Работа с данными в Yandex Object Storage
Yandex Query — это интерактивный сервис для бессерверного анализа данных. С его помощью можно обрабатывать информацию из различных хранилищ без необходимости создания выделенного кластера. Поддерживается работа с хранилищами данных Yandex Object Storage, Yandex Managed Service for PostgreSQL, Yandex Managed Service for ClickHouse®.
В этом руководстве вы подключитесь к источнику данных в Object Storage и выполните запросы к ним из ноутбука JupyterLab с помощью Query.
- Подготовьте инфраструктуру.
- Начните работу в Query.
- Подключитесь к данным Object Storage.
- Настройте партицирование данных в Object Storage.
Если созданные ресурсы вам больше не нужны, удалите их.
Ноутбук с примерами также доступен на GitHub
Перед началом работы
Перед началом работы нужно зарегистрироваться в Yandex Cloud, настроить сообщество и привязать к нему платежный аккаунт:
- На главной странице DataSphere
нажмите Попробовать бесплатно и выберите аккаунт для входа — Яндекс ID или рабочий аккаунт в федерации (SSO). - Выберите организацию Yandex Cloud Organization, в которой вы будете работать в Yandex Cloud.
- Создайте сообщество.
- Привяжите платежный аккаунт к сообществу DataSphere, в котором вы будете работать. Убедитесь, что у вас подключен платежный аккаунт, и он находится в статусе
ACTIVE
илиTRIAL_ACTIVE
. Если платежного аккаунта нет, создайте его в интерфейсе DataSphere.
Необходимые платные ресурсы
В стоимость поддержки инфраструктуры для работы с данными Object Storage входит:
- плата за использование вычислительных ресурсов DataSphere;
- плата за хранение данных в бакете;
- плата за объем считанных данных при исполнении запросов Query.
Подготовьте инфраструктуру
Войдите в консоль управления
Если у вас есть активный платежный аккаунт, на странице облака
Примечание
Если вы работаете с Yandex Cloud через федерацию удостоверений, вам может быть недоступна платежная информация. В этом случае обратитесь к администратору вашей организации в Yandex Cloud.
Создайте каталог
- В консоли управления
выберите облако и нажмите кнопку Создать каталог. - Введите имя каталога, например
data-folder
. - Нажмите кнопку Создать.
Создайте сервисный аккаунт для проекта DataSphere
- Перейдите в каталог
data-folder
. - В списке сервисов выберите Identity and Access Management.
- Нажмите кнопку Создать сервисный аккаунт.
- Введите имя сервисного аккаунта, например
yq-sa
. - Нажмите Добавить роль и назначьте сервисному аккаунту роли:
datasphere.community-projects.editor
— для запуска вычислений DataSphere.yq.editor
— для отправки запросов Query.storage.viewer
— для просмотра содержимого бакета и объектов Object Storage.
- Нажмите кнопку Создать.
Добавьте сервисный аккаунт в проект
Чтобы сервисный аккаунт мог запускать проект DataSphere, добавьте его в список участников проекта.
-
Выберите нужный проект в своем сообществе или на главной странице
DataSphere во вкладке Недавние проекты. - На вкладке Участники нажмите Добавить участника.
- Выберите аккаунт
yq-sa
и нажмите Добавить.
Создайте авторизованный ключ для сервисного аккаунта
Чтобы сервисный аккаунт мог отправлять запросы Query, создайте авторизованный ключ.
Примечание
Срок жизни авторизованных ключей не ограничен, но вы всегда можете получить новые авторизованные ключи и повторить процедуру аутентификации, если что-то пошло не так.
- В консоли управления
перейдите в каталогdata-folder
. - В списке сервисов выберите Identity and Access Management.
- На панели слева выберите
Сервисные аккаунты. - В открывшемся списке выберите сервисный аккаунт
yq-sa
. - Нажмите кнопку Создать новый ключ на верхней панели и выберите пункт Создать авторизованный ключ.
- Выберите алгоритм шифрования и нажмите Создать.
- Нажмите Скачать файл с ключами.
Создайте секрет
Чтобы получить авторизованный ключ из ноутбука, создайте секрет с содержимым файла авторизованного ключа.
