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。例:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- HOST、PORT: 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。
例:
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:
Append
、Overwrite
、Ignore
、ErrorIfExists
。 - TEMPVIEW、TEMPVIEW_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。
- PROPERTY、PROPERTY_VALUE: 省略可。Spark プロパティ=
value
ペアのカンマ区切りのリスト。 - LABEL、LABEL_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。
ALL
、DEBUG
、ERROR
、FATAL
、INFO
、OFF
、TRACE
、WARN
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。例:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- HOST、PORT: 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。
例:
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:
Append
、Overwrite
、Ignore
、ErrorIfExists
。 - TEMPVIEW、TEMPVIEW_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。
- PROPERTY、PROPERTY_VALUE: 省略可。Spark プロパティ=
value
ペアのカンマ区切りのリスト。 - LABEL、LABEL_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。
ALL
、DEBUG
、ERROR
、FATAL
、INFO
、OFF
、TRACE
、WARN
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" } }