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.
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. Especifiquelatest
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 rededefault
será selecionada.Exemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
HOST ePORT : 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 gcloud CLI 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 ePROPERTY_VALUE : opcional. Lista separada por vírgulas de pares propriedade do Spark=value
.LABEL eLABEL_VALUE : Opcional. Lista separada por vírgulas de pareslabel
=value
.LOG_LEVEL : opcional. Nível de registro. Pode serALL
,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 uma chave não 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 "
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. Especifiquelatest
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 rededefault
será selecionada.Exemplo:
projects/PROJECT_ID/regions/REGION/subnetworks/SUBNET_NAME
HOST ePORT : 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 gcloud CLI 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 ePROPERTY_VALUE : opcional. Lista separada por vírgulas de pares propriedade do Spark=value
.LABEL eLABEL_VALUE : Opcional. Lista separada por vírgulas de pareslabel
=value
.LOG_LEVEL : opcional. Nível de registro. Pode serALL
,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 uma chave não 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:
curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json
e execute o comando a seguir:
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)
Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json
e execute o comando a seguir:
$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
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" } }