Pode usar um conetor do BigQuery para ativar o acesso de leitura e escrita programático ao BigQuery. Esta é uma forma ideal de processar dados armazenados no BigQuery. O acesso à linha de comandos não está exposto. O conetor do BigQuery é uma biblioteca que permite que as aplicações Spark e Hadoop processem dados do BigQuery e escrevam dados no BigQuery através da respetiva terminologia nativa.
Preços
Quando usa o conetor, as cobranças incluem taxas de utilização do BigQuery. Também podem aplicar-se as seguintes cobranças específicas do serviço:
- Cloud Storage: o conetor transfere dados para um contentor do Cloud Storage antes ou durante a execução da tarefa. Após a conclusão bem-sucedida da tarefa, os dados são eliminados do Cloud Storage. Este armazenamento é-lhe cobrado de acordo com os preços do Cloud Storage. Para evitar cobranças excessivas, verifique a sua conta de armazenamento na nuvem e remova os ficheiros temporários desnecessários.
- API BigQuery Storage: para alcançar um melhor desempenho, o conector lê dados através da API BigQuery Storage. Esta utilização é cobrada de acordo com os preços da API BigQuery Storage.
Conetores disponíveis
Os seguintes conetores do BigQuery estão disponíveis para utilização no ecossistema Hadoop:
- O conetor do BigQuery do Spark
adiciona uma origem de dados do Spark, que permite que os DataFrames interajam diretamente com
as tabelas do BigQuery através das operações
readewritedo Spark. - O conetor do Hive BigQuery adiciona um controlador de armazenamento, que permite que o Apache Hive interaja diretamente com tabelas do BigQuery através da sintaxe HiveQL.
- O conetor do Hadoop BigQuery permite que os mapeadores e os redutores do Hadoop interajam com as tabelas do BigQuery através de versões abstratas das classes InputFormat e OutputFormat.
Use os conetores
Para começar rapidamente a usar o conetor do BigQuery, consulte os seguintes exemplos:
O que se segue?
- Saiba mais acerca do BigQuery.
- Siga o exemplo do BigQuery para o Spark.
- Saiba mais acerca do conetor do Hive BigQuery.
- Siga o exemplo do BigQuery para Java MapReduce.