Utilizzare il connettore BigQuery con Spark

Il connettore spark-bigquery-connector viene utilizzato con Apache Spark per leggere e scrivere dati da e in BigQuery. Questo tutorial fornisce un codice di esempio che utilizza il connettore spark-bigquery-connector in un'applicazione Spark. Per istruzioni sulla creazione di un cluster, consulta Guide rapide di Dataproc.

Rendi il connettore disponibile per la tua applicazione

Puoi rendere disponibile il connettore spark-bigquery per la tua applicazione in uno dei seguenti modi:

  1. Installa spark-bigquery-connector nella directory dei jar di Spark di ogni nodo utilizzando l'azione di inizializzazione dei connettori Dataproc quando crei il cluster.

  2. Fornisci l'URI del connettore quando invii il job:

    1. Console Google Cloud: utilizza l'elemento Job Spark Jars files nella pagina Invia un job di Dataproc.
    2. gcloud CLI: utilizza il flag gcloud dataproc jobs submit spark --jars.
    3. API Dataproc: utilizza il metodo Campo SparkJob.jarFileUris.

  3. Includi il file JAR nell'applicazione Scala o Java Spark come dipendenza (vedi Compilazione in base al connettore).

Come specificare l'URI del jar del connettore

Le versioni del connettore Spark-BigQuery sono elencate nel file GitHub Repository GoogleCloudDataproc/spark-bigquery-connector.

Specifica il file jar del connettore sostituendo le informazioni sulla versione di Scala e del connettore nella seguente stringa URI:

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

  • Utilizza Scala 2.12 con le versioni immagine di Dataproc 1.5+ 

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

    Esempio della gcloud CLI: 

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

  • Utilizza Scala 2.11 con le versioni immagine di Dataproc 1.4 e precedenti: 

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

    Esempio di interfaccia a riga di comando gcloud: 

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

Calcolo dei costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

  • Dataproc
  • BigQuery
  • Cloud Storage

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Lettura e scrittura di dati da BigQuery

Questo esempio legge i dati da BigQuery in un DataFrame Spark per eseguire il conteggio delle parole utilizzando l'API dell'origine dati standard.

Il connettore scrive i dati in BigQuery eseguendo prima il buffering di tutti i dati in una tabella temporanea di Cloud Storage. Quindi, copia tutti i dati in BigQuery in un'unica operazione. La tenta di eliminare i file temporanei una volta che dell'operazione di caricamento è riuscita e di nuovo al termine dell'applicazione Spark. Se il job non riesce, rimuovi eventuali istanze temporanee rimanenti di archiviazione dei file di Cloud Storage. In genere, BigQuery temporaneo file si trovano in gs://[bucket]/.spark-bigquery-[jobid]-[UUID].

Configurazione della fatturazione

Per impostazione predefinita, al progetto associato alle credenziali o all'account di servizio viene addebitato l'utilizzo dell'API. Per fatturare un progetto diverso, imposta quanto segue configurazione: spark.conf.set("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>").

Può anche essere aggiunto a un'operazione di lettura/scrittura, come segue: .option("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>").

Esecuzione del codice

Prima di eseguire questo esempio, crea un set di dati denominato "wordcount_dataset" o modifica il set di dati di output nel codice in un set di dati BigQuery esistente nel tuo progetto Google Cloud.

Utilizza la il comando bq per creare wordcount_dataset:

bq mk wordcount_dataset

Utilizza il comando Google Cloud CLI per creare un bucket Cloud Storage, che verrà utilizzato per l'esportazione in BigQuery:

gcloud storage buckets create gs://[bucket]

Scala

  1. Esamina il codice e sostituisci il segnaposto [bucket] con il bucket Cloud Storage che hai creato in precedenza. 
    /*
 * 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())
  2. Esegui il codice sul tuo cluster
    1. Utilizza SSH per connetterti al nodo master del cluster Dataproc
      1. Vai alla pagina Cluster Dataproc nella console Google Cloud, quindi fai clic sul nome del cluster
        dei cluster Dataproc nella console Cloud.
      2. Nella pagina >Dettagli cluster, seleziona la scheda Istanze VM. Quindi, fai clic su SSH a destra del nome del nodo master del cluster
        Pagina dei dettagli del cluster Dataproc nella console Cloud.

        Si apre una finestra del browser nella home directory sul nodo master 
            Connected, host fingerprint: ssh-rsa 2048 ...
    ...
    user@clusterName-m:~$
    2. Crea wordcount.scala con l'elemento vi preinstallato, vim o nano, quindi incolla il testo in Scala il codice Elenco di codice Scala 
      nano wordcount.scala
    3. Avvia la REPL di spark-shell. 
      $ 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>
    4. Esegui wordcount.scala con il comando :load wordcount.scala per creare la tabella wordcount_output di BigQuery. L'output l'elenco mostra 20 righe dall'output del conteggio parole. 
      :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)

      Per visualizzare l'anteprima della tabella di output, apri la BigQuery seleziona la tabella wordcount_output e poi fai clic su Anteprima.
      Visualizza l&#39;anteprima della tabella nella pagina Explorer di BigQuery nella console Cloud.

PySpark

  1. Esamina il codice e sostituisci il segnaposto [bucket] con nel bucket Cloud Storage che hai creato in precedenza. 
    #!/usr/bin/env python

"""BigQuery I/O PySpark example."""

from pyspark.sql import SparkSession

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

# Use the Cloud Storage bucket for temporary BigQuery export data used
# by the connector.
bucket = "[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()

# Save the data to BigQuery
word_count.write.format('bigquery') \
  .option('table', 'wordcount_dataset.wordcount_output') \
  .save()
  2. Esegui il codice sul tuo cluster
    1. Utilizza SSH per connetterti al nodo master del cluster Dataproc
      1. Vai alla pagina Cluster Dataproc nella console Google Cloud, quindi fai clic sul nome del cluster
        Pagina Cluster nella console Cloud.
      2. Nella pagina Dettagli cluster, seleziona la scheda Istanze VM. Quindi, fai clic su SSH a destra del nome del nodo principale del cluster
        Seleziona SSH nella riga del nome del cluster nella pagina Dettagli cluster della console Cloud.

        Si apre una finestra del browser nella home directory sul nodo principale 
            Connected, host fingerprint: ssh-rsa 2048 ...
    ...
    user@clusterName-m:~$
    2. Crea wordcount.py con l'elemento vi preinstallato, Editor di testo vim o nano, poi incollalo in PySpark il codice Scheda di codice PySpark 
      nano wordcount.py
    3. Esegui conteggio parole con spark-submit per creare BigQuery Tabella wordcount_output. L'elenco di output mostra 20 righe dall'output del conteggio parole. 
      spark-submit --jars gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest.jar wordcount.py
...
+---------+----------+
|     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)

      Per visualizzare l'anteprima della tabella di output, apri la pagina BigQuery , seleziona la tabella wordcount_output e poi fai clic su Anteprima.
      Visualizza l&#39;anteprima della tabella nella pagina di BigQuery Explorer nella console Cloud.

Per ulteriori informazioni