Criar um lakehouse com o Spark e o metastore do BigLake

Uma arquitetura de lakehouse combina a flexibilidade de um data lake com os recursos de gerenciamento de dados de um data warehouse. Este documento mostra como configurar um lakehouse no Google Cloud. Você usa o Apache Iceberg como formato de tabela, o Managed Service for Apache Spark para processamento e o catálogo REST do Iceberg do metastore do BigLake para gerenciamento unificado de metadados.

Essa arquitetura usa formatos de tabela abertos, como o Iceberg, para adicionar recursos de armazenamento em data warehouse, como transações e evolução de esquema, aos dados no Cloud Storage. Essa abordagem cria uma única fonte de verdade para seus dados que pode ser acessada por vários mecanismos.

Antes de começar

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Verify that you have the permissions required to complete this guide.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataproc, BigQuery, and Cloud Storage APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

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• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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1. Crie um bucket do Cloud Storage para armazenar dados do Iceberg.

Funções exigidas

Alguns papéis do IAM são necessários para executar os exemplos nesta página. Dependendo das políticas da organização, esses papéis já podem ter sido concedidos. Para verificar as concessões de papéis, consulte Você precisa conceder papéis?.

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos,pastas e organizações.

Papéis do usuário

Para receber as permissões necessárias para criar um cluster do Managed Service for Apache Spark, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM:

• Editor do Dataproc (roles/dataproc.editor) no projeto
• Usuário da conta de serviço (roles/iam.serviceAccountUser) na conta de serviço padrão do Compute Engine

Papel de conta de serviço

Para garantir que a conta de serviço padrão do Compute Engine tenha as permissões necessárias para criar um cluster do Managed Service for Apache Spark, peça ao administrador para conceder o papel do IAM de Worker do Dataproc (roles/dataproc.worker) à conta de serviço padrão do Compute Engine no projeto.

Importante: conceda esse papel à conta de serviço padrão do Compute Engine, não à sua conta de usuário. Se o papel não for concedido ao principal correto, poderão ocorrer erros de permissão.

Criar um cluster do Managed Service for Apache Spark

Crie um cluster do Managed Service for Apache Spark com os componentes opcionais do Iceberg e do Jupyter.

1. Para criar o cluster, execute o seguinte comando gcloud:

   gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
       --project=PROJECT_ID \
       --region=REGION \
       --image-version=2.3-debian12 \
       --optional-components=ICEBERG,JUPYTER \
       --enable-component-gateway
   

   Substitua:

   • CLUSTER_NAME: um nome para o cluster.
   • PROJECT_ID: o ID do Google Cloud projeto.
   • REGION: aregião do Google Cloud cluster, por exemplo, us-central1.

2. Conecte-se ao cluster usando um notebook do Jupyter. É possível usar um notebook do Vertex AI Workbench ou iniciar um notebook diretamente no cluster.

Configurar uma sessão do Spark

No notebook do Jupyter, crie uma sessão do Spark configurada para usar o catálogo REST do Iceberg do metastore do BigLake.

import pyspark
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

catalog_name = "CATALOG_NAME"

spark = SparkSession.builder.appName("APP_NAME") \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}', 'org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.type', 'rest') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.uri', 'https://biglake.googleapis.com/iceberg/v1beta/restcatalog') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.warehouse', 'gs://GCS_BUCKET') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.header.x-goog-user-project', 'PROJECT_ID') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.rest.auth.type', 'org.apache.iceberg.gcp.auth.GoogleAuthManager') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.io-impl', 'org.apache.iceberg.gcp.gcs.GCSFileIO') \
  .config(f'spark.sql.catalog.{catalog_name}.rest-metrics-reporting-enabled', 'false') \
  .config('spark.sql.extensions', 'org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions') \
  .config('spark.sql.defaultCatalog', catalog_name) \
  .getOrCreate()

Substitua:

• CATALOG_NAME: um nome para o catálogo do Iceberg, por exemplo, iceberg_catalog.
• APP_NAME: o nome do aplicativo Spark.
• GCS_BUCKET: o bucket do Cloud Storage para armazenar os dados da tabela do Iceberg.
• PROJECT_ID: o ID do Google Cloud projeto.

