Modelo do Hive para o Cloud Storage

Use o modelo sem servidor para o Apache Spark Hive para o Cloud Storage para extrair dados do Hive para o Cloud Storage.

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 execute gcloud 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

  • TABLE: obrigatório. Nome da tabela de entrada do Hive.
  • DATABASE: obrigatório. Nome da base de dados de entrada do Hive.
  • CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: obrigatório. Caminho do Cloud Storage onde o resultado vai ser armazenado.

    Exemplo: gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output

  • FORMAT: opcional. Formato de dados de saída. Opções: avro, parquet, csv ou json. Predefinição: avro. Nota: se avro, tem de adicionar file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar ao parâmetro da CLI gcloud jars ou ao campo da API.

    Exemplo (o prefixo file:// faz referência a um ficheiro JAR do Serverless para Apache Spark):

    --jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [, ... other jars]
  • HIVE_PARTITION_COLUMN: opcional. Coluna para particionar dados do Hive.
  • MODE: obrigatório. Modo de escrita para a saída do Cloud Storage. Opções: append, overwrite, ignore ou errorifexists.
  • 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 ou WARN. Predefinição: INFO.
  • KMS_KEY: opcional. A chave do 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" \
    --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 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 execute gcloud 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

  • TABLE: obrigatório. Nome da tabela de entrada do Hive.
  • DATABASE: obrigatório. Nome da base de dados de entrada do Hive.
  • CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: obrigatório. Caminho do Cloud Storage onde o resultado vai ser armazenado.

    Exemplo: gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output

  • FORMAT: opcional. Formato de dados de saída. Opções: avro, parquet, csv ou json. Predefinição: avro. Nota: se avro, tem de adicionar file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar ao parâmetro da CLI gcloud jars ou ao campo da API.

    Exemplo (o prefixo file:// faz referência a um ficheiro JAR do Serverless para Apache Spark):

    --jars=file:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar, [, ... other jars]
  • HIVE_PARTITION_COLUMN: opcional. Coluna para particionar dados do Hive.
  • MODE: obrigatório. Modo de escrita para a saída do Cloud Storage. Opções: append, overwrite, ignore ou errorifexists.
  • 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 ou WARN. Predefinição: INFO.
  • KMS_KEY: opcional. A chave do 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","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 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"
  }
}