Conector Hive-BigQuery

O conector Hive-BigQuery de código aberto permite que as cargas de trabalho do Apache Hive leiam e gravem dados nas tabelas do BigQuery e do BigLake. É possível armazenar dados no armazenamento do BigQuery ou em formatos de dados de código aberto Cloud Storage.

O conector Hive-BigQuery implementa a API Hive Storage Handler para permitir que as cargas de trabalho do Hive sejam integradas às tabelas do BigQuery e do BigLake. O mecanismo de execução Hive lida com operações de computação, como como agregações e mesclagens, e o conector gerencia as interações armazenados no BigQuery ou conectados ao BigLake buckets do Cloud Storage.

O diagrama a seguir ilustra como o conector Hive-BigQuery se encaixa entre as camadas de computação e de dados.

Arquitetura do conector do Hive-BigQuery

Casos de uso

Confira algumas maneiras de usar o conector Hive-BigQuery em cenários comuns orientados a dados:

  • Migração de dados. Você planeja mover o armazenamento de dados do Hive para o BigQuery e, em seguida, traduzir as consultas do Hive para o dialeto SQL do BigQuery de forma incremental. Você espera que a migração leve um tempo significativo devido ao tamanho do seu data warehouse e ao grande número de aplicativos conectados, e precisa garantir a continuidade durante as operações de migração. Estes são os fluxo de trabalho:

    1. Você move seus dados para o BigQuery
    2. Com o conector, você acessa e executa as consultas originais do Hive enquanto traduz gradualmente as consultas do Hive para o dialeto SQL compatível com ANSI do BigQuery.
    3. Depois de concluir a migração e a tradução, desative o Hive.

  • Fluxos de trabalho do Hive e do BigQuery. Você planeja usar o Hive para algumas tarefas e o BigQuery para cargas de trabalho que se beneficiam dos recursos dele, como o BigQuery BI Engine ou o BigQuery ML. Você usa o conector para mesclar tabelas do Hive às suas tabelas do BigQuery.

  • dependência de uma pilha de software de código aberto (OSS, na sigla em inglês). Para evitar o bloqueio do fornecedor, use uma pilha OSS completa para seu data warehouse. Confira seu plano de dados:

    1. Migre seus dados no formato OSS original, como Avro, Parquet ou ORC para buckets do Cloud Storage usando uma conexão do BigLake.

    2. Você continua a usar o Hive para executar e processar suas consultas de dialeto Hive SQL.

    3. Você usa o conector conforme necessário para se conectar ao BigQuery para aproveitar os seguintes recursos:

Recursos

Você pode usar o conector Hive-BigQuery para trabalhar com sua dados do BigQuery e realizar as seguintes tarefas:

  • Execute consultas com os mecanismos de execução MapReduce e Tez.
  • Criar e excluir tabelas do BigQuery do Hive.
  • Mesclar tabelas do BigQuery e do BigLake com tabelas do Hive.
  • Execute leituras rápidas de tabelas do BigQuery usando os fluxos da API Storage Read e o formato Apache Arrow.
  • Gravar dados no BigQuery usando o seguinte métodos:
    • Gravações diretas usando o BigQuery API Storage Write no modo pendente. Use esse método para cargas de trabalho que exigem baixa latência de gravação, como painéis quase em tempo real com janelas de atualização curtas.
    • Gravações indiretas ao organizar arquivos Avro temporários no Cloud Storage e, em seguida, carregar os arquivos em uma tabela de destino usando a API Load Job. Esse método é mais barato do que o direto, já que os jobs de carregamento do BigQuery não acumulam cobranças. Como esse método é mais lento e tem o melhor uso em cargas de trabalho que não são urgentes

  • Acessar o BigQuery particionado por tempo e em cluster. O exemplo a seguir define a relação entre uma tabela do Hive e uma tabela que está particionada e agrupada em cluster no BigQuery.

    CREATE TABLE my_hive_table (int_val BIGINT, text STRING, ts TIMESTAMP)
STORED BY 'com.google.cloud.hive.bigquery.connector.BigQueryStorageHandler'
TBLPROPERTIES (
'bq.table'='myproject.mydataset.mytable',
'bq.time.partition.field'='ts',
'bq.time.partition.type'='MONTH',
'bq.clustered.fields'='int_val,text'
);

  • Eliminar colunas para evitar a recuperação de colunas desnecessárias da camada de dados.

  • Usar push-downs de predicado para pré-filtrar linhas de dados no armazenamento do BigQuery camada Essa técnica pode melhorar significativamente o desempenho geral das consultas reduzindo a quantidade de dados que atravessam a rede.

  • Converter automaticamente os tipos de dados do Hive em tipos de dados do BigQuery.

  • Leia as visualizações do BigQuery e snapshots da tabela.

  • Integrar com o Spark SQL.

  • Integrar com Apache Pig e HCatalog.

Primeiros passos

Consulte as instruções para instalar e configurar o conector Hive-BigQuery em um cluster do Hive.