Modelo do Hive para Cloud Storage

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

Use o modelo

Execute o modelo usando a CLI gcloud ou a API Dataproc.

gcloud

Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:

  • PROJECT_ID: obrigatório. O ID do projeto do Google Cloud listado nas Configurações do 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 (acesse gs://dataproc-templates-binaries ou execute gsutil ls gs://dataproc-templates-binaries para listar as versões de modelo disponíveis).
  • SUBNET: opcional. Se uma sub-rede não for especificada, a sub-rede na REGION especificada na rede default será selecionada.

    Exemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

  • HOST e PORT: obrigatórios. Nome do host ou endereço IP e porta do host de banco de dados de origem do Hive.

    Exemplo: 10.0.0.33

  • TABLE: obrigatório. Nome da tabela de entrada do Hive.
  • DATABASE: obrigatório. Nome do banco de dados de entrada do Hive.
  • CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: obrigatório. Caminho do Cloud Storage em que a saída será armazenada.

    Exemplo: gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output

  • FORMAT: opcional. Formato de dados de saída. Opções: avro, parquet, csv ou json. Padrão: avro. Observação:se avro, será necessário adicionar file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar à sinalização jars da CLI gcloud ou ao campo de API.

    Exemplo (o prefixo file:// faz referência a um arquivo jar sem servidor do Dataproc):

    --jars=file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar, [, ... outros potes]
  • HIVE_PARTITION_COLUMN: opcional. Coluna para particionar dados do Hive.
  • MODE: obrigatório. Modo de gravação para a saída do Cloud Storage. Opções: append, overwrite, ignore ou errorifexists.
  • SERVICE_ACCOUNT: opcional. Se não for fornecida, a conta de serviço padrão do Compute Engine será usada.
  • PROPERTY e PROPERTY_VALUE: opcionais. Lista separada por vírgulas de pares de propriedade do Spark=value.
  • LABEL e LABEL_VALUE: opcionais. Lista separada por vírgulas de pares label=value
  • LOG_LEVEL: opcional. Nível de geração de registros. Pode ser ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Padrão: INFO.
  • KMS_KEY: opcional. A chave do Cloud Key Management Service a ser usada para criptografia. Se uma chave não for especificada, os dados serão criptografados em repouso usando uma chave gerenciada pelo Google.

    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="1.1" \
    --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="1.1" `
    --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="1.1" ^
    --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 os dados da solicitação, faça as substituições a seguir:

  • PROJECT_ID: obrigatório. O ID do projeto do Google Cloud listado nas Configurações do 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 (acesse gs://dataproc-templates-binaries ou execute gsutil ls gs://dataproc-templates-binaries para listar as versões de modelo disponíveis).
  • SUBNET: opcional. Se uma sub-rede não for especificada, a sub-rede na REGION especificada na rede default será selecionada.

    Exemplo: projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME

  • HOST e PORT: obrigatórios. Nome do host ou endereço IP e porta do host de banco de dados de origem do Hive.

    Exemplo: 10.0.0.33

  • TABLE: obrigatório. Nome da tabela de entrada do Hive.
  • DATABASE: obrigatório. Nome do banco de dados de entrada do Hive.
  • CLOUD_STORAGE_OUTPUT_PATH: obrigatório. Caminho do Cloud Storage em que a saída será armazenada.

    Exemplo: gs://dataproc-templates/hive_to_cloud_storage_output

  • FORMAT: opcional. Formato de dados de saída. Opções: avro, parquet, csv ou json. Padrão: avro. Observação:se avro, será necessário adicionar file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar à sinalização jars da CLI gcloud ou ao campo de API.

    Exemplo (o prefixo file:// faz referência a um arquivo jar sem servidor do Dataproc):

    --jars=file:///usr/lib/spark/external/spark-avro.jar, [, ... outros potes]
  • HIVE_PARTITION_COLUMN: opcional. Coluna para particionar dados do Hive.
  • MODE: obrigatório. Modo de gravação para a saída do Cloud Storage. Opções: append, overwrite, ignore ou errorifexists.
  • SERVICE_ACCOUNT: opcional. Se não for fornecida, a conta de serviço padrão do Compute Engine será usada.
  • PROPERTY e PROPERTY_VALUE: opcionais. Lista separada por vírgulas de pares de propriedade do Spark=value.
  • LABEL e LABEL_VALUE: opcionais. Lista separada por vírgulas de pares label=value
  • LOG_LEVEL: opcional. Nível de geração de registros. Pode ser ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE ou WARN. Padrão: INFO.
  • KMS_KEY: opcional. A chave do Cloud Key Management Service a ser usada para criptografia. Se uma chave não for especificada, os dados serão criptografados em repouso usando uma chave gerenciada pelo Google.

    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 da solicitação:


{
  "environmentConfig":{
    "executionConfig":{
      "subnetworkUri":"SUBNET",
      "kmsKey": "KMS_KEY",
      "serviceAccount": "SERVICE_ACCOUNT"
    }
  },
  "labels": {
    "LABEL": "LABEL_VALUE"
  },
  "runtimeConfig": {
    "version": "1.1",
    "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/external/spark-avro.jar",
      "gs://dataproc-templates-binaries/TEMPLATE_VERSION/java/dataproc-templates.jar"
    ]
  }
}

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:


{
  "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"
  }
}