Anda

Lihat Rilis runtime Dataproc Serverless untuk Spark untuk menentukan versi konektor BigQuery yang diinstal di versi runtime beban kerja batch Anda. Jika konektor tidak tercantum, lihat bagian berikutnya untuk mengetahui petunjuk tentang cara menyediakan konektor untuk aplikasi.

Cara menggunakan konektor dengan runtime Spark versi 2.0

Konektor BigQuery tidak diinstal di runtime Spark versi 2.0. Saat menggunakan runtime Spark versi 2.0, Anda dapat menyediakan konektor untuk aplikasi dengan salah satu cara berikut:

  • Gunakan parameter jars untuk mengarah ke file jar konektor saat Anda mengirimkan Dataproc Serverless untuk workload batch Spark. Contoh berikut menentukan file jar konektor (lihat repositori GoogleCloudDataproc/spark-bigquery-connector di GitHub untuk mengetahui daftar file jar konektor yang tersedia).
    • Contoh Google Cloud CLI: 
      gcloud dataproc batches submit pyspark \
    --region=region \
    --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_2.13-version.jar \
    ... other args
  • Sertakan file jar konektor dalam aplikasi Spark Anda sebagai dependensi (lihat Mengompilasi terhadap konektor)

Menghitung biaya

Tutorial ini menggunakan komponen Google Cloud yang dapat ditagih, termasuk:

  • Dataproc Serverless
  • BigQuery
  • Cloud Storage

Gunakan Kalkulator Harga untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan penggunaan yang Anda proyeksikan. Pengguna Cloud Platform baru mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

I/O BigQuery

Contoh ini membaca data dari BigQuery ke dalam DataFrame Spark untuk melakukan penghitungan kata menggunakan API sumber data standar.

Konektor menulis output jumlah kata ke BigQuery sebagai berikut:

  1. Menyimpan data ke dalam file sementara di bucket Cloud Storage

  2. Menyalin data dalam satu operasi dari bucket Cloud Storage ke BigQuery

  3. Menghapus file sementara di Cloud Storage setelah operasi pemuatan BigQuery selesai (file sementara juga dihapus setelah aplikasi Spark dihentikan). Jika penghapusan gagal, Anda harus menghapus file Cloud Storage sementara yang tidak diinginkan, yang biasanya ditempatkan di gs://YOUR_BUCKET/.spark-bigquery-JOB_ID-UUID.

Mengonfigurasi penagihan

Secara default, project yang terkait dengan kredensial atau akun layanan akan ditagih untuk penggunaan API. Untuk menagih project lain, tetapkan konfigurasi berikut: spark.conf.set("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>").

Anda juga dapat menambahkan ke operasi baca atau tulis, sebagai berikut: .option("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>").

Mengirimkan workload batch jumlah kata PySpark

Jalankan beban kerja batch Spark yang menghitung jumlah kata dalam set data publik.

  1. Buka terminal lokal atau Cloud Shell
  2. Buat wordcount_dataset dengan alat command line bq di terminal lokal atau di Cloud Shell. 
    bq mk wordcount_dataset
  3. Buat bucket Cloud Storage dengan Google Cloud CLI. 
    gcloud storage buckets create gs://YOUR_BUCKET
    Ganti YOUR_BUCKET dengan nama bucket Cloud Storage yang Anda buat.
  4. Buat file wordcount.py secara lokal di editor teks dengan menyalin kode PySpark berikut. 
    #!/usr/bin/python
"""BigQuery I/O PySpark example."""
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession \
  .builder \
  .appName('spark-bigquery-demo') \
  .getOrCreate()

# Use the Cloud Storage bucket for temporary BigQuery export data used
# by the connector.
bucket = "YOUR_BUCKET"
spark.conf.set('temporaryGcsBucket', bucket)

# Load data from BigQuery.
words = spark.read.format('bigquery') \
  .option('table', 'bigquery-public-data:samples.shakespeare') \
  .load()
words.createOrReplaceTempView('words')

# Perform word count.
word_count = spark.sql(
    'SELECT word, SUM(word_count) AS word_count FROM words GROUP BY word')
word_count.show()
word_count.printSchema()

# Saving the data to BigQuery
word_count.write.format('bigquery') \
  .option('table', 'wordcount_dataset.wordcount_output') \
  .save()
  5. Kirimkan beban kerja batch PySpark: 
    gcloud dataproc batches submit pyspark wordcount.py \
    --region=REGION \
    --deps-bucket=YOUR_BUCKET
    Contoh output terminal: 
    ...
+---------+----------+
|     word|word_count|
+---------+----------+
|     XVII|         2|
|    spoil|        28|
|    Drink|         7|
|forgetful|         5|
|   Cannot|        46|
|    cures|        10|
|   harder|        13|
|  tresses|         3|
|      few|        62|
|  steel'd|         5|
| tripping|         7|
|   travel|        35|
|   ransom|        55|
|     hope|       366|
|       By|       816|
|     some|      1169|
|    those|       508|
|    still|       567|
|      art|       893|
|    feign|        10|
+---------+----------+
only showing top 20 rows

root
 |-- word: string (nullable = false)
 |-- word_count: long (nullable = true)

    Untuk melihat pratinjau tabel output di konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery project Anda, pilih tabel wordcount_output, lalu klik Preview.

Untuk informasi selengkapnya