Transmitir um tópico do Kafka para o Hive

O Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída de código aberto para pipelines de dados em tempo real e integração de dados. Ele oferece um sistema de streaming eficiente e escalonável para uso em diversos aplicativos, incluindo:

  • Análise em tempo real
  • Processamento de stream
  • Agregação de registros
  • Mensagens distribuídas
  • Streaming de eventos

Objetivos

  1. Instalar o Kafka em um cluster de alta disponibilidade do Dataproc com o ZooKeeper (chamado neste tutorial de "cluster do Dataproc Kafka").

  2. Criar dados fictícios de clientes e depois publicá-los em um tópico do Kafka.

  3. Criar tabelas em parquet e ORC do Hive no Cloud Storage para receber dados de tópicos do Kafka transmitidos por streaming.

  4. Envie um job do PySpark para se inscrever e fazer streaming do tópico do Kafka para o Cloud Storage nos formatos parquet e ORC.

  5. Execute uma consulta nos dados da tabela Hive transmitida para contar as mensagens do Kafka transmitidas.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Ao concluir as tarefas descritas neste documento, é possível evitar o faturamento contínuo excluindo os recursos criados. Saiba mais em Limpeza.

Antes de começar

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  2. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

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  3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  4. Ative as APIs Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage.

    Ative as APIs

    5.

  5. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  6. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  7. Ative as APIs Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage.

    Ative as APIs

    8.
  8. No console do Cloud, acesse a página Buckets do Cloud Storage.

    Acessar a página "Buckets"

  9. Clique em Criar bucket.
  10. Na página Criar um bucket, insira as informações do seu bucket. Para ir à próxima etapa, clique em Continuar.
  11. Clique em Criar.

Etapas do tutorial

Siga as etapas abaixo para criar um cluster do Dataproc Kafka e ler um tópico do Kafka no Cloud Storage no formato parquet OU ORC.

Copie o script de instalação do Kafka no Cloud Storage

O script de ação de inicialização kafka.sh instala o Kafka em um cluster do Dataproc.

  1. Procure o código.

    #!/bin/bash
#    Copyright 2015 Google, Inc.
#
#    Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
#    you may not use this file except in compliance with the License.
#    You may obtain a copy of the License at
#
#        http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
#    Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
#    distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
#    WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
#    See the License for the specific language governing permissions and
#    limitations under the License.
#
# This script installs Apache Kafka (http://kafka.apache.org) on a Google Cloud
# Dataproc cluster.

set -euxo pipefail

readonly ZOOKEEPER_HOME=/usr/lib/zookeeper
readonly KAFKA_HOME=/usr/lib/kafka
readonly KAFKA_PROP_FILE='/etc/kafka/conf/server.properties'
readonly ROLE="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/dataproc-role)"
readonly RUN_ON_MASTER="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/run-on-master || echo false)"
readonly KAFKA_ENABLE_JMX="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/kafka-enable-jmx || echo false)"
readonly KAFKA_JMX_PORT="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/kafka-jmx-port || echo 9999)"
readonly INSTALL_KAFKA_PYTHON="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/install-kafka-python || echo false)"

# The first ZooKeeper server address, e.g., "cluster1-m-0:2181".
ZOOKEEPER_ADDRESS=''
# Integer broker ID of this node, e.g., 0
BROKER_ID=''

function retry_apt_command() {
  cmd="$1"
  for ((i = 0; i < 10; i++)); do
    if eval "$cmd"; then
      return 0
    fi
    sleep 5
  done
  return 1
}

function recv_keys() {
  retry_apt_command "apt-get install -y gnupg2 &&\
                     apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys B7B3B788A8D3785C"
}

function update_apt_get() {
  retry_apt_command "apt-get update"
}

function install_apt_get() {
  pkgs="$@"
  retry_apt_command "apt-get install -y $pkgs"
}

function err() {
  echo "[$(date +'%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z')]: $@" >&2
  return 1
}

# Returns the list of broker IDs registered in ZooKeeper, e.g., " 0, 2, 1,".
function get_broker_list() {
  ${KAFKA_HOME}/bin/zookeeper-shell.sh "${ZOOKEEPER_ADDRESS}" \
    <<<"ls /brokers/ids" |
    grep '\[.*\]' |
    sed 's/\[/ /' |
    sed 's/\]/,/'
}

# Waits for zookeeper to be up or time out.
function wait_for_zookeeper() {
  for i in {1..20}; do
    if "${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkCli.sh" -server "${ZOOKEEPER_ADDRESS}" ls /; then
      return 0
    else
      echo "Failed to connect to ZooKeeper ${ZOOKEEPER_ADDRESS}, retry ${i}..."
      sleep 5
    fi
  done
  echo "Failed to connect to ZooKeeper ${ZOOKEEPER_ADDRESS}" >&2
  exit 1
}

