Usa BigLake Metastore con tablas en BigQuery

En este documento, se explica cómo usar el metastore de BigLake con tablas de BigQuery y Spark.

Con BigLake Metastore, puedes crear y usar tablas estándar (integradas), tablas de BigLake para Apache Iceberg en BigQuery y tablas externas de Apache Iceberg desde BigQuery.

Antes de comenzar

  1. Habilita la facturación para tu proyecto de Trusted Cloud . Obtén información para verificar si la facturación está habilitada en un proyecto.

  2. Habilita las APIs de BigQuery y Dataproc.

    Habilitar las API

  3. Opcional: Comprende cómo funciona BigLake Metastore y por qué deberías usarlo.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar Spark y Dataproc con el metastore de BigLake como almacén de metadatos, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios mediante roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Conectarse a una tabla

  1. Crea un conjunto de datos en la consola de Trusted Cloud .

    CREATE SCHEMA `PROJECT_ID`.DATASET_NAME;

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto Trusted Cloud by S3NS en el que se creará el conjunto de datos.
    • DATASET_NAME: Un nombre para tu conjunto de datos.

  2. Crea una conexión de recursos de Cloud.

  3. Crea una tabla estándar de BigQuery.

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

    Reemplaza lo siguiente:

    • TABLE_NAME: Un nombre para tu tabla.

  4. Inserta datos en la tabla estándar de BigQuery.

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

  5. Crea una tabla de BigLake para Apache Iceberg en BigQuery.

    Por ejemplo, para crear una tabla, ejecuta la siguiente instrucción 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');

    Reemplaza lo siguiente:

    • ICEBERG_TABLE_NAME: Es un nombre para tu tabla de BigLake para Apache Iceberg en BigQuery. Por ejemplo, iceberg_managed_table
    • CONNECTION_NAME: Es el nombre de tu conexión. La creaste en el paso anterior. Por ejemplo, myproject.us.myconnection
    • STORAGE_URI: Es un URI de Cloud Storage completamente calificado. Por ejemplo, gs://mybucket/table

  6. Inserta datos en la tabla de BigLake para Apache Iceberg en BigQuery.

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

  7. Crea una tabla externa de Apache Iceberg.

    Por ejemplo, para crear una tabla externa de Iceberg, ejecuta la siguiente instrucción 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);

    Reemplaza lo siguiente:

    • READONLY_ICEBERG_TABLE_NAME: Es un nombre para tu tabla de solo lectura.
    • BUCKET_PATH: Es la ruta al bucket de Cloud Storage que contiene los datos de la tabla externa, en el formato ['gs://bucket_name/[folder_name/]file_name'].

  8. Desde PySpark, consulta la tabla estándar, la tabla de BigLake para Apache Iceberg en BigQuery y la tabla externa de 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()

    Reemplaza lo siguiente:

    • WAREHOUSE_DIRECTORY: Es el URI de la carpeta de Cloud Storage que está conectada a tu tabla de BigLake Iceberg en BigQuery y a tu tabla externa de Iceberg.
    • CATALOG_NAME: Es el nombre del catálogo que usas.
    • MATERIALIZATION_NAMESPACE: Es el espacio de nombres para almacenar los resultados temporales.

  9. Ejecuta la secuencia de comandos de PySpark con Spark sin servidores.

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

    Reemplaza lo siguiente:

    • SCRIPT_PATH: Es la ruta de acceso a la secuencia de comandos que usa el trabajo por lotes.
    • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto Trusted Cloud en el que se ejecutará el trabajo por lotes.
    • REGION: Es la región en la que se ejecuta tu carga de trabajo.
    • YOUR_BUCKET: Es la ubicación del bucket de Cloud Storage en el que se subirán las dependencias de la carga de trabajo. No se requiere el prefijo de URI gs:// del bucket. Puedes especificar la ruta de acceso o el nombre del bucket, por ejemplo, mybucketname1.

¿Qué sigue?