Modelo do Hive para o BigQuery
Use o modelo sem servidor para Apache Spark Hive para BigQuery para extrair dados do Hive para o BigQuery.
Use o modelo
Execute o modelo através da CLI gcloud ou da API Dataproc.
gcloud
Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:
- PROJECT_ID: obrigatório. O seu Google Cloud ID do projeto indicado nas definições de IAM.
- REGION: obrigatório. Região do Compute Engine.
- TEMPLATE_VERSION: obrigatório. Especifique
latest
para a versão mais recente do modelo ou a data de uma versão específica, por exemplo,2023-03-17_v0.1.0-beta
(visite gs://dataproc-templates-binaries ou executegcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
para listar as versões de modelos disponíveis). - SUBNET: opcional. Se não for especificada uma sub-rede, é selecionada a sub-rede na REGIÃO especificada na rede
default
.Exemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- HOST e PORT: obrigatório.
Nome do anfitrião ou endereço IP e porta do anfitrião da base de dados Hive de origem.
Exemplo:
10.0.0.33:9083
- DATASET: obrigatório. Nome do conjunto de dados de saída do BigQuery.
- TABLE: obrigatório. Nome da tabela de resultados do BigQuery.
- QUERY: obrigatório. Consulta para extrair dados do Hive.
- TEMP_BUCKET: obrigatório. Nome do contentor do Cloud Storage (especifique apenas o nome do contentor). Este contentor é usado para o carregamento do BigQuery.
- MODE: obrigatório. Modo de escrita para a saída do BigQuery.
Opções:
Append
,Overwrite
,Ignore
ouErrorIfExists
. - TEMPVIEW e TEMPVIEW_SQL_QUERY: opcional. Pode usar estes dois parâmetros opcionais para aplicar uma transformação de SQL do Spark ao carregar dados para o BigQuery. TEMPVIEW é o nome da vista temporária e TEMPVIEW_SQL_QUERY é a declaração de consulta. TEMPVIEW e o nome da tabela em TEMPVIEW_SQL_QUERY têm de corresponder.
- SERVICE_ACCOUNT: opcional. Se não for fornecida, é usada a conta de serviço predefinida do Compute Engine.
- PROPERTY e PROPERTY_VALUE:
Opcional. Lista separada por vírgulas de pares propriedade do Spark=
value
. - LABEL e LABEL_VALUE:
Opcional. Lista de pares
label
=value
separados por vírgulas. - LOG_LEVEL: opcional. Nível de registo. Pode ser um dos seguintes:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. Predefinição:INFO
. -
KMS_KEY: opcional. Cloud Key Management Service a usar para encriptação. Se não for especificada uma chave, os dados são encriptados em repouso através de uma Google-owned and Google-managed encryption key.
Exemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Execute o seguinte comando:
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"
REST
Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:
- PROJECT_ID: obrigatório. O seu Google Cloud ID do projeto indicado nas definições de IAM.
- REGION: obrigatório. Região do Compute Engine.
- TEMPLATE_VERSION: obrigatório. Especifique
latest
para a versão mais recente do modelo ou a data de uma versão específica, por exemplo,2023-03-17_v0.1.0-beta
(visite gs://dataproc-templates-binaries ou executegcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
para listar as versões de modelos disponíveis). - SUBNET: opcional. Se não for especificada uma sub-rede, é selecionada a sub-rede na REGIÃO especificada na rede
default
.Exemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- HOST e PORT: obrigatório.
Nome do anfitrião ou endereço IP e porta do anfitrião da base de dados Hive de origem.
Exemplo:
10.0.0.33:9083
- DATASET: obrigatório. Nome do conjunto de dados de saída do BigQuery.
- TABLE: obrigatório. Nome da tabela de resultados do BigQuery.
- QUERY: obrigatório. Consulta para extrair dados do Hive.
- TEMP_BUCKET: obrigatório. Nome do contentor do Cloud Storage (especifique apenas o nome do contentor). Este contentor é usado para o carregamento do BigQuery.
- MODE: obrigatório. Modo de escrita para a saída do BigQuery.
Opções:
Append
,Overwrite
,Ignore
ouErrorIfExists
. - TEMPVIEW e TEMPVIEW_SQL_QUERY: opcional. Pode usar estes dois parâmetros opcionais para aplicar uma transformação de SQL do Spark ao carregar dados para o BigQuery. TEMPVIEW é o nome da vista temporária e TEMPVIEW_SQL_QUERY é a declaração de consulta. TEMPVIEW e o nome da tabela em TEMPVIEW_SQL_QUERY têm de corresponder.
- SERVICE_ACCOUNT: opcional. Se não for fornecida, é usada a conta de serviço predefinida do Compute Engine.
- PROPERTY e PROPERTY_VALUE:
Opcional. Lista separada por vírgulas de pares propriedade do Spark=
value
. - LABEL e LABEL_VALUE:
Opcional. Lista de pares
label
=value
separados por vírgulas. - LOG_LEVEL: opcional. Nível de registo. Pode ser um dos seguintes:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. Predefinição:INFO
. -
KMS_KEY: opcional. Cloud Key Management Service a usar para encriptação. Se não for especificada uma chave, os dados são encriptados em repouso através de uma Google-owned and Google-managed encryption key.
Exemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Método HTTP e URL:
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
Corpo JSON do pedido:
{ "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" ] } }
Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:
Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:
{ "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" } }