# Wait until the current broker is registered or time out.
function wait_for_kafka() {
  for i in {1..20}; do
    local broker_list=$(get_broker_list || true)
    if [[ "${broker_list}" == *" ${BROKER_ID},"* ]]; then
      return 0
    else
      echo "Kafka broker ${BROKER_ID} is not registered yet, retry ${i}..."
      sleep 5
    fi
  done
  echo "Failed to start Kafka broker ${BROKER_ID}." >&2
  exit 1
}

function install_and_configure_kafka_server() {
  # Find zookeeper list first, before attempting any installation.
  local zookeeper_client_port
  zookeeper_client_port=$(grep 'clientPort' /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg |
    tail -n 1 |
    cut -d '=' -f 2)

  local zookeeper_list
  zookeeper_list=$(grep '^server\.' /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg |
    cut -d '=' -f 2 |
    cut -d ':' -f 1 |
    sort |
    uniq |
    sed "s/$/:${zookeeper_client_port}/" |
    xargs echo |
    sed "s/ /,/g")

  if [[ -z "${zookeeper_list}" ]]; then
    # Didn't find zookeeper quorum in zoo.cfg, but possibly workers just didn't
    # bother to populate it. Check if YARN HA is configured.
    zookeeper_list=$(bdconfig get_property_value --configuration_file \
      /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml \
      --name yarn.resourcemanager.zk-address 2>/dev/null)
  fi

  # If all attempts failed, error out.
  if [[ -z "${zookeeper_list}" ]]; then
    err 'Failed to find configured Zookeeper list; try "--num-masters=3" for HA'
  fi

  ZOOKEEPER_ADDRESS="${zookeeper_list%%,*}"

  # Install Kafka from Dataproc distro.
  install_apt_get kafka-server || dpkg -l kafka-server ||
    err 'Unable to install and find kafka-server.'

  mkdir -p /var/lib/kafka-logs
  chown kafka:kafka -R /var/lib/kafka-logs

  if [[ "${ROLE}" == "Master" ]]; then
    # For master nodes, broker ID starts from 10,000.
    if [[ "$(hostname)" == *-m ]]; then
      # non-HA
      BROKER_ID=10000
    else
      # HA
      BROKER_ID=$((10000 + $(hostname | sed 's/.*-m-\([0-9]*\)$/\1/g')))
    fi
  else
    # For worker nodes, broker ID is the worker ID.
    BROKER_ID=$(hostname | sed 's/.*-w-\([0-9]*\)$/\1/g')
  fi
  sed -i 's|log.dirs=/tmp/kafka-logs|log.dirs=/var/lib/kafka-logs|' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  sed -i 's|^\(zookeeper\.connect=\).*|\1'${zookeeper_list}'|' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  sed -i 's,^\(broker\.id=\).*,\1'${BROKER_ID}',' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  echo -e '\nreserved.broker.max.id=100000' >>"${KAFKA_PROP_FILE}"
  echo -e '\ndelete.topic.enable=true' >>"${KAFKA_PROP_FILE}"

  if [[ "${KAFKA_ENABLE_JMX}" == "true" ]]; then
    sed -i '/kafka-run-class.sh/i export KAFKA_JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.rmi.server.hostname=localhost -Djava.net.preferIPv4Stack=true"' /usr/lib/kafka/bin/kafka-server-start.sh
    sed -i "/kafka-run-class.sh/i export JMX_PORT=${KAFKA_JMX_PORT}" /usr/lib/kafka/bin/kafka-server-start.sh
  fi

  wait_for_zookeeper

  # Start Kafka.
  service kafka-server restart

  wait_for_kafka
}

function install_kafka_python_package() {
  KAFKA_PYTHON_PACKAGE="kafka-python==2.0.2"
  if [[ "${INSTALL_KAFKA_PYTHON}" != "true" ]]; then
    return
  fi

  if [[ "$(echo "${DATAPROC_IMAGE_VERSION} > 2.0" | bc)" -eq 1 ]]; then
    /opt/conda/default/bin/pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}" || { sleep 10; /opt/conda/default/bin/pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; }
  else
    OS=$(. /etc/os-release && echo "${ID}")
    if [[ "${OS}" == "rocky" ]]; then
      yum install -y python2-pip
    else
      apt-get install -y python-pip
    fi
    pip2 install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}" || { sleep 10; pip2 install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; } || { sleep 10; pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; }
  fi
}

function remove_old_backports {
  # This script uses 'apt-get update' and is therefore potentially dependent on
  # backports repositories which have been archived.  In order to mitigate this
  # problem, we will remove any reference to backports repos older than oldstable