-
Выберите нужный проект в своем сообществе или на главной странице
DataSphere во вкладке Недавние проекты. - В блоке Ресурсы проекта нажмите
Секрет. - Нажмите Создать.
- В поле Имя задайте имя секрета —
yq_access_key
. - В поле Значение вставьте полное содержимое скачанного файла с авторизированным ключом.
- Нажмите Создать.
Создайте ноутбук
-
Выберите нужный проект в своем сообществе или на главной странице
DataSphere во вкладке Недавние проекты. - Нажмите кнопку Открыть проект в JupyterLab и дождитесь окончания загрузки.
- На верхней панели нажмите File и выберите New ⟶ Notebook.
- Выберите ядро и нажмите Select.
Начните работу в Query
Пакет yandex_query_magic
предоставляет magic commands для работы в Jupyter. Установите его для отправки запросов в Query. Скопируйте код в ячейки ноутбука yq-storage.ipynb
:
-
Откройте проект DataSphere:
-
Выберите нужный проект в своем сообществе или на главной странице
DataSphere во вкладке Недавние проекты. - Нажмите кнопку Открыть проект в JupyterLab и дождитесь окончания загрузки.
- Откройте вкладку с ноутбуком.
-
-
Установите пакет
yandex_query_magic
:%pip install yandex_query_magic
-
После завершения установки на верхней панели выберите Kernel ⟶ Restart kernel....
-
Загрузите расширение:
%load_ext yandex_query_magic
-
Настройте подключение, указав идентификатор каталога
data-folder
и название секрета с авторизованным ключом:%yq_settings --folder-id <идентификатор_каталога> --env-auth yq_access_key
-
Выполните тестовый запрос к Query:
%yq select "Hello, world!"
Подключитесь к данным в Object Storage
Для примера возьмем данные о поездках Нью-Йоркского желтого такси. Данные заранее размещены в Object Storage в общедоступном бакете yq-sample-data
в каталоге nyc_taxi_csv
.
Примечание
Yandex Cloud предоставляет набор данных — поездки Нью-Йоркского такси — на условиях “как есть” (as is). Yandex Cloud не дает никаких заверений, явных или подразумеваемых, гарантий или условий в отношении использования вами указанного датасета (набора данных). В пределах, разрешенных вашим местным законодательством, Yandex Cloud не несет никакой ответственности за любые убытки или ущерб, включая прямые, побочные, специальные, косвенные, случайные или штрафные, возникшие в результате использования вами датасета.
NYC Taxi and Limousine Commission (TLC):
Данные были собраны и предоставлены NYC Taxi and Limousine Commission (TLC) поставщиками технологий, уполномоченными в рамках Taxicab & Livery Passenger Enhancement Programs (TPEP/LPEP). Данные о поездке не были созданы TLC, и TLC не делает никаких заявлений относительно точности этих данных.
Ознакомьтесь с Источником датасета
Создайте подключение Query:
-
В консоли управления
выберите каталогdata-folder
. -
В списке сервисов выберите Yandex Query.
-
На панели слева выберите Соединения.
-
Нажмите кнопку
Создать. -
Введите имя соединения, например
storage-connection
. -
Выберите тип соединения Object Storage и укажите Параметры типа соединения:
- В поле Аутентификация бакета выберите
Публичный
и укажите имя бакета. - Укажите имя бакета —
yq-sample-data
.
- В поле Аутентификация бакета выберите
-
Нажмите кнопку Создать.
Создайте привязку к данным
Привязка к данным содержит информацию о форматах и расположении файлов в бакете, а также о списке полей данных и их типах. Query может обрабатывать данные в форматах CSV, TSV, Json и Parquet. При этом данные в форматах CSV, TSV, Json могут быть дополнительно запакованы внешним архиватором: gzip, zstd и другими. Для данных в формате Parquet поддерживается сжатие Snappy, LZ4, ZSTD и другие.
Чтобы создать привязку к данным:
-
В консоли управления
выберите каталогdata-folder
. -
В списке сервисов выберите Yandex Query.
-
На панели слева выберите Привязки.
-
Нажмите кнопку
Создать. -
В блоке Параметры соединения:
- Тип — выберите Object Storage.
- Соединение — выберите
storage-connection
.
