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pandas.read_gbq を使わずに、Google BigQueryから高速にData ETL

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pandas.read_gbq 便利ですよね。 クレデンシャルファイルを認証画面からコピペすれば Jupyter 上でさっと動き、Google Big Query が実行されてその結果がそのままデータフレームとして扱えます。 Jupyter と Google BQ を連携させたいときはいつも使っています

問題点

  • そこそこ大きなデータを持ってこようとするとめちゃくちゃ遅くてストレスが半端ない

解決方法として、Google Big Query で巨大なデータをダウンロードする方法について書く

実は Google の公式ドキュメントでも記載されている。

方法は以下の２つ。

  1. google-cloud-bigquery をインストールして、マジックコマンドで Google BQ を実行
  2. BQ 実行 →BigQuery table として保存 →GCS へ保存 → gsutil でマシンへコピー

1 番目は、Jupyter 上でマジックコマンドで Google BQ が実行できて、速度も pandas.rad_gbq よりも高速です 2 番目はそもそも実行結果が巨大な場合で、目安としては1GB以上なら 2 番目の方法を使えば楽です。

1, google-cloud-bigquery をインストールして、マジックコマンドで Google BQ を実行

pip install --upgrade google-cloud-bigquery[bqstorage,pandas]

magic command を実行

%load_ext google.cloud.bigquery

後は Jupyter Notebook のセルで以下のコマンドぞを実行すれば、

%%bigquery df --use_bqstorage_api
SELECT
  CONCAT(
    'https://stackoverflow.com/questions/',
    CAST(id as STRING)) as url,
  view_count
FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
WHERE tags like '%google-bigquery%'
ORDER BY view_count DESC
LIMIT 10

df にマジックコマンドで実行した SQL の実行結果が格納されます! 便利ですね!

2, BQ 実行 →BigQuery table として保存 →GCS へ保存 → gsutil でマシンへコピー

  1. BigQuery でクエリを実行、実行結果を BigQuery Table へ保存

  • 注)実行結果の容量が巨大なので、保存先は基本的に Big Query Table へ保存するしか選択肢が無い

  • can’t export large file as one file

  1. BigQuery table から GCS へテーブルを CSV として保存

Big Query table からエクスポート時に、ファイルサイズが大きいとエクスポートできないので、分割が必要です。

  • can’t export large file as one file

https://cloud.google.com/bigquery/docs/exporting-data

保存ファイル名を

file-*

のようにワイルドカードを指定すると、自動的にひとつのテーブルを複数ファイルに分割して保存してくれる

  1. gsutil commands で任意のマシンへダウンロードする。

-m オプションを付け足すと並列ダウンロードが始まるので、複数ファイルダウンロードする場合はおすすめ

ストレスレスなデータ分析ライフを!

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