Modèle Hive vers BigQuery
Utilisez le modèle Dataproc sans serveur Hive vers BigQuery pour extraire des données de Hive vers BigQuery.
Utiliser le modèle
Exécutez le modèle à l'aide de la CLI gcloud ou de l'API Dataproc.
Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
PROJECT_ID : valeur obligatoire. Votre ID de projet Google Cloud indiqué dans les paramètres IAM.REGION : valeur obligatoire. Région Compute EngineTEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiezlatest
pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple2023-03-17_v0.1.0-beta
(accédez à gs://dataproc-templates-binaries ou exécutezgcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
pour afficher les versions de modèle disponibles).SUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseaudefault
est sélectionné.Exemple
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
HOST etPORT : obligatoires. Nom d'hôte ou adresse IP et port de l'hôte de la base de données Hive source.Exemple
10.0.0.33:9083
DATASET : valeur obligatoire. Nom de l'ensemble de données de sortie BigQuery.TABLE : valeur obligatoire. Nom de la table de sortie BigQuery.QUERY : valeur obligatoire. Requête permettant d'extraire des données de Hive.TEMP_BUCKET : valeur obligatoire. Nom du bucket Cloud Storage (ne spécifiez que le nom du bucket). Ce bucket est utilisé pour le chargement BigQuery.MODE : valeur obligatoire. Mode d'écriture pour la sortie BigQuery. Options:Append
,Overwrite
,Ignore
ouErrorIfExists
.TEMPVIEW etTEMPVIEW_SQL_QUERY : facultatifs. Vous pouvez utiliser ces deux paramètres facultatifs pour appliquer une transformation Spark SQL lors du chargement de données dans BigQuery. TEMPVIEW est le nom de la vue temporaire, et TEMPVIEW_SQL_QUERY est l'instruction de requête. TEMPVIEW et le nom de la table dans TEMPVIEW_SQL_QUERY doivent correspondre.SERVICE_ACCOUNT : facultatif. Si aucune valeur n'est fournie, le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé.PROPERTY etPROPERTY_VALUE : facultatives. Liste de paires propriété Spark=value
séparées par une virgule.LABEL etLABEL_VALUE : facultatives. Liste de paireslabel
=value
séparées par une virgule.LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Il peut s'agir deALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. Valeur par défaut:INFO
.-
KMS_KEY : facultatif. Cloud Key Management Service à utiliser pour le chiffrement. Si aucune clé n'est spécifiée, les données sont chiffrées au repos à l'aide d'un Google-owned and Google-managed encryption key.Exemple:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Exécutez la commande suivante :
Linux, macOS ou 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 "
Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
PROJECT_ID : valeur obligatoire. Votre ID de projet Google Cloud indiqué dans les paramètres IAM.REGION : valeur obligatoire. Région Compute EngineTEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiezlatest
pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple2023-03-17_v0.1.0-beta
(accédez à gs://dataproc-templates-binaries ou exécutezgcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
pour afficher les versions de modèle disponibles).SUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseaudefault
est sélectionné.Exemple
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
HOST etPORT : obligatoires. Nom d'hôte ou adresse IP et port de l'hôte de la base de données Hive source.Exemple
10.0.0.33:9083
DATASET : valeur obligatoire. Nom de l'ensemble de données de sortie BigQuery.TABLE : valeur obligatoire. Nom de la table de sortie BigQuery.QUERY : valeur obligatoire. Requête permettant d'extraire des données de Hive.TEMP_BUCKET : valeur obligatoire. Nom du bucket Cloud Storage (ne spécifiez que le nom du bucket). Ce bucket est utilisé pour le chargement BigQuery.MODE : valeur obligatoire. Mode d'écriture pour la sortie BigQuery. Options:Append
,Overwrite
,Ignore
ouErrorIfExists
.TEMPVIEW etTEMPVIEW_SQL_QUERY : facultatifs. Vous pouvez utiliser ces deux paramètres facultatifs pour appliquer une transformation Spark SQL lors du chargement de données dans BigQuery. TEMPVIEW est le nom de la vue temporaire, et TEMPVIEW_SQL_QUERY est l'instruction de requête. TEMPVIEW et le nom de la table dans TEMPVIEW_SQL_QUERY doivent correspondre.SERVICE_ACCOUNT : facultatif. Si aucune valeur n'est fournie, le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé.PROPERTY etPROPERTY_VALUE : facultatives. Liste de paires propriété Spark=value
séparées par une virgule.LABEL etLABEL_VALUE : facultatives. Liste de paireslabel
=value
séparées par une virgule.LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Il peut s'agir deALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. Valeur par défaut:INFO
.-
KMS_KEY : facultatif. Cloud Key Management Service à utiliser pour le chiffrement. Si aucune clé n'est spécifiée, les données sont chiffrées au repos à l'aide d'un Google-owned and Google-managed encryption key.Exemple:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Méthode HTTP et URL :
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/REGION /batches
Corps JSON de la requête :
{ "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" ] } }
Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :
curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)
Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json
, puis exécutez la commande suivante :
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)
Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json
, puis exécutez la commande suivante :
$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
Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :
{ "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" } }