Plantilla de Hive a BigQuery
Usa la plantilla de Dataproc Serverless de Hive a BigQuery para extraer datos de Hive a BigQuery.
Usa la plantilla
Ejecuta la plantilla con la CLI de gcloud o la API de Dataproc.
Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
PROJECT_ID : Obligatorio. El ID de tu Google Cloud proyecto que aparece en la Configuración de IAMREGION : Obligatorio. Región de Compute Engine.TEMPLATE_VERSION : Obligatorio. Especificalatest
para la versión más reciente 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 ver una lista de las versiones de plantilla disponibles).SUBNET : Opcional Si no se especifica una subred, se selecciona la subred en la REGION especificada en la reddefault
.Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
HOST yPORT : Obligatorio. Es el nombre de host o la dirección IP y el puerto del host de la base de datos de Hive de origen.Ejemplo:
10.0.0.33:9083
DATASET : Obligatorio. Es el nombre del conjunto de datos de salida de BigQuery.TABLE : Obligatorio. Es el nombre de la tabla de salida de BigQuery.QUERY : Obligatorio. Consulta para extraer datos de Hive.TEMP_BUCKET : Obligatorio. Nombre del bucket de Cloud Storage (solo especifica 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 yTEMPVIEW_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 yPROPERTY_VALUE : Opcional. Es una lista separada por comas de pares propiedad de Spark=value
.LABEL yLABEL_VALUE : Opcional. Es una lista separada por comas de pareslabel
=value
.LOG_LEVEL : Opcional Nivel de registro. Puede ser una de las siguientes opciones:ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
oWARN
. Valor 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 un Google-owned and Google-managed encryption key.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="1.2" \ --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="1.2" ` --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="1.2" ^ --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 "
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
PROJECT_ID : Obligatorio. El ID de tu Google Cloud proyecto que aparece en la Configuración de IAMREGION : Obligatorio. Región de Compute Engine.TEMPLATE_VERSION : Obligatorio. Especificalatest
para la versión más reciente 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 ver una lista de las versiones de plantilla disponibles).SUBNET : Opcional Si no se especifica una subred, se selecciona la subred en la REGION especificada en la reddefault
.Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
HOST yPORT : Obligatorio. Es el nombre de host o la dirección IP y el puerto del host de la base de datos de Hive de origen.Ejemplo:
10.0.0.33:9083
DATASET : Obligatorio. Es el nombre del conjunto de datos de salida de BigQuery.TABLE : Obligatorio. Es el nombre de la tabla de salida de BigQuery.QUERY : Obligatorio. Consulta para extraer datos de Hive.TEMP_BUCKET : Obligatorio. Nombre del bucket de Cloud Storage (solo especifica 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 yTEMPVIEW_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 yPROPERTY_VALUE : Opcional. Es una lista separada por comas de pares propiedad de Spark=value
.LABEL yLABEL_VALUE : Opcional. Es una lista separada por comas de pareslabel
=value
.LOG_LEVEL : Opcional Nivel de registro. Puede ser una de las siguientes opciones:ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
oWARN
. Valor 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 un Google-owned and Google-managed encryption key.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": "1.2", "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:
curl (Linux, macOS o Cloud Shell)
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente comando:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/REGION /batches"
PowerShell (Windows)
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/REGION /batches" | Select-Object -Expand Content
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" } }