BigQuery 커넥터를 Spark와 함께 사용

spark-bigquery-connector를 Apache Spark와 함께 사용하여 BigQuery에서 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Spark 애플리케이션 내에서 Spark-bigquery-connector를 사용하는 예시 코드를 제공합니다. 클러스터를 만드는 방법은 Dataproc 빠른 시작을 참조하세요.

애플리케이션에서 커넥터를 사용할 수 있도록 설정

다음 방법 중 하나를 사용하여 애플리케이션에서 spark-bigquery-connector를 사용할 수 있습니다.

클러스터를 만들 때 Dataproc 커넥터 초기화 작업을 사용하여 모든 노드의 Spark jars 디렉터리에 spark-bigquery-connector를 설치합니다.
작업을 제출할 때 커넥터 URI를 제공합니다.
1. Google Cloud 콘솔: Dataproc 작업 제출 페이지에서 Spark 작업 Jars files 항목을 사용합니다.
2. gcloud CLI: gcloud dataproc jobs submit spark --jars 플래그를 사용합니다.
3. Dataproc API: SparkJob.jarFileUris 필드를 사용합니다.
Scala 또는 자바 Spark 애플리케이션에 있는 jar를 종속 항목으로 포함합니다(커넥터에 대한 컴파일 참조).

커넥터 jar URI를 지정하는 방법

Spark-BigQuery 커넥터 버전은 GitHub GoogleCloudDataproc/spark-bigquery-connector 저장소에 나열되어 있습니다.

다음 URI 문자열에서 Scala 및 커넥터 버전 정보를 대체하여 커넥터 jar을 지정합니다.

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

Dataproc 이미지 버전 1.5+와 함께 Scala 2.12를 사용합니다.

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

gcloud CLI 예시:

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

Dataproc 이미지 버전 1.4 이하에서는 Scala 2.11을 사용합니다.

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

gcloud CLI 예시:

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

비프로덕션 사용의 경우 다음과 같이 latest jar을 가리킬 수도 있습니다.

Dataproc 이미지 버전 1.5+: --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar
Dataproc 이미지 버전 1.4 이하: --jars=gs://spark-lib/bigquery/spark-bigquery-latest.jar

비용 계산

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

Dataproc
BigQuery
Cloud Storage

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

BigQuery에서 데이터 읽기 및 쓰기

이 예에서는 BigQuery에서 Spark DataFrame으로 데이터를 읽어 들이고 표준 데이터 소스 API를 사용하여 단어 수를 계산합니다.

커넥터는 먼저 모든 데이터를 Cloud Storage 임시 테이블에 버퍼링하여 데이터를 BigQuery에 씁니다. 그런 다음 한 번의 작업으로 모든 데이터를 BigQuery에 복사합니다. 커넥터는 BigQuery 로드 작업이 성공하면 임시 파일을 삭제하고 Spark 애플리케이션이 종료될 때 다시 한 번 삭제합니다. 작업이 실패하면 남아 있는 임시 Cloud Storage 파일을 모두 삭제합니다. 일반적으로 임시 BigQuery 파일은 gs://[bucket]/.spark-bigquery-[jobid]-[UUID]에 있습니다.

결제 구성

기본적으로 사용자 인증 정보나 서비스 계정과 연결된 프로젝트에는 API 사용 요금이 청구됩니다. 다른 프로젝트에 요금을 청구하려면 spark.conf.set("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>") 구성을 설정합니다.

.option("parentProject", "<BILLED-GCP-PROJECT>")처럼 읽기/쓰기 작업에 추가할 수도 있습니다.

코드 실행

이 예를 실행하기 전에 'wordcount_dataset'라는 데이터 세트를 만들거나 코드의 출력 데이터 세트를 Google Cloud 프로젝트의 기존 BigQuery 데이터 세트로 변경합니다.

bq 명령어를 사용하여 wordcount_dataset를 만듭니다.

bq mk wordcount_dataset

Google Cloud CLI 명령어를 사용하여 BigQuery로 내보내는 데 사용할 Cloud Storage 버킷을 만듭니다.

gcloud storage buckets create gs://[bucket]

Scala

코드를 검토하고 이전에 만든 Cloud Storage 버킷으로 [bucket] 자리표시자를 바꿉니다.

/*
 * 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())

클러스터에서 코드 실행

SSH를 사용하여 Dataproc 클러스터 마스터 노드에 연결합니다.
1. Google Cloud 콘솔에서 Dataproc 클러스터 페이지로 이동한 후 클러스터 이름을 클릭합니다.
2. >클러스터 세부정보 페이지에서 VM 인스턴스 탭을 선택합니다. 그런 다음 클러스터 마스터 노드 이름 오른쪽에 있는 SSH를 클릭합니다.
  
  마스터 노드의 홈 디렉터리에서 브라우저 창이 열립니다.
```
    Connected, host fingerprint: ssh-rsa 2048 ...
    ...
    user@clusterName-m:~$
    
```
사전 설치된 vi, vim, nano 텍스트 편집기로 wordcount.scala을 만든 다음 Scala 코드 목록에서 Scala 코드에 붙여넣습니다.
```
nano wordcount.scala
  
```

spark-shell REPL을 실행합니다.

$ 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>

:load wordcount.scala 명령으로 wordcount.scala를 실행하여 BigQuery wordcount_output 테이블을 만듭니다. wordcount 출력의 20줄이 출력 목록에 표시됩니다.

: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)

출력 테이블을 미리 보려면 BigQuery 페이지를 열고 wordcount_output 테이블을 선택한 다음 미리보기를 클릭하세요.

PySpark