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Modèle Hive vers Cloud Storage

Utilisez le modèle "Serverless for Apache Spark Hive to Cloud Storage" pour extraire des données de Hive vers Cloud Storage.

Utiliser le modèle

Exécutez le modèle à l'aide de la gcloud CLI ou de l'API Dataproc.

gcloud

Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : valeur obligatoire. L'ID de votre projet Google Cloud est indiqué dans les paramètres IAM.
REGION : valeur obligatoire. Région Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiez latest pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple 2023-03-17_v0.1.0-beta (consultez gs://dataproc-templates-binaries ou exécutez gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries pour lister les 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 la base de données Hive source.
Exemple 10.0.0.33
TABLE : valeur obligatoire. Nom de la table d'entrée Hive.
DATABASE : valeur obligatoire. Nom de la base de données Hive d'entrée.
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH : valeur obligatoire. Chemin d'accès Cloud Storage où la sortie sera stockée.
Exemple gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output
FORMAT : facultatif. Format des données de sortie. Options : avro, parquet, csv ou json. Valeur par défaut : avro. Remarque : Si la valeur est avro, vous devez ajouter file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar à l'option jars de la gcloud CLI ou au champ de l'API.
Exemple (le préfixe file:// fait référence à un fichier JAR Serverless pour Apache Spark) :
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [, ... autres fichiers JAR]
HIVE_PARTITION_COLUMN : facultatif. Colonne permettant de partitionner les données Hive.
MODE : valeur obligatoire. Mode d'écriture pour la sortie Cloud Storage. Options : append, overwrite, ignore ou errorifexists.
SERVICE_ACCOUNT : facultatif. Si aucune valeur n'est fournie, le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé.
PROPERTY et PROPERTY_VALUE : facultatifs. Liste de paires propriété Spark=value séparées par une virgule.
LABEL et LABEL_VALUE : facultatifs. Liste de paires label=value séparées par une virgule.
LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Il peut s'agir de ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Par défaut : INFO.
KMS_KEY : facultatif. Clé 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 Google-owned and Google-managed encryption key.
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="1.2" \
    --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

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : valeur obligatoire. L'ID de votre projet Google Cloud est indiqué dans les paramètres IAM.
REGION : valeur obligatoire. Région Compute Engine.
TEMPLATE_VERSION : valeur obligatoire. Spécifiez latest pour la dernière version du modèle ou la date d'une version spécifique, par exemple 2023-03-17_v0.1.0-beta (consultez gs://dataproc-templates-binaries ou exécutez gcloud storage ls gs://dataproc-templates-binaries pour lister les 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 la base de données Hive source.
Exemple 10.0.0.33
TABLE : valeur obligatoire. Nom de la table d'entrée Hive.
DATABASE : valeur obligatoire. Nom de la base de données Hive d'entrée.
CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH : valeur obligatoire. Chemin d'accès Cloud Storage où la sortie sera stockée.
Exemple gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output
FORMAT : facultatif. Format des données de sortie. Options : avro, parquet, csv ou json. Valeur par défaut : avro. Remarque : Si la valeur est avro, vous devez ajouter file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar à l'option jars de la gcloud CLI ou au champ de l'API.
Exemple (le préfixe file:// fait référence à un fichier JAR Serverless pour Apache Spark) :
--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [, ... autres fichiers JAR]
HIVE_PARTITION_COLUMN : facultatif. Colonne permettant de partitionner les données Hive.
MODE : valeur obligatoire. Mode d'écriture pour la sortie Cloud Storage. Options : append, overwrite, ignore ou errorifexists.
SERVICE_ACCOUNT : facultatif. Si aucune valeur n'est fournie, le compte de service Compute Engine par défaut est utilisé.
PROPERTY et PROPERTY_VALUE : facultatifs. Liste de paires propriété Spark=value séparées par une virgule.
LABEL et LABEL_VALUE : facultatifs. Liste de paires label=value séparées par une virgule.
LOG_LEVEL : facultatif. Niveau de journalisation. Il peut s'agir de ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Par défaut : INFO.
KMS_KEY : facultatif. Clé 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 Google-owned and Google-managed encryption key.
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": "1.2",
    "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"
    ]
  }
}

Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches"

PowerShell (Windows)

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/batches" | Select-Object -Expand Content

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"
  }
}