-
В блоке Параметры привязки к данным:
- Введите имя привязки, например
yq_binding
. - В поле Путь укажите путь к данным —
nyc_taxi_sample/data/
. - Выберите тип сжатия —
gzip
.
- Введите имя привязки, например
-
В блоке Настройки формата в поле Формат выберите
csv_with_names
. -
В блоке Колонки добавьте две колонки со следующими именами и типами данных:
tpep_pickup_datetime
—DATETIME
.trip_distance
—DOUBLE
.
-
Чтобы проверить корректность указанных данных, нажмите кнопку Предпросмотр. Внизу должна появиться таблица.
-
Нажмите кнопку Создать.
Чтобы проверить подключение, получите данные таблицы из ячейки ноутбука:
%yq SELECT * FROM yq_binding LIMIT 100;
Настройте партицирование в Object Storage
В Query можно существенно снизить время запроса, если настроить правила партицирования (размещения) данных в Object Storage, которые позволят считывать только нужные данные. Например, когда файлы в бакете рассортированы в каталогах по годам, то при запросе Query будет искать данные только в заданных каталогах.
Query поддерживает два варианта указания правил размещения данных: Hive-партицирование и Расширенное партицирование.
Hive-партицирование
Размещение файлов в стиле Apache Hive™ — это размещение данных в структуре каталогов вида ключ=значение/ключ2=значение2/...
. Этот формат используется в системах, изначально построенных вокруг экосистемы Apache Hadoop™, например, в Apache Spark™.
Например, данные из используемого датасета Yellow Taxi расположены в каталогах по правилам Hive-партицирования:
year=2021/month=1/...
year=2021/month=2/...
- ...
year=2022/month=1/...
year=2022/month=2/...
Настройте Hive-партицирование:
-
Склонируйте привязку к данным
yq_binding
:Консоль управления-
В консоли управления
выберите каталогdata-folder
. -
В списке сервисов выберите Yandex Query.
-
На панели слева нажмите Привязки.
-
В строке с привязкой
yq_binding
нажмите кнопку и выберите Клонировать. -
Укажите имя привязки —
yq_tutorial_hive_partitioned
. -
В блоке Колонки партиционирования:
- Выберите режим Базовый.
- Добавьте колонку с именем
year
и типом данныхUINT32
. - Добавьте колонку с именем
month
и типом данныхUINT32
.
-
Нажмите кнопку Изменить.
-
-
Чтобы проверить результат, выполните следующий запрос:
%yq SELECT * FROM yq_tutorial_hive_partitioned WHERE year=2021
Расширенное партицирование
Иногда данные в Object Storage расположены по уникальным правилам. Для таких случаев существует режим расширенного партицирования, который позволяет указать собственный шаблон пути размещения данных.
При работе в режиме расширенного партицирования необходимо описать каждый компонент пути year
и month
по отдельности, указав диапазоны их значений. Затем нужно указать шаблон пути в бакете Object Storage, где хранятся данные.
Настройте расширенное партицирование:
-
Склонируйте привязку данных
yq_binding
:Консоль управления-
В консоли управления
выберите каталогdata-folder
. -
В списке сервисов выберите Yandex Query.
-
На панели слева нажмите Привязки.
-
В строке с привязкой
yq_binding
нажмите кнопку и выберите Клонировать. -
Укажите имя привязки —
yq_tutorial_partition_projection
. -
В блоке Колонки партиционирования:
- Выберите режим Расширенный.
- Добавьте колонку с именем
year
и типом данныхUINT32
:- Тип формата —
integer
. - Интервал:
- Мин. —
2019
- Макс. –
2024
- Шаг — 1.
- Мин. —
- Кол-во символов — 2.
- Тип формата —
- Добавьте колонку с именем
month
и типом данныхUINT32
:- Тип формата —
integer
. - Интервал:
- Мин. —
1
- Макс. –
12
- Шаг — 1.
- Мин. —
- Кол-во символов — 2.
- Тип формата —
-
Нажмите кнопку Изменить.
-
-
Чтобы проверить результат, выполните следующий запрос:
%yq SELECT * FROM yq_tutorial_partition_projection WHERE year=2021
Как удалить созданные ресурсы
Чтобы перестать платить за созданные ресурсы: