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Usa el conector de Spanner con Spark

En esta página, se muestra cómo usar el Conector de Spanner de Spark para leer datos de Spanner con Apache Spark.

Calcula los costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

Dataproc
Spanner
Cloud Storage

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Antes de comenzar

Antes de ejecutar el instructivo, asegúrate de conocer la versión del conector y obtener un URI del conector.

Cómo especificar el URI del archivo JAR del conector

Las versiones del conector de Spark Spanner se enumeran en GitHub Repositorio de GoogleCloud Dataproc/spark-spanner-connector.

Especifica el archivo JAR del conector reemplazando la versión del conector información en la siguiente cadena de URI:

gs://spark-lib/spanner/spark-3.1-spanner-CONNECTOR_VERSION.jar

El conector está disponible para las versiones 3.1+ de Spark

Ejemplo de gcloud CLI:

gcloud dataproc jobs submit spark \
    --jars=gs://spark-lib/spanner/spark-3.1-spanner-1.0.0.jar \
    -- job-args

Prepara la base de datos de Spanner

Si no tienes una tabla de Spanner, puedes seguir el instructivo para crear una. Después de eso, tendrás un ID de instancia, un ID de base de datos y una tabla Singers.

Crea un clúster de Dataproc

Cualquier clúster de Dataproc que use el conector necesita los permisos spanner o cloud-platform. Los clústeres de Dataproc tienen el alcance predeterminado cloud-platform para la imagen 2.1 o posterior. Si usas una versión anterior, puedes usar la consola de Google Cloud, Google Cloud CLI y la API de Dataproc para crear un clúster de Dataproc.

Console

En la consola de Google Cloud, abre Dataproc Página Crea un clúster
En la pestaña "Administrar seguridad", haz clic en "Habilita el alcance de la plataforma de nube para este clúster" en la sección "Acceso al proyecto".
Completa o confirma los otros campos de creación de clústeres y, luego, haz clic en "Crear".

Google Cloud CLI

gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME --scopes https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

API

Puedes especificar GceClusterConfig.serviceAccountScopes como parte de una solicitud clusters.create. Por ejemplo:

        "serviceAccountScopes": ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"],

Deberás asegurarte de que el permiso de Spanner correspondiente esté asignado a la cuenta de servicio de la VM de Dataproc. Si usas Data Boost en el instructivo, consulta Permiso de IAM de Data Boost.

Lee datos de Spanner

Puedes usar Scala y Python para leer datos de Spanner en un DataFrame de Spark con la API de fuente de datos de Spark.

Scala

Examina el código y reemplaza los marcadores de posición [projectId], [instanceId], [databaseId] y [table] por el ID del proyecto, el ID de la instancia, el ID de la base de datos y la tabla que creaste antes. La opción enableDataBoost habilita la función Data Boost de Spanner, que tiene un impacto casi nulo en la instancia principal de Spanner.

object singers {
  def main(): Unit = {
    /*
     * Remove comment if you are not running in spark-shell.
     *
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("spark-spanner-demo")
      .getOrCreate()
    */

    // Load data in from Spanner. See
    // https://github.com/GoogleCloudDataproc/spark-spanner-connector/blob/main/README.md#properties
    // for option information.
    val singersDF =
      (spark.read.format("cloud-spanner")
        .option("projectId", "[projectId]")
        .option("instanceId", "[instanceId]")
        .option("databaseId", "[databaseId]")
        .option("enableDataBoost", true)
        .option("table", "[table]")
        .load()
        .cache())

    singersDF.createOrReplaceTempView("Singers")

    // Load the Singers table.
    val result = spark.sql("SELECT * FROM Singers")
    result.show()
    result.printSchema()
  }
}

Ejecuta el código de tu clúster

Usa SSH para conectarte al nodo instancia principal del clúster de Dataproc
1. Ve a la página Clústeres de Dataproc en la consola de Google Cloud y, luego, haz clic en el nombre de tu clúster.
2. En la página >Detalles del clúster, selecciona la pestaña Instancias de VM. Luego, haz clic en SSH a la derecha del nombre del nodo principal del clúster
  
  Se abrirá una ventana del navegador en tu directorio principal del nodo principal
```
    Connected, host fingerprint: ssh-rsa 2048 ...
    ...
    user@clusterName-m:~$
    
```
Crea singers.scala con el editor de texto vi, vim o nano preinstalado y, luego, pega el código de Scala desde la lista de códigos de Scala.
```
nano singers.scala
  
```

Inicia el REPL de spark-shell.