  # https://github.com/GoogleCloudDataproc/initialization-actions/issues/1157
  oldstable=$(curl -s https://deb.debian.org/debian/dists/oldstable/Release | awk '/^Codename/ {print $2}');
  stable=$(curl -s https://deb.debian.org/debian/dists/stable/Release | awk '/^Codename/ {print $2}');

  matched_files="$(grep -rsil '\-backports' /etc/apt/sources.list*)"
  if [[ -n "$matched_files" ]]; then
    for filename in "$matched_files"; do
      grep -e "$oldstable-backports" -e "$stable-backports" "$filename" || \
        sed -i -e 's/^.*-backports.*$//' "$filename"
    done
  fi
}

function main() {
  OS=$(. /etc/os-release && echo "${ID}")
  if [[ ${OS} == debian ]] && [[ $(echo "${DATAPROC_IMAGE_VERSION} <= 2.1" | bc -l) == 1 ]]; then
    remove_old_backports
  fi
  recv_keys || err 'Unable to receive keys.'
  update_apt_get || err 'Unable to update packages lists.'
  install_kafka_python_package

  # Only run the installation on workers; verify zookeeper on master(s).
  if [[ "${ROLE}" == 'Master' ]]; then
    service zookeeper-server status ||
      err 'Required zookeeper-server not running on master!'
    if [[ "${RUN_ON_MASTER}" == "true" ]]; then
      # Run installation on masters.
      install_and_configure_kafka_server
    else
      # On master nodes, just install kafka command-line tools and libs but not
      # kafka-server.
      install_apt_get kafka ||
        err 'Unable to install kafka libraries on master!'
    fi
  else
    # Run installation on workers.
    install_and_configure_kafka_server
  fi
}

main

  2. Copie o script de ação de inicialização kafka.sh para o bucket do Cloud Storage. O script instala o Kafka em um cluster do Dataproc.

    1. Abra o Cloud Shell e execute o seguinte comando: 

      gsutil cp gs://goog-dataproc-initialization-actions-REGION/kafka/kafka.sh gs://BUCKET_NAME/scripts/

      Faça as seguintes substituições:

      • REGION: kafka.sh é armazenado em buckets públicos com tags regionais no Cloud Storage. Especifique uma região do Compute Engine geograficamente próxima (exemplo: us-central1).
      • BUCKET_NAME: o nome do bucket do Cloud Storage.

Criar um cluster do Dataproc Kafka

  1. Abra o Cloud Shell e execute o seguinte comando gcloud dataproc clusters create para criar um cluster de alta disponibilidade do Dataproc que instala os componentes do Kafka e do ZooKeeper:

    gcloud dataproc clusters create KAFKA_CLUSTER \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --image-version=2.1-debian11 \
    --num-masters=3 \
    --enable-component-gateway \
    --initialization-actions=gs://BUCKET_NAME/scripts/kafka.sh

    Observações:

    • KAFKA_CLUSTER: o nome do cluster, que precisa ser exclusivo em um projeto. O nome precisa começar com uma letra minúscula e pode conter até 51 letras minúsculas, números e hifens. Ele não pode terminar com hífen. O nome de um cluster excluído pode ser reutilizado.
    • PROJECT_ID: o projeto a ser associado a esse cluster.
    • REGION: a região do Compute Engine em que o cluster estará localizado, como us-central1.
      • É possível adicionar a sinalização --zone=ZONE opcional para especificar uma zona dentro da região especificada, como us-central1-a. Se você não especificar uma zona, o recurso de colocação em zona automática do Dataproc selecionará uma zona com a região especificada.
    • --image-version: a versão de imagem 2.1-debian11 do Dataproc é recomendada para este tutorial. Observação: cada versão de imagem contém um conjunto de componentes pré-instalados, incluindo o componente Hive usado neste tutorial (consulte Versões de imagem do Dataproc compatíveis).
    • --num-master: 3 nós mestres criam um cluster de alta disponibilidade. O componente Zookeeper, que é exigido pelo Kafka, é pré-instalado em um cluster de alta disponibilidade.
    • --enable-component-gateway: ativa o Gateway de componentes do Dataproc.
    • BUCKET_NAME: o nome do bucket do Cloud Storage que contém o script de inicialização /scripts/kafka.sh (consulte Copiar o script de instalação do Kafka para o Cloud Storage).

