Plantilla de Hive a Cloud Storage
Usa la plantilla de Dataproc sin servidores de Hive a Cloud Storage para extraer datos de Hive a Cloud Storage.
Usa la plantilla
Ejecuta la plantilla con gcloud CLI o la API de Dataproc.
gcloud
Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- PROJECT_ID: Obligatorio. El Google Cloud ID de tu proyecto que aparece en la Configuración de IAM
- REGION: Obligatorio. Región de Compute Engine.
- TEMPLATE_VERSION: Obligatorio. Especifica
latest
para la versión más reciente de la plantilla o la fecha de una versión específica, por ejemplo,2023-03-17_v0.1.0-beta
(visita gs://dataproc-templates-binaries o ejecutagcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
para ver una lista de las versiones de plantilla disponibles). - SUBNET: Opcional Si no se especifica una subred, se selecciona la subred en la REGION especificada en la red
default
.Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- HOST y PORT: Obligatorio.
Es el nombre de host o la dirección IP y el puerto del host de la base de datos de Hive de origen.
Ejemplo:
10.0.0.33
- TABLE: Obligatorio. Es el nombre de la tabla de entrada de Hive.
- DATABASE: Obligatorio. Es el nombre de la base de datos de entrada de Hive.
- CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: Obligatorio. Es la ruta de acceso de Cloud Storage en la que se almacenará el resultado.
Ejemplo:
gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output
- FORMAT: Opcional Formato de datos de salida. Opciones:
avro
,parquet
,csv
ojson
. Valor predeterminado:avro
. Nota: Si esavro
, debes agregarfile:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar
a la marcajars
de gcloud CLI o al campo de API.Ejemplo (el prefijo
file://
hace referencia a un archivo jar de Dataproc Serverless):--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar,
[, ... other jars] - HIVE_PARTITION_COLUMN: Opcional Es la columna para particionar los datos de Hive.
- MODE: Obligatorio. Es el modo de escritura para la salida de Cloud Storage.
Opciones:
append
,overwrite
,ignore
oerrorifexists
. - SERVICE_ACCOUNT: Opcional Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
- PROPERTY y PROPERTY_VALUE: Opcional. Es una lista separada por comas de pares propiedad de Spark=
value
. - LABEL y LABEL_VALUE: Opcional. Es una lista separada por comas de pares
label
=value
. - LOG_LEVEL: Opcional Nivel de registro. Puede ser una de las siguientes opciones:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
oWARN
. Valor predeterminado:INFO
. -
KMS_KEY: Opcional La clave de Cloud Key Management Service que se usará para la encriptación. Si no se especifica una clave, los datos se encriptan en reposo con un Google-owned and Google-managed encryption key.
Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Ejecuta el siguiente comando:
Linux, macOS o 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" \ --kms-key="KMS_KEY" \ --service-account="SERVICE_ACCOUNT" \ --properties="spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://HOST:PORT,PROPERTY=PROPERTY_VALUE" \ --labels="LABEL=LABEL_VALUE" \ -- --template=HIVETOGCS \ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" \ --templateProperty hive.input.table="TABLE" \ --templateProperty hive.input.db="DATABASE" \ --templateProperty hive.gcs.output.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" \ --templateProperty hive.gcs.output.format="FORMAT" \ --templateProperty hive.partition.col="HIVE_PARTITION_COLUMN" \ --templateProperty hive.gcs.save.mode="MODE"
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" ` --kms-key="KMS_KEY" ` --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ` --properties="spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://HOST:PORT,PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ` --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ` -- --template=HIVETOGCS ` --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ` --templateProperty hive.input.table="TABLE" ` --templateProperty hive.input.db="DATABASE" ` --templateProperty hive.gcs.output.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" ` --templateProperty hive.gcs.output.format="FORMAT" ` --templateProperty hive.partition.col="HIVE_PARTITION_COLUMN" ` --templateProperty hive.gcs.save.mode="MODE"
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" ^ --kms-key="KMS_KEY" ^ --service-account="SERVICE_ACCOUNT" ^ --properties="spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://HOST:PORT,PROPERTY=PROPERTY_VALUE" ^ --labels="LABEL=LABEL_VALUE" ^ -- --template=HIVETOGCS ^ --templateProperty log.level="LOG_LEVEL" ^ --templateProperty hive.input.table="TABLE" ^ --templateProperty hive.input.db="DATABASE" ^ --templateProperty hive.gcs.output.path="CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH" ^ --templateProperty hive.gcs.output.format="FORMAT" ^ --templateProperty hive.partition.col="HIVE_PARTITION_COLUMN" ^ --templateProperty hive.gcs.save.mode="MODE"
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- PROJECT_ID: Obligatorio. El Google Cloud ID de tu proyecto que aparece en la Configuración de IAM
- REGION: Obligatorio. Región de Compute Engine.
