将 BigQuery 连接器与 Dataproc Serverless for Spark 搭配使用

将 spark-bigquery-connector 与 Apache Spark 搭配使用，以从 BigQuery 中读取数据以及将数据写入其中。本教程演示了使用 spark-bigquery-connector 的 PySpark 应用。

将 BigQuery 连接器与您的工作负载搭配使用

请参阅 Dataproc Serverless for Spark 运行时版本，确定在您的批处理工作负载运行时版本中安装的 BigQuery 连接器版本。如果未列出该连接器，请参阅下一部分，了解如何将该连接器提供给应用。

如何将该连接器与 Spark 运行时版本 2.0 搭配使用

Spark 运行时版本 2.0 中未安装 BigQuery 连接器。使用 Spark 运行时版本 2.0 时，您可以通过以下任一方式将连接器提供给您的应用：

  • 提交 Dataproc Serverless for Spark 批处理工作负载时，请使用 jars 参数指向连接器 jar 文件。以下示例指定了连接器 jar 文件（如需查看可用连接器 jar 文件的列表，请参阅 GitHub 上的 GoogleCloudDataproc/spark-bigquery-connector 代码库）。
    • Google Cloud CLI 示例： 
      gcloud dataproc batches submit pyspark \
    --region=region \
    --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_2.13-version.jar \
    ... other args
  • 将连接器 jar 文件作为依赖项添加到 Spark 应用中（请参阅针对连接器进行编译）

计算费用

本教程使用 Google Cloud 的以下收费组件：

  • Dataproc Serverless
  • BigQuery
  • Cloud Storage

请使用价格计算器根据您的预计使用情况来估算费用。Cloud Platform 新用户可能有资格申请免费试用。

BigQuery I/O

此示例展示如何将 BigQuery 中的数据读取到 Spark DataFrame 中，以使用标准数据源 API执行字数统计操作。

连接器会按如下方式将字数统计输出写入 BigQuery：

  1. 将数据缓冲到 Cloud Storage 存储桶中的临时文件

  2. 将一项操作中的数据从 Cloud Storage 存储桶复制到 BigQuery 中

  3. 系统在 BigQuery 加载操作完成后删除 Cloud Storage 中的临时文件（临时文件在 Spark 应用终止后也会被删除）。如果删除失败，您需要删除所有不需要的临时 Cloud Storage 文件，这些文件通常放在 gs://YOUR_BUCKET/.spark-bigquery-JOB_ID-UUID 中。

配置结算功能

默认情况下，与凭据或服务账号关联的项目将计入 API 使用费。要对其他项目计费，请设置以下配置：spark.conf.set("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>")。

您还可以将其添加到读取或写入操作，如下所示：.option("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>")。

提交 PySpark 字数统计批处理工作负载

运行一个 Spark 批处理工作负载，用于统计公共数据集中的字词数。

  1. 打开本地终端或 Cloud Shell
  2. 在本地终端或 Cloud Shell 中使用 bq 命令行工具创建 wordcount_dataset。
    bq mk wordcount_dataset
  3. 使用 Google Cloud CLI 创建 Cloud Storage 存储桶。 
    gcloud storage buckets create gs://YOUR_BUCKET
    将 YOUR_BUCKET 替换为您创建的 Cloud Storage 存储桶的名称。
  4. 通过复制以下 PySpark 代码，在文本编辑器中本地创建 wordcount.py 文件。 
    #!/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. 提交 PySpark 批处理工作负载： 
    gcloud dataproc batches submit pyspark wordcount.py \
    --region=REGION \
    --deps-bucket=YOUR_BUCKET
    示例终端输出： 
    ...
+---------+----------+
|     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)

    如需在 Google Cloud 控制台中预览输出表，请打开项目的 BigQuery 页面，选择 wordcount_output 表，然后点击预览。

了解详情