Crie um tópico custdata do Kafka

Para criar um tópico do Kafka no cluster do Kafka do Dataproc:

  1. Use o utilitário SSH para abrir uma janela do terminal na VM mestre do cluster.

  2. Crie um tópico custdata do Kafka.

    /usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --create --topic custdata

    Observações:

    • KAFKA_CLUSTER: insira o nome do cluster do Kafka. -w-0:9092 significa o agente do Kafka em execução na porta 9092 no nó worker-0.

    • É possível executar os seguintes comandos depois de criar o tópico custdata:

      # List all topics.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --list

      
# Consume then display topic data.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --topic custdata

      
# Count the number of messages in the topic.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
    --broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --topic custdata

      
# Delete topic.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --delete --topic custdata

Publicar conteúdo no tópico custdata do Kafka

O script a seguir usa a ferramenta kafka-console-producer.sh Kafka para gerar dados fictícios do cliente no formato CSV.

  1. Copie e cole o script no terminal SSH do nó mestre do cluster do Kafka. Pressione <return> para executar o script.

    for i in {1..10000}; do \
custname="cust name${i}"
uuid=$(dbus-uuidgen)
age=$((45 + $RANDOM % 45))
amount=$(echo "$(( $RANDOM % 99999 )).$(( $RANDOM % 99 ))")
message="${uuid}:${custname},${age},${amount}"
echo ${message}
done | /usr/lib/kafka/bin/kafka-console-producer.sh \
--broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
--topic custdata \
--property "parse.key=true" \
--property "key.separator=:"

    Observações:

    • KAFKA_CLUSTER: o nome do cluster do Kafka.

  2. Execute o seguinte comando do Kafka para confirmar se o tópico custdata contém 10.000 mensagens.

    /usr/lib/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
--broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
--topic custdata

    Observações:

    • KAFKA_CLUSTER: o nome do cluster do Kafka.

    Resposta esperada: 

    custdata:0:10000

Criar tabelas do Hive no Cloud Storage

Criar tabelas do Hive para receber dados do tópico do Kafka transmitidos por streaming. Execute as etapas a seguir para criar as tabelas Hive cust_parquet (parquet) e cust_orc (ORC) no bucket do Cloud Storage.

  1. Insira o BUCKET_NAME no script a seguir, copie e cole o script no terminal SSH do nó mestre do cluster do Kafka e pressione <return> para criar um script da ~/hivetables.hql (linguagem de consulta do Hive).

    Você executará o script ~/hivetables.hql na próxima etapa para criar tabelas em parquet e ORC Hive no bucket do Cloud Storage.

    cat > ~/hivetables.hql <<EOF
drop table if exists cust_parquet;
create external table if not exists cust_parquet
(uuid string, custname string, age string, amount string)
row format delimited fields terminated by ','
stored as parquet
location "gs://BUCKET_NAME/tables/cust_parquet";

    
drop table if exists cust_orc;
create external table if not exists cust_orc
(uuid string, custname string, age string, amount string)
row format delimited fields terminated by ','
stored as orc
location "gs://BUCKET_NAME/tables/cust_orc";
EOF

  2. No terminal SSH do nó mestre do cluster do Kafka, envie o job ~/hivetables.hql do Hive para criar as tabelas cust_parquet (parquet) e cust_orc (ORC) do Hive no bucket do Cloud Storage. 

    gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster=KAFKA_CLUSTER \
    --region=REGION \
    -f ~/hivetables.hql

    Observações:

    • O componente Hive é pré-instalado no cluster do Kafka do Dataproc. Consulte Versões de lançamento 2.1.x para uma lista das versões do componente Hive incluídas nas imagens 2.1 lançadas recentemente.
    • KAFKA_CLUSTER: o nome do cluster do Kafka.
    • REGION: a região em que o cluster do Kafka está localizado.

Fazer streaming do custdata do Kafka para tabelas do Hive

  1. Execute o comando a seguir no terminal SSH do nó mestre do cluster do Kafka para instalar a biblioteca kafka-python. Um cliente Kafka é necessário para fazer streaming de dados do tópico Kafka para o Cloud Storage.
    pip install kafka-python

  2. Insira o BUCKET_NAME, copie e cole o código PySpark a seguir no terminal SSH do nó mestre do cluster do Kafka e pressione <return> para criar um arquivo streamdata.py.

