Hive to BigQuery テンプレート

Dataproc Serverless Hive to BigQuery テンプレートを使用して、Hive から BigQuery にデータを抽出します。

テンプレートの使用

gcloud CLI または Dataproc API を使用してテンプレートを実行します。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: 必須。IAM 設定に載っている Google Cloud プロジェクト ID。
  • REGION: 必須。Compute Engine のリージョン
  • TEMPLATE_VERSION: 必須。最新のテンプレート バージョンまたは特定バージョンの日付(2023-03-17_v0.1.0-beta など)には latest を指定します(gs://dataproc-templates-binaries にアクセスするか、gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries を実行して、使用可能なテンプレート バージョンを一覧表示します)。
  • SUBNET: 省略可。サブネットが指定されていない場合、default ネットワークの指定された REGION のサブネットが選択されます。

    : projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

  • HOSTPORT: 必須。ソースの Hive データベース ホストのホスト名または IP アドレスとポート。

    : 10.0.0.33:9083

  • DATASET: 必須。BigQuery 出力のデータセット名。
  • TABLE: 必須。BigQuery 出力のテーブル名。
  • QUERY: 必須。Hive からデータを抽出するためのクエリ。
  • TEMP_BUCKET: 必須。Cloud Storage バケット名(バケットの名前のみを指定)。このバケットは BigQuery の読み込みに使用されます。
  • MODE: 必須。BigQuery 出力の書き込みモード。オプション: AppendOverwriteIgnoreErrorIfExists
  • TEMPVIEWTEMPVIEW_SQL_QUERY: 省略可。 これら 2 つのオプションのパラメータを使用して、BigQuery にデータを読み込むときに Spark SQL 変換を適用できます。 TEMPVIEW は一時的なビュー名で、TEMPVIEW_SQL_QUERY はクエリ ステートメントです。TEMPVIEW と TEMPVIEW_SQL_QUERY 内のテーブル名は一致する必要があります。
  • SERVICE_ACCOUNT: 省略可。指定されていない場合は、デフォルトの Compute Engine サービス アカウントが使用されます。
  • PROPERTYPROPERTY_VALUE: 省略可。Spark プロパティ=value ペアのカンマ区切りのリスト。
  • LABELLABEL_VALUE: 省略可。label=value ペアのカンマ区切りのリスト。
  • LOG_LEVEL: 省略可。ロギングのレベル。ALLDEBUGERRORFATALINFOOFFTRACEWARN のいずれかです。デフォルト: INFO
  • KMS_KEY: 省略可。暗号化に使用する Cloud Key Management Service。鍵が指定されていない場合、データは Google が所有し、Google が管理する鍵を使用して、保存時に暗号化されます。

    例:projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、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"

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: 必須。IAM 設定に載っている Google Cloud プロジェクト ID。
  • REGION: 必須。Compute Engine のリージョン
  • TEMPLATE_VERSION: 必須。最新のテンプレート バージョンまたは特定バージョンの日付(2023-03-17_v0.1.0-beta など)には latest を指定します(gs://dataproc-templates-binaries にアクセスするか、gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries を実行して、使用可能なテンプレート バージョンを一覧表示します)。
  • SUBNET: 省略可。サブネットが指定されていない場合、default ネットワークの指定された REGION のサブネットが選択されます。

    : projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

  • HOSTPORT: 必須。ソースの Hive データベース ホストのホスト名または IP アドレスとポート。

    : 10.0.0.33:9083

  • DATASET: 必須。BigQuery 出力のデータセット名。
  • TABLE: 必須。BigQuery 出力のテーブル名。
  • QUERY: 必須。Hive からデータを抽出するためのクエリ。
  • TEMP_BUCKET: 必須。Cloud Storage バケット名(バケットの名前のみを指定)。このバケットは BigQuery の読み込みに使用されます。
  • MODE: 必須。BigQuery 出力の書き込みモード。オプション: AppendOverwriteIgnoreErrorIfExists
  • TEMPVIEWTEMPVIEW_SQL_QUERY: 省略可。 これら 2 つのオプションのパラメータを使用して、BigQuery にデータを読み込むときに Spark SQL 変換を適用できます。 TEMPVIEW は一時的なビュー名で、TEMPVIEW_SQL_QUERY はクエリ ステートメントです。TEMPVIEW と TEMPVIEW_SQL_QUERY 内のテーブル名は一致する必要があります。
  • SERVICE_ACCOUNT: 省略可。指定されていない場合は、デフォルトの Compute Engine サービス アカウントが使用されます。
  • PROPERTYPROPERTY_VALUE: 省略可。Spark プロパティ=value ペアのカンマ区切りのリスト。
  • LABELLABEL_VALUE: 省略可。label=value ペアのカンマ区切りのリスト。
  • LOG_LEVEL: 省略可。ロギングのレベル。ALLDEBUGERRORFATALINFOOFFTRACEWARN のいずれかです。デフォルト: INFO
  • KMS_KEY: 省略可。暗号化に使用する Cloud Key Management Service。鍵が指定されていない場合、データは Google が所有し、Google が管理する鍵を使用して、保存時に暗号化されます。

    例:projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME

HTTP メソッドと URL:

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches

リクエストの本文(JSON):


{
  "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"
    ]
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

次のような JSON レスポンスが返されます。


{
  "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"
  }
}