Gerenciar dados com o Spark SQL

Depois de configurar a sessão do Spark, use o Spark SQL para realizar operações de gerenciamento de dados.

1. Crie um namespace. No catálogo REST do Iceberg do metastore do BigLake, um namespace corresponde a um conjunto de dados do BigQuery.

   spark.sql("CREATE NAMESPACE IF NOT EXISTS NAMESPACE_NAME")
   spark.sql("USE NAMESPACE_NAME")
   

   Substitua NAMESPACE_NAME pelo nome do namespace, por exemplo, spark_lakehouse.

2. Crie uma tabela base no formato Iceberg e insira dados.

   spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS base_table PURGE")
   spark.sql("CREATE TABLE base_table (id LONG) USING iceberg")
   spark.sql("INSERT INTO base_table VALUES 0, 1, 2, 3, 4")
   spark.sql("SELECT * FROM base_table").show()
   

   O resultado será assim:

      +---+
      | id|
      +---+
      |  0|
      |  1|
      |  2|
      |  3|
      |  4|
      +---+
   

3. Crie uma segunda tabela para novos dados.

   spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS newdata PURGE")
   spark.sql("CREATE TABLE newdata(id LONG) USING iceberg")
   spark.sql("INSERT INTO newdata VALUES 3, 4, 5, 6")
   spark.sql("SELECT * FROM newdata").show()
   

   O resultado será assim:

      +---+
      | id|
      +---+
      |  3|
      |  4|
      |  5|
      |  6|
      +---+
   

4. Mescle os novos dados na tabela base.

   spark.sql("""MERGE INTO base_table USING newdata
              ON base_table.id = newdata.id
              WHEN MATCHED THEN
                UPDATE SET base_table.id = newdata.id
              WHEN NOT MATCHED THEN INSERT * """)
   spark.sql("SELECT * FROM base_table").show()
   

   O resultado será assim:

      +---+
      | id|
      +---+
      |  0|
      |  1|
      |  2|
      |  3|
      |  4|
      |  5|
      |  6|
      +---+
   

5. Atualize os registros na tabela base.

   spark.sql(
        "UPDATE base_table SET id = (id + 100) WHERE (id % 2 == 0)"
    )
   spark.sql("SELECT * FROM base_table").show()
   

   O resultado será assim:

      +---+
      | id|
      +---+
      |  3|
      |104|
      |  5|
      |106|
      |100|
      |102|
      |  1|
      +---+
   

6. Exclua registros da tabela base.

   spark.sql("DELETE FROM base_table WHERE (id % 2 == 0)")
   spark.sql("SELECT * FROM base_table").show()
   

   O resultado será assim:

      +---+
      | id|
      +---+
      |  3|
      |  5|
      |  1|
      +---+
   

Consultar um snapshot histórico

Recupere uma versão anterior de uma tabela consultando um ID de snapshot específico. Essa operação também é conhecida como viagem no tempo.

1. Recupere o ID do snapshot da versão da tabela antes das operações MERGE, UPDATE e DELETE.

   snapshot_ids = spark.sql(
        "SELECT snapshot_id FROM `NAMESPACE_NAME`.`base_table`.snapshots"
   ).collect()
   oldest_snapshot_id = snapshot_ids[1]["snapshot_id"]
   

   Substitua NAMESPACE_NAME pelo namespace que você criou.

2. Consulte a tabela usando o ID do snapshot recuperado.

   df = (
        spark.read.format("iceberg")
        .option("versionAsOf", oldest_snapshot_id)
        .load("base_table")
    )
   df.show()
   

   A saída mostra o estado da tabela após a operação MERGE, mas antes de qualquer operação UPDATE ou DELETE.

      +---+
      | id|
      +---+
      |  0|
      |  1|
      |  2|
      |  3|
      |  4|
      |  5|
      |  6|
      +---+
   

A seguir

• Saiba mais sobre o catálogo REST do Iceberg do metastore do BigLake.
• Conheça os recursos do Apache Iceberg.
• Saiba como consultar dados do Iceberg no metastore do BigLake.