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.

gcloud

Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : valeur obligatoire. ID de votre projet Google Cloud répertorié dans les paramètres IAM.
  • REGION : valeur obligatoire. Compute Engine région.
  • TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiez latest pour la valeur la plus récente version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple 2023-03-17_v0.1.0-beta Consultez la page gs://dataproc-templates-binaries ou exécutez gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries pour obtenir la liste des versions de modèle disponibles.
  • SUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau de la RÉGION spécifiée dans le réseau default est sélectionné.

    Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

  • HOST et PORT : obligatoires. Nom d'hôte ou adresse IP et port de l'hôte de 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 pour extraire des données de Hive.
  • TEMP_BUCKET : valeur obligatoire. Bucket Cloud Storage nom (ne spécifiez que le nom du bucket). Ce bucket est utilisé pour le chargement de BigQuery.
  • MODE : valeur obligatoire. Mode d'écriture pour la sortie BigQuery Options : Append, Overwrite, Ignore ou ErrorIfExists.
  • TEMPVIEW et TEMPVIEW_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 et PROPERTY_VALUE : facultatives. Liste de valeurs séparées par une virgule Propriété Spark=value.
  • LABEL et LABEL_VALUE : facultatives. Liste de paires label=value séparées par une virgule.
  • LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Peut appartenir à l'une des valeurs suivantes : ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO OFF, TRACE ou WARN. 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'une clé appartenant à Google et gérée par Google.

    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="1.1" \
    --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

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : valeur obligatoire. L'ID de votre projet Google Cloud indiqué dans les paramètres IAM.
  • REGION : valeur obligatoire. Compute Engine région.
  • TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiez latest pour la valeur la plus récente version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple 2023-03-17_v0.1.0-beta Consultez la page gs://dataproc-templates-binaries ou exécutez gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries pour obtenir la liste des versions de modèle disponibles.
  • SUBNET : facultatif. Si aucun sous-réseau n'est spécifié, le sous-réseau dans la région spécifiée dans le réseau default est sélectionné.

    Exemple projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

  • HOST et PORT : obligatoires. Nom d'hôte ou adresse IP et port de l'hôte de 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 pour extraire des données de Hive.
  • TEMP_BUCKET : valeur obligatoire. Bucket Cloud Storage nom (ne spécifiez que le nom du bucket). Ce bucket est utilisé pour le chargement de BigQuery.
  • MODE : valeur obligatoire. Mode d'écriture pour la sortie BigQuery Options : Append, Overwrite, Ignore ou ErrorIfExists.
  • TEMPVIEW et TEMPVIEW_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 et PROPERTY_VALUE: (Facultatif) Liste de valeurs séparées par une virgule Propriété Spark=value.
  • LABEL et LABEL_VALUE : facultatives. Liste de paires label=value séparées par une virgule.
  • LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Peut appartenir à l'une des valeurs suivantes : ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO OFF, TRACE ou WARN. 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'une clé détenue et gérée par Google.

    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": "1.1",
    "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"
    ]
  }
}

Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

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"
  }
}