$ spark-shell --jars=gs://spark-lib/spanner/spark-3.1-spanner-CONNECTOR_VERSION.jar

Ejecuta singers.scala con el comando :load singers.scala para crear la tabla Singers de Spanner. La lista de salida muestra ejemplos del resultado de Singers.

> :load singers.scala
Loading singers.scala...
defined object singers
> singers.main()
...
+--------+---------+--------+---------+-----------+
|SingerId|FirstName|LastName|BirthDate|LastUpdated|
+--------+---------+--------+---------+-----------+
|       1|     Marc|Richards|     null|       null|
|       2| Catalina|   Smith|     null|       null|
|       3|    Alice| Trentor|     null|       null|
+--------+---------+--------+---------+-----------+

root
 |-- SingerId: long (nullable = false)
 |-- FirstName: string (nullable = true)
 |-- LastName: string (nullable = true)
 |-- BirthDate: date (nullable = true)
 |-- LastUpdated: timestamp (nullable = true)

PySpark

Examina el código y reemplaza el marcador de posición [projectId], [instanceId], [databaseId] y [table] por el ID del proyecto, el ID de la instancia, el ID de la base de datos y la tabla que creaste anteriormente. La opción enableDataBoost habilita la función Data Boost de Spanner, que tiene un impacto casi nulo en la instancia principal de Spanner.

#!/usr/bin/env python

"""Spanner PySpark read example."""

from pyspark.sql import SparkSession

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

# Load data from Spanner.
singers = spark.read.format('cloud-spanner') \
  .option("projectId", "[projectId]") \
  .option("instanceId", "[instanceId]") \
  .option("databaseId", "[databaseId]") \
  .option("enableDataBoost", "true") \
  .option("table", "[table]") \
  .load()
singers.createOrReplaceTempView('Singers')

# Read from Singers
result = spark.sql('SELECT * FROM Singers')
result.show()
result.printSchema()

Ejecuta el código en tu clúster
Usa Dataproc para enviar el código de PySpark: En vez de ejecutar el código de PySpark manualmente desde la instancia principal del clúster, puedes enviar el archivo de PySpark directamente a tu clúster (consulta el Guías de inicio rápido de Dataproc). Estos son los pasos para usar Google Cloud CLI:
1. Copia el código de PySpark de la lista de código de PySpark para crear singers.py de forma local en un editor de texto
2. Ejecuta el código de PySpark mediante el envío del trabajo a tu clúster con el comando gcloud dataproc jobs submit:
```
gcloud dataproc jobs submit pyspark singers.py \
    --cluster=cluster-name \
    --region=region \
    --jars=gs://spark-lib/spanner/spark-3.1-spanner-CONNECTOR_VERSION.jar
```
1. Usa SSH para conectarte al nodo instancia principal del clúster de Dataproc
  1. Ve a la sección Clústeres de Dataproc de la consola de Google Cloud y, luego, haz clic en el nombre de tu clúster
  2. En la página Detalles del clúster, selecciona la pestaña Instancias de VM. Luego, haz clic en SSH a la derecha del nombre del nodo principal del clúster
    
    Se abrirá una ventana del navegador en tu directorio principal del nodo principal
```
    Connected, host fingerprint: ssh-rsa 2048 ...
    ...
    user@clusterName-m:~$
    
```
2. Crea singers.py con el editor de texto vi, vim o nano preinstalado y, luego, pega el código de PySpark desde la lista de código de PySpark.
```
nano singers.py
```
3. Ejecuta cantantes.py con spark-submit para crear el Spanner Tabla Singers.
```
spark-submit --jars gs://spark-lib/spanner/spark-3.1-spanner-CONNECTOR_VERSION.jar singers.py
```
  El resultado es el siguiente:
```
...
+--------+---------+--------+---------+-----------+
|SingerId|FirstName|LastName|BirthDate|LastUpdated|
+--------+---------+--------+---------+-----------+
|       1|     Marc|Richards|     null|       null|
|       2| Catalina|   Smith|     null|       null|
|       3|    Alice| Trentor|     null|       null|
+--------+---------+--------+---------+-----------+

root
 |-- SingerId: long (nullable = false)
 |-- FirstName: string (nullable = true)
 |-- LastName: string (nullable = true)
 |-- BirthDate: date (nullable = true)
 |-- LastUpdated: timestamp (nullable = true)
only showing top 20 rows
```

Limpieza

Sigue estos pasos para realizar una limpieza y evitar que se apliquen cargos continuos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos creados en esta explicación.

gcloud dataproc clusters stop CLUSTER_NAME
gcloud dataproc clusters delete CLUSTER_NAME