Formatos de tabela compatíveis
Somente tabelas do Apache Iceberg V2 são aceitas. As tabelas do Iceberg V1 não são compatíveis. Se você tiver tabelas do Iceberg V1, faça upgrade para a V2 (por exemplo, executando ALTER TABLE catalog.schema.table SET TBLPROPERTIES ('format-version'='2'); ou usando operações de mecanismo semelhantes) antes de importar para o catálogo do ambiente de execução do Lakehouse.
Seu caso de uso pode exigir que você conecte uma tabela externa do catálogo REST do Iceberg (IRC) a uma tabela do Lakehouse. Com a interface do criador de jobs do Dataflow, é possível criar um pipeline que migra suas tabelas de catálogo do Iceberg de código aberto externo para o Lakehouse de maneira com pouco código ou no-code. Esse processo permite consolidar dados em um formato Iceberg unificado gerenciado pelo Lakehouse para análise entre mecanismos.
Use os detalhes de conexão a seguir para importar dados de catálogos externos do Iceberg.
Depois de importar a tabela, você pode importar dados de mudança periodicamente para sincronizar as atualizações da tabela de origem com a tabela do Lakehouse. Para mais informações, consulte Migrar dados de captura de dados alterados (CDC) do Apache Iceberg para o Lakehouse sem fronteiras usando o Dataflow.
Antes de começar
Para importar dados, você precisa do seguinte:
- Informações de conexão para o catálogo REST do Iceberg externo. Por exemplo: nome do catálogo, namespace, nome da tabela, URI da conta e função para acessar o catálogo.
- Um catálogo, namespace e tabela do Lakehouse Iceberg para importar os dados.
Suporte e limitações
A importação de dados de catálogos externos do Iceberg para o Lakehouse usando o Dataflow tem as seguintes limitações:
- Esse recurso permite ler de provedores do Iceberg disponíveis externamente que oferecem suporte ao IRC (catálogo REST do Iceberg) no Lakehouse. Outros tipos de catálogos do Iceberg não são compatíveis.
- Esse recurso é compatível com pipelines em lote e de streaming.
Importar uma tabela de catálogo externa do Iceberg
Para importar uma tabela de catálogo externa do Iceberg para o Lakehouse, siga estas etapas:
No console Google Cloud , acesse a página catálogo do ambiente de execução do Lakehouse.
Selecione o catálogo, o namespace e a tabela em que você quer importar os dados.
Na página Detalhes da tabela, clique em Importar tabela e selecione Do catálogo REST do Apache Iceberg (lote).
A página Criador de jobs do Dataflow é aberta.
Na seção Fontes:
Para expandir o painel de origem Tabela de iceberg, clique na seta de expansão .
No campo Tabela do Iceberg, insira o identificador da tabela do Apache Iceberg.
No campo Nome do catálogo, insira o nome do catálogo.
No campo Filtro, insira o filtro do Iceberg a ser usado. Por exemplo,
id > 5.Opcional: para especificar mudanças nas colunas da tabela de origem, use as seções Manter colunas ou Remover colunas.
Na lista Tipo de catálogo da seção Propriedades do catálogo, selecione o tipo de catálogo.
No campo URI do catálogo, insira o URI do catálogo. Por exemplo,
http://localhost:8181.No campo Nome do depósito, insira o nome do catálogo.
Para alguns provedores externos do catálogo REST do Iceberg, o data warehouse é abstraído, e o nome do catálogo é fornecido como o nome do data warehouse.
Na lista Tipo de autenticação, selecione o tipo de autenticação. Por exemplo,
OAUTH2.
Opcional: na seção Transformações, adicione transformações aos dados de origem.
Na seção Gravador:
- Opcional: revise o painel de coletor Tabela do Lakehouse. As informações neste painel, como a tabela do Lakehouse, o nome do catálogo e o local do data warehouse, geralmente são preenchidas automaticamente.
Na seção Opções do Dataflow, clique em Executar job.
A seguir
- Saiba mais em Introdução às tabelas do Lakehouse para Apache Iceberg no BigQuery.
- Saiba mais sobre como migrar periodicamente dados de captura de dados alterados (CDC) do Apache Iceberg para o Lakehouse.
- Aprenda mais sobre Ingestão de captura de dados alterados no Lakehouse.
- Saiba como criar um job personalizado com a interface do criador de jobs.
- Leia a postagem do blog BigLake evoluído: crie lakehouses corporativos abertos, de alto desempenho e nativos do Iceberg.