Ray in Vertex AI mit BigQuery verwenden

Wenn Sie eine Ray-Anwendung in Vertex AI ausführen, können Sie BigQuery als Cloud-Datenbank verwenden. In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie über Ihren Ray-Cluster in Vertex AI aus einer BigQuery-Datenbank lesen und in diese schreiben. Bei den Schritten in diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie das Vertex AI SDK für Python verwenden.

Wenn Sie aus einem BigQuery-Dataset lesen möchten, sollten Sie ein neues BigQuery-Dataset erstellen oder ein vorhandenes Dataset verwenden.

Ray on Vertex AI-Client importieren und initialisieren

Wenn Sie bereits mit Ihrem Ray on Vertex AI-Cluster verbunden sind, starten Sie den Kernel neu und führen Sie den folgenden Code aus. Die Variable runtime_env ist beim Herstellen der Verbindung erforderlich, um BigQuery-Befehle auszuführen.

import ray
from google.cloud import aiplatform

# The CLUSTER_RESOURCE_NAME is the one returned from vertex_ray.create_ray_cluster.
address = 'vertex_ray://{}'.format(CLUSTER_RESOURCE_NAME)

runtime_env = {
    "pip":
       ["google-cloud-aiplatform[ray]","ray==2.9.3"]
  }

ray.init(address=address, runtime_env=runtime_env)

Daten aus BigQuery lesen

Lesen Sie Daten aus Ihrem BigQuery-Dataset. Der Lesevorgang muss in einer Ray-Aufgabe erfolgen.

aiplatform.init(project=project_id, location=location)

@ray.remote
def run_remotely():
    import vertex_ray
    dataset = DATASET
    parallelism = PARALLELISM
    query = QUERY

    ds = vertex_ray.data.read_bigquery(
        dataset=dataset,
        parallelism=parallelism,
        query=query
    )
    ds.materialize()

Wobei:

PROJECT_ID: Google Cloud-Projekt-ID. Sie finden die Projekt-ID auf der Begrüßungsseite der Google Cloud Console.
DATASET: BigQuery-Dataset. Muss im Format dataset.table vorliegen. Auf None gesetzt, wenn eine Abfrage bereitgestellt wird.
NUM_BLOCKS: Eine Ganzzahl, die beeinflusst, wie viele Leseaufgaben parallel erstellt werden. Es werden möglicherweise weniger Lesestreams erstellt, als Sie anfordern.
SQL_QUERY: Ein String mit einer SQL-Abfrage, die aus der BigQuery-Datenbank lesen soll. Auf None gesetzt, wenn keine Abfrage erforderlich ist.

Daten transformieren

Aktualisieren und löschen Sie Zeilen und Spalten aus Ihren BigQuery-Tabellen mit pyarrow oder pandas. Wenn Sie pandas-Transformationen verwenden möchten, empfehlen wir, den Eingabetyp als pyarrow zu beizubehalten und innerhalb der benutzerdefinierten Funktion (UDF) in pandas zu konvertieren, damit Sie pandas-Konvertierungstypfehler innerhalb der UDF erkennen. Die Transformation muss in einer Ray-Aufgabe durchgeführt werden.

@ray.remote
def run_remotely():
    # BigQuery Read first
    import pandas as pd
    import pyarrow as pa

    def filter_batch(table: pa.Table) -> pa.Table:
        df = table.to_pandas(types_mapper={pa.int64(): pd.Int64Dtype()}.get)
        # PANDAS_TRANSFORMATIONS_HERE
        return pa.Table.from_pandas(df)

    ds = ds.map_batches(filter_batch, batch_format="pyarrow").random_shuffle()
    ds.materialize()

    # You can repartition before writing to determine the number of write blocks
    ds = ds.repartition(4)
    ds.materialize()

Daten in BigQuery schreiben

Fügen Sie Daten in Ihr BigQuery-Dataset ein. Der Schreibvorgang muss in einer Ray-Aufgabe erfolgen.

@ray.remote
def run_remotely():
    # BigQuery Read and optional data transformation first
    dataset=DATASET
    vertex_ray.data.write_bigquery(
        ds,
        dataset=dataset
    )