Modelo do Hive para Cloud Storage
Use o modelo do Dataproc Serverless Hive para o 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 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 executegcloud storage 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 REGIÃO 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 do Hive de origem.
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
oujson
. Padrão:avro
. Observação:seavro
, adicionefile:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar
à flagjars
da CLI gcloud ou ao campo da API.Exemplo (o prefixo
file://
faz referência a um arquivo JAR do Dataproc sem servidor):--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 gravação para a saída do Cloud Storage.
Opções:
append
,overwrite
,ignore
ouerrorifexists
. - SERVICE_ACCOUNT: opcional. Se não for fornecido, a conta de serviço padrão do Compute Engine será usada.
- PROPERTY e PROPERTY_VALUE:
opcional. Lista separada por vírgulas de
pares propriedade do Spark=
value
. - LABEL e LABEL_VALUE:
Opcional. Lista separada por vírgulas de pares
label
=value
. - LOG_LEVEL: opcional. Nível de registro. Pode ser
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. Padrão:INFO
. -
KMS_KEY: opcional. A chave do Cloud Key Management Service a ser usada para criptografia. Se nenhuma chave for especificada, os dados serão criptografados em repouso usando um 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 os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: obrigatório. O ID do projeto 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 executegcloud storage 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 REGIÃO 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 do Hive de origem.
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
oujson
. Padrão:avro
. Observação:seavro
, adicionefile:///usr/lib/spark/connector/spark-avro.jar
à flagjars
da CLI gcloud ou ao campo da API.Exemplo (o prefixo
file://
faz referência a um arquivo JAR do Dataproc sem servidor):--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 gravação para a saída do Cloud Storage.
Opções:
append
,overwrite
,ignore
ouerrorifexists
. - SERVICE_ACCOUNT: opcional. Se não for fornecido, a conta de serviço padrão do Compute Engine será usada.
- PROPERTY e PROPERTY_VALUE:
opcional. Lista separada por vírgulas de
pares propriedade do Spark=
value
. - LABEL e LABEL_VALUE:
Opcional. Lista separada por vírgulas de pares
label
=value
. - LOG_LEVEL: opcional. Nível de registro. Pode ser
ALL
,DEBUG
,ERROR
,FATAL
,INFO
,OFF
,TRACE
ouWARN
. Padrão:INFO
. -
KMS_KEY: opcional. A chave do Cloud Key Management Service a ser usada para criptografia. Se nenhuma chave for especificada, os dados serão criptografados em repouso usando um 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 da solicitação:
{ "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 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" } }