Hive to Cloud Storage テンプレート
Dataproc Serverless Hive to Cloud Storage テンプレートを使用して、Hive から Cloud Storage 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
- TABLE: 必須。Hive 入力テーブル名。
- DATABASE: 必須。Hive 入力データベース名。
- CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: 必須。出力が保存される Cloud Storage パス。
例:
gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output
- FORMAT: 省略可。出力データ形式。選択肢:
avro
、parquet
、csv
、json
。デフォルト:avro
注:avro
の場合、jars
gcloud CLI フラグまたは API フィールドにfile:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar
を追加する必要があります。例(
file://
接頭辞は Dataproc Serverless jar ファイルを参照します):--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar,
[, ... other jars] - HIVE_PARTITION_COLUMN: 省略可。Hive データを分割する列。
- MODE: 必須。Cloud Storage 出力の書き込みモード。オプション:
append
、overwrite
、ignore
、errorifexists
。 - 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。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" \ --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
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
- TABLE: 必須。Hive 入力テーブル名。
- DATABASE: 必須。Hive 入力データベース名。
- CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: 必須。出力が保存される Cloud Storage パス。
例:
gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output
- FORMAT: 省略可。出力データ形式。選択肢:
avro
、parquet
、csv
、json
。デフォルト:avro
注:avro
の場合、jars
gcloud CLI フラグまたは API フィールドにfile:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar
を追加する必要があります。例(
file://
接頭辞は Dataproc Serverless jar ファイルを参照します):--jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar,
[, ... other jars] - HIVE_PARTITION_COLUMN: 省略可。Hive データを分割する列。
- MODE: 必須。Cloud Storage 出力の書き込みモード。オプション:
append
、overwrite
、ignore
、errorifexists
。 - 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。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","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" ] } }
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" } }