- TEMPLATE_VERSION: Obligatorio. Especifica
latest
para la versión más reciente de la plantilla o la fecha de una versión específica, por ejemplo,2023-03-17_v0.1.0-beta
(visita gs://dataproc-templates-binaries o ejecutagcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries
para ver una lista de las versiones de plantilla disponibles). - SUBNET: Opcional Si no se especifica una subred, se selecciona la subred en la REGION especificada en la red
default
.Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
- HOST y PORT: Obligatorio.
Es el nombre de host o la dirección IP y el puerto del host de la base de datos de Hive de origen.
Ejemplo:
10.0.0.33
- TABLE: Obligatorio. Es el nombre de la tabla de entrada de Hive.
- DATABASE: Obligatorio. Es el nombre de la base de datos de entrada de Hive.
- CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: Obligatorio. Es la ruta de acceso de Cloud Storage en la que se almacenará el resultado.
Ejemplo:
gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output
- FORMAT: Opcional Formato de datos de salida. Opciones:
avro
,parquet
,csv
ojson
. Valor predeterminado:avro
. Nota: Si esavro
, debes agregarfile:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar
a la marcajars
de gcloud CLI o al campo de API.Ejemplo (el prefijo
file://
hace referencia a un archivo jar de Dataproc Serverless):--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar,
[, ... other jars] - HIVE_PARTITION_COLUMN: Opcional Es la columna para particionar los datos de Hive.
- MODE: Obligatorio. Es el modo de escritura para la salida de Cloud Storage.
Opciones:
append
,overwrite
,ignore
oerrorifexists
. - SERVICE_ACCOUNT: Opcional Si no se proporciona, se usa la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
- PROPERTY y PROPERTY_VALUE: Opcional. Es una lista separada por comas de pares propiedad de Spark=
value
. - LABEL y LABEL_VALUE: Opcional. Es una lista separada por comas de pares
label
=value
. - LOG_LEVEL: Opcional Nivel de registro. Puede ser una de las siguientes opciones:
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
oWARN
. Valor predeterminado:INFO
. -
KMS_KEY: Opcional La clave de Cloud Key Management Service que se usará para la encriptación. Si no se especifica una clave, los datos se encriptan en reposo con un Google-owned and Google-managed encryption key.
Ejemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/keyRings/KEY_RING_NAME/cryptoKeys/KEY_NAME
Método HTTP y URL:
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "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","HIVETOGCS", "--templateProperty","log.level=LOG_LEVEL", "--templateProperty","hive.input.table=TABLE", "--templateProperty","hive.input.db=DATABASE", "--templateProperty","hive.gcs.output.path=CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH", "--templateProperty","hive.gcs.output.format=FORMAT", "--templateProperty","hive.partition.col=HIVE_PARTITION_COLUMN", "--templateProperty","hive.gcs.save.mode=MODE" ], "jarFileUris":[ "file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar", "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar" ] } }
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
{ "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" } }