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 exemple2023-03-17_v0.1.0-beta
Consultez la page gs://dataproc-templates-binaries ou exécutezgcloud 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
ouErrorIfExists
. - 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
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'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 exemple2023-03-17_v0.1.0-beta
Consultez la page gs://dataproc-templates-binaries ou exécutezgcloud 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
ouErrorIfExists
. - 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
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'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" } }