Plantilla de Hive a BigQuery
Usa la plantilla de Hive a BigQuery sin servidores de Dataproc para extraer de datos de Hive a BigQuery.
Usa la plantilla
Ejecuta la plantilla con gcloud CLI o Dataproc API de gcloud.
gcloud
Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- PROJECT_ID: Obligatorio. El ID del proyecto de Google Cloud que aparece en la Configuración de IAM.
- REGION: Obligatorio. Región de Compute Engine.
- TEMPLATE_VERSION: Obligatorio. Especifica
latest
para la versión más reciente versión de la plantilla o la fecha de una versión específica, por ejemplo,2023-03-17_v0.1.0-beta
(visita gs://dataproc-templates-binaries o ejecutagcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
para enumerar las versiones de plantillas disponibles). - SUBNET: Opcional Si no se especifica una subred, se selecciona la subred en la REGION especificada en la red
default
.Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- HOST y PORT: Obligatorios.
Nombre de host o dirección IP y puerto del host de la base de datos de Hive de origen.
Ejemplo:
10.0.0.33:9083
- DATASET: Obligatorio. Nombre del conjunto de datos de salida de BigQuery.
- TABLE: Obligatorio. Nombre de la tabla de salida de BigQuery.
- QUERY: Obligatorio. Consulta para extraer datos de Hive.
- TEMP_BUCKET: Obligatorio. Bucket de Cloud Storage del bucket (especifica solo el nombre del bucket). Este bucket se usa para la carga de BigQuery.
- MODE: Obligatorio. Es el modo de escritura para el resultado de BigQuery.
Opciones:
Append
,Overwrite
,Ignore
, oErrorIfExists
. - TEMPVIEW y TEMPVIEW_SQL_QUERY: opcional. Puedes usar estos dos parámetros opcionales para aplicar una transformación de Spark SQL mientras cargas datos en BigQuery. TEMPVIEW es el nombre de la vista temporal y TEMPVIEW_SQL_QUERY es la sentencia de consulta. TEMPVIEW y el nombre de la tabla en TEMPVIEW_SQL_QUERY deben coincidir.
- SERVICE_ACCOUNT: Opcional Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio de Compute Engine predeterminada.
- PROPERTY y PROPERTY_VALUE: Opcional. Lista de elementos separados por comas
Propiedad de Spark=
value
pares. - LABEL y LABEL_VALUE:
Opcional. Es una lista separada por comas de pares
label
=value
. - LOG_LEVEL: Opcional Nivel de registro. Puede ser uno de los siguientes:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
oWARN
. Predeterminado:INFO
. -
KMS_KEY: Opcional Cloud Key Management Service para usar en la encriptación. Si no se especifica una clave, los datos se encriptan en reposo con una clave de propiedad de Google y una administrada por Google.
Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Ejecuta el siguiente comando:
Linux, macOS o Cloud Shell
gcloud dataproc batches submit spark \ --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate \ --version="1.1" \ --project="PROJECT_ID" \ --region="REGION" \ --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar" \ --subnet="SUBNET" \ --service-account="SERVICE_ACCOUNT" \ --properties="spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://HOST:PORT,PROPERTY=PROPERTY_VALUE" \ --kms-key="KMS_KEY" \ --labels="LABEL=LABEL_VALUE" \ -- --template HIVETOBIGQUERY \ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \ --templateProperty hivetobq.bigquery.location="PROJECT_ID.DATASET.TABLE" \ --templateProperty hivetobq.sql="QUERY" \ --templateProperty hivetobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" \ --templateProperty hivetobq.write.mode="MODE" \ --templateProperty hivetobq.temp.table="TEMPVIEW" \ --templateProperty hivetobq.temp.query="TEMPVIEW_SQL_QUERY"
Windows (PowerShell)
gcloud dataproc batches submit spark ` --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate ` --version="1.1" ` --project="PROJECT_ID" ` --region="REGION" ` --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar" ` --subnet="SUBNET" ` --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ` --properties="spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://HOST:PORT,PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ` --kms-key="KMS_KEY" ` --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ` -- --template HIVETOBIGQUERY ` --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ` --templateProperty hivetobq.bigquery.location="PROJECT_ID.DATASET.TABLE" ` --templateProperty hivetobq.sql="QUERY" ` --templateProperty hivetobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" ` --templateProperty hivetobq.write.mode="MODE" ` --templateProperty hivetobq.temp.table="TEMPVIEW" ` --templateProperty hivetobq.temp.query="TEMPVIEW_SQL_QUERY"
Windows (cmd.exe)
gcloud dataproc batches submit spark ^ --class=com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate ^ --version="1.1" ^ --project="PROJECT_ID" ^ --region="REGION" ^ --jars="gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar" ^ --subnet="SUBNET" ^ --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ^ --properties="spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://HOST:PORT,PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ^ --kms-key="KMS_KEY" ^ --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ^ -- --template HIVETOBIGQUERY ^ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^ --templateProperty hivetobq.bigquery.location="PROJECT_ID.DATASET.TABLE" ^ --templateProperty hivetobq.sql="QUERY" ^ --templateProperty hivetobq.temp.gcs.bucket="TEMP_BUCKET" ^ --templateProperty hivetobq.write.mode="MODE" ^ --templateProperty hivetobq.temp.table="TEMPVIEW" ^ --templateProperty hivetobq.temp.query="TEMPVIEW_SQL_QUERY"
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- PROJECT_ID: Obligatorio. El ID de tu proyecto de Google Cloud que aparece en la Configuración de IAM
- REGION: Obligatorio. Región de Compute Engine.
