Устаревший Streaming API BigQuery: Миграция, Альтернативы и Рекомендации по Оптимизации

Устаревший Streaming API BigQuery, когда-то основной метод для непрерывной вставки данных в BigQuery, уступил место более современным и эффективным решениям. Эта статья предоставит всестороннее руководство по миграции с устаревшего API, изучит альтернативы и предложит рекомендации по оптимизации вставки данных в BigQuery. Мы рассмотрим причины устаревания, последствия использования старого API и предоставим практические шаги для перехода на новые методы.

Что такое устаревший Streaming API BigQuery и почему он устарел?

Обзор оригинального Streaming API BigQuery

Оригинальный Streaming API BigQuery позволял приложениям вставлять данные в таблицы BigQuery в режиме реального времени. Данные передавались по протоколу HTTP, и BigQuery добавлял их в специальный буфер потоковой передачи перед окончательной записью в хранилище.

Причины устаревания: ограничения, стоимость и производительность

Устаревший Streaming API имел ряд ограничений, которые привели к его устареванию:

• Ограничения по объему: Существовали ограничения на размер отдельных запросов и общую пропускную способность.

• Высокая стоимость: Плата взималась за каждую вставленную строку, что могло быть дорогостоящим для больших объемов данных.

• Проблемы с производительностью: Задержки, связанные с буферизацией данных, могли влиять на производительность.

• Отсутствие расширенных функций: Не поддерживались такие функции, как управление версиями и транзакции.

Со временем Google разработал более эффективные и экономичные решения для потоковой передачи данных в BigQuery, что привело к прекращению поддержки устаревшего API.

Последствия использования устаревшего Streaming API

Риски совместимости и будущей поддержки

Использование устаревшего Streaming API создает следующие риски:

• Прекращение поддержки: Google больше не предоставляет обновления безопасности и исправления ошибок для устаревшего API.

• Проблемы совместимости: В будущем API может стать несовместимым с новыми версиями BigQuery.

• Ограничения функциональности: Отсутствие доступа к новым функциям и улучшениям.

Проблемы с производительностью и масштабируемостью

Устаревший Streaming API может вызывать проблемы с производительностью и масштабируемостью, особенно при больших объемах данных. Ограничения по объему и задержки, связанные с буферизацией, могут негативно влиять на время вставки данных.

Миграция на современные API BigQuery

Обзор BigQuery Storage Write API: преимущества и особенности

BigQuery Storage Write API – это современный API для потоковой передачи данных в BigQuery, предлагающий значительные улучшения по сравнению с устаревшим API:

• Более высокая производительность: Использует gRPC для более эффективной передачи данных.

• Снижение стоимости: Предлагает различные модели ценообразования, включая плату за объем переданных данных.

• Расширенные функции: Поддерживает управление версиями, транзакции и другие расширенные функции.

• Надежность: Обеспечивает более надежную доставку данных.

Пошаговое руководство по миграции: код, конфигурация, тестирование

Процесс миграции с устаревшего Streaming API на BigQuery Storage Write API включает следующие шаги:

1. Обновите клиентские библиотеки: Используйте последние версии клиентских библиотек Google Cloud для вашего языка программирования.

2. Измените код вставки данных: Перепишите код, чтобы использовать BigQuery Storage Write API вместо устаревшего Streaming API. Это включает в себя создание WriteStream и использование методов AppendRows для записи данных.

   Реклама

3. Настройте параметры аутентификации: Убедитесь, что у вас настроена правильная аутентификация для доступа к BigQuery Storage Write API.

4. Протестируйте миграцию: Тщательно протестируйте новую реализацию, чтобы убедиться, что данные вставляются правильно и производительность соответствует требованиям.

Пример кода (Python):

from google.cloud import bigquery_storage
from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
storage_client = bigquery_storage.BigQueryWriteClient()

table_id = "your-project.your_dataset.your_table"

write_stream = storage_client.create_write_stream(
 parent=client.dataset("your_dataset").table("your_table").reference().to_api_repr(),
 write_stream=bigquery_storage.WriteStream(
 type_=bigquery_storage.WriteStream.Type.COMMITTED
 ),
)

# Append data to stream (using Avro format)

storage_client.append_rows(
 write_stream=write_stream.name,
 data=avro_serialized_data  # Your data in Avro format
)

# Finalize and commit the stream
storage_client.finalize_write_stream(name=write_stream.name)
storage_client.commit_write_stream(name=write_stream.name)

Альтернативы потоковой передаче данных в BigQuery

Batch loading: когда это подходящий вариант?

Batch loading – это альтернативный метод вставки данных в BigQuery, который подходит для случаев, когда задержка не является критичной. Данные загружаются в BigQuery пакетами, что может быть более эффективным для больших объемов данных. Используйте batch loading, когда данные не требуют немедленной доступности, и когда важна оптимизация затрат.

Использование промежуточных хранилищ данных (Dataflow, Pub/Sub) для оптимизации

Для оптимизации потоковой передачи данных в BigQuery можно использовать промежуточные хранилища данных, такие как Dataflow и Pub/Sub. Dataflow позволяет выполнять преобразования данных перед их вставкой в BigQuery, а Pub/Sub обеспечивает надежную доставку данных.

Dataflow может агрегировать и преобразовывать данные перед загрузкой в BigQuery, снижая нагрузку на систему и улучшая производительность.

Pub/Sub гарантирует, что данные будут доставлены в BigQuery даже в случае сбоев.

Рекомендации по оптимизации вставки данных в BigQuery

Управление квотами и лимитами Streaming API

При использовании потоковой передачи данных в BigQuery важно управлять квотами и лимитами, чтобы избежать ошибок и проблем с производительностью. Google Cloud Platform предоставляет инструменты для мониторинга использования квот и лимитов, а также для запроса увеличения квот, если это необходимо.

Мониторинг и отладка потоковой передачи данных: лучшие практики

Для обеспечения надежной и эффективной потоковой передачи данных необходимо постоянно мониторить и отлаживать процесс. Рекомендуется использовать инструменты мониторинга Google Cloud Platform для отслеживания метрик производительности, обнаружения ошибок и выявления проблем. Ведение подробных журналов также помогает в отладке и устранении неполадок.

• Используйте Cloud Monitoring: Настройте оповещения для ключевых метрик.

• Анализируйте журналы: Регулярно просматривайте журналы для выявления ошибок.

• Тестируйте производительность: Периодически проводите тесты производительности для оценки эффективности системы.

Заключение

Миграция с устаревшего Streaming API BigQuery на современные API, такие как Storage Write API, или использование альтернативных подходов, таких как batch loading, является важным шагом для обеспечения производительности, масштабируемости и надежности вашей системы вставки данных. Понимание ограничений устаревшего API, преимуществ новых API и лучших практик оптимизации позволит вам создать эффективное и экономичное решение для работы с данными в BigQuery.