    O script assina o tópico custdata do Kafka e transmite os dados para as tabelas do Hive no Cloud Storage. O formato de saída, que pode ser parquet ou ORC, é transmitido para o script como um parâmetro.

    cat > streamdata.py <<EOF
#!/bin/python

import sys
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SparkSession
from kafka import KafkaConsumer

def getNameFn (data): return data.split(",")[0]
def getAgeFn  (data): return data.split(",")[1]
def getAmtFn  (data): return data.split(",")[2]

def main(cluster, outputfmt):
    spark = SparkSession.builder.appName("APP").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    Logger = spark._jvm.org.apache.log4j.Logger
    logger = Logger.getLogger(__name__)

    rows = spark.readStream.format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", cluster+"-w-0:9092").option("subscribe", "custdata") \
    .option("startingOffsets", "earliest")\
    .load()

    getNameUDF = udf(getNameFn, StringType())
    getAgeUDF  = udf(getAgeFn,  StringType())
    getAmtUDF  = udf(getAmtFn,  StringType())

    logger.warn("Params passed in are cluster name: " + cluster + "  output format(sink): " + outputfmt)

    query = rows.select (col("key").cast("string").alias("uuid"),\
        getNameUDF      (col("value").cast("string")).alias("custname"),\
        getAgeUDF       (col("value").cast("string")).alias("age"),\
        getAmtUDF       (col("value").cast("string")).alias("amount"))

    writer = query.writeStream.format(outputfmt)\
            .option("path","gs://BUCKET_NAME/tables/cust_"+outputfmt)\
            .option("checkpointLocation", "gs://BUCKET_NAME/chkpt/"+outputfmt+"wr") \
        .outputMode("append")\
        .start()

    writer.awaitTermination()

if __name__=="__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print ("Invalid number of arguments passed ", len(sys.argv))
        print ("Usage: ", sys.argv[0], " cluster  format")
        print ("e.g.:  ", sys.argv[0], " <cluster_name>  orc")
        print ("e.g.:  ", sys.argv[0], " <cluster_name>  parquet")
    main(sys.argv[1], sys.argv[2])

EOF

  3. No terminal SSH do nó mestre do cluster do Kafka, execute spark-submit para transmitir dados para as tabelas do Hive no Cloud Storage.

    1. Insira o nome do KAFKA_CLUSTER e a saída FORMAT. Em seguida, copie e cole o código a seguir no terminal SSH do nó mestre do cluster do Kafka e pressione <return> para executar o código e fazer streaming dos dados custdata do Kafka em formato parquet para as tabelas do Hive no Cloud Storage. 

      spark-submit --packages \
org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-10_2.12:3.1.3,org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.1.3 \
    --conf spark.history.fs.gs.outputstream.type=FLUSHABLE_COMPOSITE \
    --conf spark.driver.memory=4096m \
    --conf spark.executor.cores=2 \
    --conf spark.executor.instances=2 \
    --conf spark.executor.memory=6144m \
    streamdata.py KAFKA_CLUSTER FORMAT

      Observações:

      • KAFKA_CLUSTER: insira o nome do cluster do Kafka.
      • FORMAT: especifique parquet ou orc como o formato de saída. É possível executar o comando sucessivamente para transmitir os dois formatos para as tabelas do Hive: por exemplo, na primeira invocação, especifique parquet para transmitir o tópico custdata do Kafka para a tabela do Parce do Hive. Depois, na segunda invocação, especifique o formato orc para transmitir custdata para a tabela ORC do Hive.

  4. Depois que a saída padrão for interrompida no terminal SSH, o que significa que todo o custdata foi transmitido, pressione <control-c> no terminal SSH para interromper o processo.

  5. Listar as tabelas do Hive no Cloud Storage.

    gsutil ls -r gs://BUCKET_NAME/tables/*

    Observações:

    • BUCKET_NAME: insira o nome do bucket do Cloud Storage que contém as tabelas do Hive. Consulte Criar tabelas do Hive.

Consultar dados transmitidos

  1. No terminal SSH do nó mestre do cluster do Kafka, execute o seguinte comando hive para contar as mensagens custdata do Kafka transmitidas nas tabelas do Hive no Cloud Storage.

    hive -e "select count(1) from TABLE_NAME"

    Observações:

    • TABLE_NAME: especifique cust_parquet ou cust_orc como o nome da tabela do Hive.

    Snippet de saída esperado:

...
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_....)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED  
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
----------------------------------------------------------------------------------------------
VERTICES: 02/02  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 9.89 s     
----------------------------------------------------------------------------------------------
OK
10000
Time taken: 21.394 seconds, Fetched: 1 row(s)

Limpar

Exclua o projeto

    Exclua um projeto do Google Cloud:

    gcloud projects delete PROJECT_ID

Excluir recursos

  • Excluir o bucket: 
    gcloud storage buckets delete BUCKET_NAME
  • Exclua o cluster do Kafka: 
    gcloud dataproc clusters delete KAFKA_CLUSTER \
    --region=${REGION}