BigQuery コネクタを Spark と使用する

spark-bigquery-connector を Apache Spark とともに使用すると、BigQuery との間でデータの読み書きを行えます。このチュートリアルでは、Spark アプリケーション内で spark-bigquery-connector を使用するコード例を示します。クラスタの作成手順については、Dataproc のクイックスタートをご覧ください。

アプリケーションでコネクタを使用できるようにする

次のいずれかの方法で、spark-bigquery-connector をアプリケーションで使用できるようにします。

クラスタの作成時に Dataproc コネクタ初期化アクションを使用して、すべてのノードの Spark の jars ディレクトリに spark-bigquery-connector をインストールします。
ジョブを送信するときに、次のコネクタ URI を指定します。
1. Google Cloud コンソール: Dataproc の [ジョブの送信] ページにある Spark ジョブの Jars files 項目を使用します。
2. gcloud CLI: gcloud dataproc jobs submit spark --jars フラグを使用します。
3. Dataproc API: SparkJob.jarFileUris フィールドを使用します。
Scala または Java Spark アプリケーションに依存関係として jar を含めます（コネクタのコンパイルをご覧ください）。

コネクタの jar URI を指定する方法

Spark-BigQuery コネクタのバージョンは、GitHub の GoogleCloudDataproc/spark-bigquery-connector リポジトリに記載されています。

コネクタ jar は、次の URI 文字列の Scala とコネクタのバージョン情報を置き換えて指定します。

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

Dataproc イメージバージョン 1.5+ で Scala 2.12 を使用する

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

gcloud CLI の例:

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

Dataproc イメージバージョン 1.4 以前には Scala 2.11 を使用します。

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

gcloud CLI の例:

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

非本番環境で使用する場合は、次のように latest jar を指すこともできます。

Dataproc イメージバージョン 1.5+: --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar
Dataproc イメージバージョン 1.4 以前:--jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest.jar

費用の計算

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

Dataproc
BigQuery
Cloud Storage

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BigQuery のデータの読み取りと書き込み

このサンプルでは、BigQuery から Spark DataFrame にデータを読み込み、標準データソース API を使用してワード数をカウントします。

コネクタは、最初にすべてのデータを Cloud Storage の一時テーブルにバッファリングしてから、BigQuery にデータを書き込みます。その後、1 回のオペレーションですべてのデータを BigQuery にコピーします。BigQuery の読み込みオペレーションが成功した直後と、Spark アプリケーションが終了する際に、コネクタは一時ファイルの削除を試みます。ジョブが失敗した場合は、残っている Cloud Storage の一時ファイルをすべて削除します。通常、一時 BigQuery ファイルは gs://[bucket]/.spark-bigquery-[jobid]-[UUID] に配置されます。

課金の設定

デフォルトでは、認証情報またはサービスアカウントに関連付けられているプロジェクトには、API 使用量に対して課金されます。別のプロジェクトに請求するには、次のように構成します: spark.conf.set("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>")

また、読み取り/書き込みオペレーションに次のように追加することもできます: .option("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>")。

コードの実行

このサンプルを実行する場合は、事前に「wordcount_dataset」という名前のデータセットを作成するか、コード内の出力データセットを Google Cloud プロジェクトの既存の BigQuery データセットに変更します。

次のように bq コマンドを使用して wordcount_dataset を作成します。

bq mk wordcount_dataset

Google Cloud CLI コマンドを使用して、Cloud Storage バケットを作成します。これは、BigQuery にエクスポートするために使われます。

gcloud storage buckets create gs://[bucket]

Scala

コードを調査し、[bucket] プレースホルダを以前に作成した Cloud Storage バケットに置き換えます。

/*
 * 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())

クラスタ上でコードを実行します
1. SSH を使用して Dataproc クラスタマスターノードに接続します。
  1. Google Cloud コンソールで Dataproc の [クラスタ] ページに移動し、クラスタの名前をクリックします。
  2. [クラスタの詳細] ページで、[VM インスタンス] タブを選択します。次に、クラスタマスターノード名の右側にある SSH をクリックします。
    
    マスターノードのホームディレクトリでブラウザウィンドウが開きます。
```
    Connected, host fingerprint: ssh-rsa 2048 ...
    ...
    user@clusterName-m:~$
    
```
2. 事前にインストールされた vi、vim、nano テキストエディタで wordcount.scala を作成し、Scala コードの一覧から Scala コードを貼り付けます。
```
nano wordcount.scala
  
```
3. spark-shell REPL を起動します。
```
$ 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. :load wordcount.scala コマンドで wordcount.scala を実行して、BigQuery の wordcount_output テーブルを作成します。出力リストには、ワードカウント出力のうち 20 行が表示されます。
```
: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)
```
  出力テーブルをプレビューするには、[BigQuery] ページを開いて、[wordcount_output] テーブルを選択してから、[プレビュー]をクリックします。

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