Il connettore Hive-BigQuery open source consente ai carichi di lavoro Apache Hive di leggere e scrivere dati da e verso le tabelle BigQuery e BigLake. Puoi archiviare i dati nello spazio di archiviazione BigQuery o in formati di dati open source su Cloud Storage.
Il connettore Hive-BigQuery implementa l'API Hive Storage Handler per consentire l'integrazione dei carichi di lavoro Hive con le tabelle BigQuery e BigLake. Il motore di esecuzione Hive gestisce le operazioni di calcolo, come aggregazioni e unioni, mentre il connettore gestisce le interazioni con i dati archiviati in BigQuery o nei bucket Cloud Storage collegati a BigLake.
Il seguente diagramma illustra come il connettore Hive-BigQuery si inserisce tra i livelli di calcolo e di dati.
Casi d'uso
Ecco alcuni dei modi in cui il connettore Hive-BigQuery può aiutarti in scenari comuni basati sui dati:
Migrazione dei dati. Hai intenzione di spostare il tuo data warehouse Hive in BigQuery, quindi tradurre in modo incrementale le query Hive nel dialetto SQL di BigQuery. Prevedi che la migrazione richieda molto tempo a causa delle dimensioni del data warehouse e del numero elevato di applicazioni collegate e devi garantire la continuità durante le operazioni di migrazione. Ecco il flusso di lavoro:
- Sposti i dati in BigQuery
- Utilizzando il connettore, puoi accedere ed eseguire le query Hive originali, mentre traduci gradualmente le query Hive nel dialetto SQL conforme allo standard ANSI di BigQuery.
- Dopo aver completato la migrazione e la traduzione, ritira Hive.
Flussi di lavoro Hive e BigQuery. Prevedi di utilizzare Hive per alcune attività e BigQuery per i carichi di lavoro che traggono vantaggio dalle sue funzionalità, come BigQuery BI Engine o BigQuery ML. Puoi utilizzare il connettore per unire le tabelle Hive alle tabelle BigQuery.
Utilizzo di uno stack di software open source (OSS). Per evitare il blocco del fornitore, utilizza uno stack OSS completo per il tuo data warehouse. Ecco il tuo piano dati:
Esegui la migrazione dei dati nel formato OSS originale, ad esempio Avro, Parquet o ORC, ai bucket Cloud Storage utilizzando una connessione BigLake.
Continuerai a utilizzare Hive per eseguire ed elaborare le query in dialetto SQL di Hive.
Utilizza il connettore in base alle tue esigenze per connetterti a BigQuery e usufruire delle seguenti funzionalità:
- Memorizzazione nella cache dei metadati per il rendimento delle query
- Prevenzione della perdita di dati
- Controllo dell'accesso a livello di colonna
- Mascheramento dei dati dinamico per la sicurezza e la governance su larga scala.
Funzionalità
Puoi utilizzare il connettore Hive-BigQuery per lavorare con i dati BigQuery ed eseguire le seguenti attività:
- Esegui query con i motori di esecuzione MapReduce e Tez.
- Crea ed elimina tabelle BigQuery da Hive.
- Unisci le tabelle BigQuery e BigLake con le tabelle Hive.
- Esegui letture rapide dalle tabelle BigQuery utilizzando gli stream dell'API Storage Read e il formato Apache Arrow
- Scrivi i dati in BigQuery utilizzando i seguenti metodi:
- Scritture dirette utilizzando l'API BigQuery Storage Write in modalità in attesa. Utilizza questo metodo per i carichi di lavoro che richiedono una bassa latenza di scrittura, ad esempio dashboard quasi in tempo reale con finestre di aggiornamento brevi.
- Scritture indirette tramite il trasferimento intermedio di file Avro temporanei in Cloud Storage e poi caricamento dei file in una tabella di destinazione utilizzando l'API Load Job. Questo metodo è meno costoso del metodo diretto, poiché i job di caricamento di BigQuery non generano addebiti. Poiché questo metodo è più lento, trova il suo utilizzo migliore nei carichi di lavoro che non sono critici in termini di tempo
Accedi alle tabelle BigQuery partizionate in base al tempo e in cluster. L'esempio seguente definisce la relazione tra una tabella Hive e una tabella partizionata e raggruppata in 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' );
Elimina le colonne per evitare di recuperare colonne non necessarie dal livello dati.
Utilizza i pushdown dei predicati per prefiltrare le righe di dati nel livello di archiviazione BigQuery. Questa tecnica può migliorare notevolmente le prestazioni complessive delle query riducendo la quantità di dati che attraversano la rete.
Converti automaticamente i tipi di dati Hive in tipi di dati BigQuery.
Leggi le viste e gli snapshot delle tabelle di BigQuery.
Eseguire l'integrazione con Spark SQL.
Integrazione con Apache Pig e HCatalog.
Inizia
Consulta le istruzioni per installare e configurare il connettore Hive-BigQuery su un cluster Hive.