- TEMPLATE_VERSION: Obligatorio. Especifica
latest
para la versión más reciente versión de la plantilla o la fecha de una versión específica, por ejemplo,2023-03-17_v0.1.0-beta
(visita gs://dataproc-templates-binaries o ejecutagcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
para enumerar las versiones de plantillas disponibles). - SUBNET: Opcional Si no se especifica una subred, esta
en la REGION especificada en la red
default
.Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- HOST y PORT: Obligatorios.
Nombre de host o dirección IP y puerto del host de la base de datos de Hive de origen.
Ejemplo:
10.0.0.33:9083
- DATASET: Obligatorio. Nombre del conjunto de datos de salida de BigQuery.
- TABLE: Obligatorio. Nombre de la tabla de salida de BigQuery.
- QUERY: Obligatorio. Consulta para extraer datos de Hive.
- TEMP_BUCKET: Obligatorio. Bucket de Cloud Storage del bucket (especifica solo el nombre del bucket). Este bucket se usa para la carga de BigQuery.
- MODE: Obligatorio. Es el modo de escritura para el resultado de BigQuery.
Opciones:
Append
,Overwrite
,Ignore
, oErrorIfExists
. - TEMPVIEW y TEMPVIEW_SQL_QUERY: opcional. Puedes usar estos dos parámetros opcionales para aplicar una transformación de Spark SQL mientras cargas datos en BigQuery. TEMPVIEW es el nombre de la vista temporal y TEMPVIEW_SQL_QUERY es la sentencia de consulta. TEMPVIEW y el nombre de la tabla en TEMPVIEW_SQL_QUERY deben coincidir.
- SERVICE_ACCOUNT: Opcional Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio de Compute Engine predeterminada.
- PROPERTY y PROPERTY_VALUE:
Opcional. Lista de elementos separados por comas
Propiedad de Spark=
value
pares. - LABEL y LABEL_VALUE:
Opcional. Lista separada por comas de pares
label
=value
. - LOG_LEVEL: Opcional Nivel de registro. Puede ser uno de los siguientes:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
oWARN
. Predeterminado:INFO
. -
KMS_KEY: Opcional Cloud Key Management Service para usar en la encriptación Si no se especifica una clave, los datos se encriptan en reposo con una clave de propiedad de Google y una administrada por Google.
Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Método HTTP y URL:
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "environmentConfig":{ "executionConfig":{ "subnetworkUri":"SUBNET", "kmsKey": "KMS_KEY", "serviceAccount": "SERVICE_ACCOUNT" } }, "labels": { "LABEL": "LABEL_VALUE" }, "runtimeConfig": { "version": "1.1", "properties": { "spark.hadoop.hive.metastore.uris":"thrift://HOST:PORT", "PROPERTY": "PROPERTY_VALUE" } }, "sparkBatch":{ "mainClass":"com.google.cloud.dataproc.templates.main.DataProcTemplate", "args":[ "--template","HIVETOBIGQUERY", "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL", "--templateProperty","hivetobq.bigquery.location=PROJECT_ID.DATASET.TABLE", "--templateProperty","hivetobq.sql=QUERY", "--templateProperty","hivetobq.temp.gcs.bucket=TEMP_BUCKET", "--templateProperty","hivetobq.write.mode=MODE", "--templateProperty","hivetobq.temp.table=TEMPVIEW", "--templateProperty","hivetobq.temp.query=TEMPVIEW_SQL_QUERY" ], "jarFileUris":[ "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar" ] } }
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/regions/REGION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.dataproc.v1.BatchOperationMetadata", "batch": "projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches/BATCH_ID", "batchUuid": "de8af8d4-3599-4a7c-915c-798201ed1583", "createTime": "2023-02-24T03:31:03.440329Z", "operationType": "BATCH", "description": "Batch" } }