# Configurações de aterrissagem no lake de streaming As configurações da tarefa de aterrisagem do lago de streaming a seguir se aplicam aos projetos do Qlik Open Lakehouse que usam uma fonte de streaming. ## Geral Pasta a ser usada Selecione a pasta a ser usada ao aterrissar dados na área de preparação. * Pasta padrão Isso cria uma pasta com o nome padrão: <project name>/<data task name>. * Pasta raiz Armazene dados na pasta raiz do armazenamento. * Pasta Especifique um nome de pasta a ser usado. Retenção de pasta Selecione por quanto tempo reter os dados: * Dados e metadados não são excluídos: nem os dados nem os metadados são excluídos. * Excluir dados e metadados após o período de retenção: dados e metadados são excluídos após o término do período de retenção, * Excluir metadados após o período de retenção. Os dados são excluídos por um sistema externo.Os dados são excluídos permanentemente após o término deste período. Os metadados são limpos, mas os dados subjacentes, por exemplo, o objeto S3, não são excluídos pelo Qlik. Ler dados de Selecione quando ingerir os dados de: * Comece agora Ingerir apenas os eventos que chegam quando a pipeline começa. * Começar pelo evento mais antigo (padrão) Ingerir todos os dados históricos. Tipo de conteúdo Selecione o formato do arquivo na lista, por exemplo, JSON ou CSV. Isso pode ser alterado depois que a tarefa for executada, recriando a tarefa. Consulte [Tipos de conteúdo](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/landing-data-settings-streaming.htm#Content_Types) para obter detalhes sobre cada formato de arquivo. ## Evolução do esquema Novo tópico/fluxo: selecione como lidar com novos fluxos/tópicos. * Adicionar ao destino: se você carregar todas as tabelas em uma única tabela de destino, novos dados serão adicionados a esta tabela. Se você carregar cada tópico em um conjunto de dados diferente, um novo tópico será adicionado a um novo conjunto de dados. * Ignorar: novos dados não são adicionados ao destino. ## Tempo de execução Número de leitores * Apache Kafka: selecione o número de leitores a serem usados. O valor deve estar entre 1 e 1.000. * Amazon Kinesis: selecione o número de fragmentos de fluxo. * Amazon S3: esta configuração não se aplica a fontes de fluxo do S3. Cluster Lakehouse Selecione o cluster de streaming. A tarefa de aterrissagem de streaming e as tarefas de transformação de streaming não precisam estar no mesmo cluster, mas precisam estar na mesma integração de rede. ## Tipos de conteúdo As seguintes configurações se aplicam a cada formato de arquivo. * JSON * Esse é o formato de arquivo padrão se não for definido de outra forma. * CSV e TSV * A primeira linha contém cabeçalhos: selecionado por padrão para especificar que a primeira linha contém o registro de cabeçalho. * Linha de cabeçalho (Opcional): Se a primeira linha não for o cabeçalho, defina os nomes dos cabeçalhos. * Delimitador: selecione o delimitador padrão se este não for o padrão (vírgula para CSV, tabulação para TSV). * Caractere de escape de aspas: selecione o caractere de escape de aspas padrão se este não for uma aspa dupla, conforme definido por padrão. * Valor nulo (opcional): insira o valor nulo de substituição. * Permitir cabeçalhos duplicados: se duas colunas tiverem o mesmo nome, a segunda será adicionada com um nome diferente. * Parquet, Avro e ORC * Nenhuma definição adicional requer configuração. * Regex * Padrão: insira o padrão de expressão regular. * Múltiplas linhas: selecionado por padrão * Dividir linhas: * Regex: insira a expressão regular para a divisão. Nota informativaOs seguintes formatos de arquivos compactados são suportados e serão descompactados automaticamente: GZIP, SNAPPY, LZ4, ZSTD, TAR, e LZO. ### Detecção automática de tipos de conteúdo Detecção automática: Clique para detectar automaticamente se o formato do arquivo de origem é JSON, Parquet ou Avro. Outros formatos de arquivo precisam ser selecionados manualmente.