Utilizzare il metastore BigLake con le tabelle in BigQuery

Questo documento spiega come utilizzare BigLake Metastore con le tabelle BigQuery e Spark.

Con BigLake Metastore, puoi creare e utilizzare tabelle standard (integrate), tabelle BigLake per Apache Iceberg in BigQuery e tabelle esterne di sola lettura Apache Iceberg da BigQuery.

Prima di iniziare

  1. Abilita la fatturazione per il tuo progetto Google Cloud . Scopri come verificare se la fatturazione è abilitata per un progetto.

  2. Abilita le API BigQuery e Dataproc.

    Abilita le API

  3. (Facoltativo) Scopri come funziona BigLake Metastore e perché dovresti utilizzarlo.

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare Spark e Dataproc con BigLake Metastore come archivio di metadati, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Connettersi a una tabella

  1. Crea un set di dati nella console Google Cloud .

    CREATE SCHEMA `PROJECT_ID`.DATASET_NAME;

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: l'ID del Google Cloud progetto in cui creare il set di dati.
    • DATASET_NAME: un nome per il tuo set di dati.

  2. Crea una connessione risorsa Cloud.

  3. Crea una tabella BigQuery standard.

    CREATE TABLE `PROJECT_ID`.DATASET_NAME.TABLE_NAME (name STRING,id INT64);

    Sostituisci quanto segue:

    • TABLE_NAME: un nome per la tabella.

  4. Inserisci i dati nella tabella BigQuery standard.

    INSERT INTO `PROJECT_ID`.DATASET_NAME.TABLE_NAME VALUES ('test_name1', 123),('test_name2', 456),('test_name3', 789);

  5. Crea una tabella BigLake per Apache Iceberg in BigQuery.

    Ad esempio, per creare una tabella, esegui la seguente istruzione CREATE.

    CREATE TABLE `PROJECT_ID`.DATASET_NAME.ICEBERG_TABLE_NAME(
name STRING,id INT64
)
WITH CONNECTION `CONNECTION_NAME`
OPTIONS (
file_format = 'PARQUET',
table_format = 'ICEBERG',
storage_uri = 'STORAGE_URI');

    Sostituisci quanto segue:

    • ICEBERG_TABLE_NAME: un nome per la tabella BigLake per Apache Iceberg in BigQuery. Ad esempio, iceberg_managed_table.
    • CONNECTION_NAME: il nome della connessione. Hai creato questo nel passaggio precedente. Ad esempio, myproject.us.myconnection.
    • STORAGE_URI: un URI Cloud Storage completo. Ad esempio, gs://mybucket/table.

  6. Inserisci i dati nella tabella BigLake per Apache Iceberg in BigQuery.

    INSERT INTO `PROJECT_ID`.DATASET_NAME.ICEBERG_TABLE_NAME VALUES ('test_name1', 123),('test_name2', 456),('test_name3', 789);

  7. Crea una tabella esterna di sola lettura Apache Iceberg.

    Ad esempio, per creare una tabella Iceberg di sola lettura, esegui la seguente istruzione CREATE.

    CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE  `PROJECT_ID`.DATASET_NAME.READONLY_ICEBERG_TABLE_NAME
WITH CONNECTION `CONNECTION_NAME`
OPTIONS (
  format = 'ICEBERG',
  uris =
    ['BUCKET_PATH'],
  require_partition_filter = FALSE);

    Sostituisci quanto segue:

    • READONLY_ICEBERG_TABLE_NAME: un nome per la tabella di sola lettura.
    • BUCKET_PATH: il percorso del bucket Cloud Storage che contiene i dati per la tabella esterna, nel formato ['gs://bucket_name/[folder_name/]file_name'].

  8. Da PySpark, esegui query sulla tabella standard, sulla tabella BigLake per Apache Iceberg in BigQuery e sulla tabella esterna di sola lettura Apache Iceberg.

    from pyspark.sql import SparkSession

# Create a spark session
spark = SparkSession.builder \
.appName("BigLake Metastore Iceberg") \
.config("spark.sql.catalog.CATALOG_NAME", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") \
.config("spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.catalog-impl", "org.apache.iceberg.gcp.bigquery.BigQueryMetastoreCatalog") \
.config("spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.gcp_project", "PROJECT_ID") \
.config("spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.gcp_location", "LOCATION") \
.config("spark.sql.catalog.CATALOG_NAME.warehouse", "WAREHOUSE_DIRECTORY") \
.getOrCreate()
spark.conf.set("viewsEnabled","true")

# Use the blms_catalog
spark.sql("USE `CATALOG_NAME`;")
spark.sql("USE NAMESPACE DATASET_NAME;")

# Configure spark for temp results
spark.sql("CREATE namespace if not exists MATERIALIZATION_NAMESPACE");
spark.conf.set("materializationDataset","MATERIALIZATION_NAMESPACE")

# List the tables in the dataset
df = spark.sql("SHOW TABLES;")
df.show();

# Query the tables
sql = """SELECT * FROM DATASET_NAME.TABLE_NAME"""
df = spark.read.format("bigquery").load(sql)
df.show()

sql = """SELECT * FROM DATASET_NAME.ICEBERG_TABLE_NAME"""
df = spark.read.format("bigquery").load(sql)
df.show()

sql = """SELECT * FROM DATASET_NAME.READONLY_ICEBERG_TABLE_NAME"""
df = spark.read.format("bigquery").load(sql)
df.show()

    Sostituisci quanto segue:

    • WAREHOUSE_DIRECTORY: l'URI della cartella Cloud Storage collegata alla tabella BigLake Iceberg in BigQuery e alla tabella Iceberg di sola lettura.
    • CATALOG_NAME: il nome del catalogo che stai utilizzando.
    • MATERIALIZATION_NAMESPACE: lo spazio dei nomi per l'archiviazione dei risultati temporanei.

  9. Esegui lo script PySpark utilizzando Spark serverless.

    gcloud dataproc batches submit pyspark SCRIPT_PATH \
  --version=2.2 \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=REGION \
  --deps-bucket=YOUR_BUCKET \

    Sostituisci quanto segue:

    • SCRIPT_PATH: il percorso dello script utilizzato dal job batch.
    • PROJECT_ID: l'ID del Google Cloud progetto in cui eseguire il job batch.
    • REGION: la regione in cui viene eseguito il tuo workload.
    • YOUR_BUCKET: la posizione del bucket Cloud Storage in cui caricare le dipendenze del carico di lavoro. Il prefisso URI gs:// del bucket non è obbligatorio. Puoi specificare il percorso del bucket o il nome del bucket, ad esempio mybucketname1.

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