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将 BigQuery 连接器与 Spark 搭配使用

您可以将 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。本教程提供了如何在 Spark 应用中使用 spark-bigquery-connector 的示例代码。如需了解如何创建集群，请参阅 Dataproc 快速入门。

将连接器提供给您的应用

您可以将 spark-bigquery-connector 用于您的应用：

在创建集群时使用 Dataproc 连接器初始化操作，在每个节点的 Spark jars 目录中安装 spark-bigquery-connector。
提交作业时，请提供连接器 URI：
1. Google Cloud 控制台：使用 Dataproc 提交作业页面上的 Spark 作业 Jars files 项。
2. gcloud CLI：使用 gcloud dataproc jobs submit spark --jars 标志。
3. Dataproc API：使用 SparkJob.jarFileUris 字段。
将 jar 作为依赖项添加到 Scala 或 Java Spark 应用中（请参阅针对连接器编译）。

如何指定连接器 jar URI

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

通过替换 Scala 和连接器版本来指定连接器 jar 以下 URI 字符串中包含信息：

gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_SCALA_VERSION-CONNECTOR_VERSION.jar

将 Scala 2.12 与 Dataproc 映像版本 1.5+ 搭配使用

gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_2.12-CONNECTOR_VERSION.jar

gcloud CLI 示例：

gcloud dataproc jobs submit spark \
    --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_2.12-0.23.2.jar \
    -- job-args

将 Scala 2.11 与 Dataproc 映像版本 1.4 及更早版本搭配使用：

gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_2.11-CONNECTOR_VERSION.jar

gcloud CLI 示例：

gcloud dataproc jobs submit spark \
    --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-with-dependencies_2.11-0.23.2.jar \
    -- job-args

对于非生产环境使用，您还可以指向 latest jar，如下所示：

Dataproc 映像版本 1.5+： --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar
Dataproc 映像版本 1.4 及更早版本： --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest.jar

计算费用

在本文档中，您将使用 Google Cloud 的以下收费组件：

Dataproc
BigQuery
Cloud Storage

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

从 BigQuery 读取和写入数据

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。

连接器通过先将所有数据缓冲到 Cloud Storage 临时表中，将数据写入 BigQuery。接下来通过一次操作将所有数据复制到 BigQuery 中。在 BigQuery 加载操作成功并且当 Spark 应用终止时再次成功之后，连接器便会尝试删除临时文件。如果作业失败，请移除所有残留的临时 Cloud Storage 文件。通常，临时性 BigQuery 文件位于 gs://[bucket]/.spark-bigquery-[jobid]-[UUID]。

配置结算功能

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

还可以将其添加到读/写操作，如下所示：.option("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>")。

运行代码

在运行此示例之前，请先创建名为“wordcount_dataset”的数据集，或将代码中的输出数据集更改为 Google Cloud 项目中的现有 BigQuery 数据集。

使用 bq 命令创建 wordcount_dataset：

bq mk wordcount_dataset

使用 Google Cloud CLI 命令创建 Cloud Storage 存储桶，该存储桶将用于导出到 BigQuery：

gcloud storage buckets create gs://[bucket]

Scala

检查代码并将 [bucket] 占位符替换为您之前创建的 Cloud Storage 存储桶。

/*
 * Remove comment if you are not running in spark-shell.
 *
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("spark-bigquery-demo")
  .getOrCreate()
*/

// Use the Cloud Storage bucket for temporary BigQuery export data used
// by the connector.
val bucket = "[bucket]"
spark.conf.set("temporaryGcsBucket", bucket)

// Load data in from BigQuery. See
// https://github.com/GoogleCloudDataproc/spark-bigquery-connector/tree/0.17.3#properties
// for option information.
val wordsDF =
  (spark.read.format("bigquery")
  .option("table","bigquery-public-data:samples.shakespeare")
  .load()
  .cache())

wordsDF.createOrReplaceTempView("words")

// Perform word count.
val wordCountDF = spark.sql(
  "SELECT word, SUM(word_count) AS word_count FROM words GROUP BY word")
wordCountDF.show()
wordCountDF.printSchema()

// Saving the data to BigQuery.
(wordCountDF.write.format("bigquery")
  .option("table","wordcount_dataset.wordcount_output")
  .save())

在集群上运行代码

使用 SSH 连接到 Dataproc 集群主服务器节点 <ph type="x-smartling-placeholder">
1. 前往 Dataproc 集群页面，然后点击集群的名称
2. 在 > 集群详情页面上，选择“虚拟机实例”标签页。然后，点击 SSH（位于集群主服务器节点的名称右侧）
  
  系统会打开一个浏览器窗口并显示主节点上的主目录
```
    Connected, host fingerprint: ssh-rsa 2048 ...
    ...
    user@clusterName-m:~$
    
```
使用预装的 vi、vim 或 nano 文本编辑器创建 wordcount.scala，然后粘贴 Scala 代码列表中的 Scala 代码
```
nano wordcount.scala
  
```

启动 spark-shell REPL。

$ spark-shell --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest.jar
...
Using Scala version ...
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
...
Spark context available as sc.
...
SQL context available as sqlContext.
scala>

运行 wordcount.scala 并使用 :load wordcount.scala 命令创建 BigQuery wordcount_output 表。输出列表将显示来自 wordcount 输出的 20 行内容。

:load wordcount.scala
...
+---------+----------+
|     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)

如需预览输出表，请打开 BigQuery 页面，选择 wordcount_output 表，然后点击预览。

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