Propriétés du tRedshiftConfiguration pour Apache Spark Batch

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tRedshiftConfiguration s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Batch.

Le composant tRedshiftConfiguration Spark Batch appartient aux familles Stockage et Bases de données.

Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend avec Big Data et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Property type	Peut être Built-In ou Repository. Built-In : aucune propriété n'est stockée de manière centrale. Repository : Sélectionnez le fichier dans lequel sont stockées les propriétés du composant.
Host	Saisissez l'endpoint de la base de données à laquelle se connecter dans Redshift.
Port	Saisissez le numéro du port de la base de données à laquelle vous connecter dans Redshift. Vous pouvez trouver les informations relatives dans la zone Cluster Database Properties de la console Web de votre Redshift. Pour plus d'informations, consultez Gestion des clusters à l'aide de la console (uniquement en anglais).
Username et Password	Saisissez les informations d'authentification à la base de données Redshift à laquelle vous connecter. Pour saisir le mot de passe, cliquez sur le bouton [...] à côté du champ Password, puis, dans la boîte de dialogue qui s'ouvre, saisissez le mot de passe entre guillemets doubles et cliquez sur OK afin de sauvegarder les paramètres.
Database	Saisissez le nom de la base de données à laquelle vous connecter dans Redshift. Vous pouvez trouver les informations relatives dans la zone Cluster Database Properties de la console Web de votre Redshift. Pour plus d'informations, consultez Gestion des clusters à l'aide de la console (uniquement en anglais). Le bucket et la base de données Redshift à utiliser doivent se situer dans la même région sur Amazon. Cela permet d'éviter les erreurs S3ServiceException d'Amazon. Pour plus d'informations concernant ces erreurs, consultez S3ServiceException Errors (uniquement en anglais) (en anglais).
Schema	Saisissez ne nom du schéma de la base de données à utiliser dans Redshift. Le schéma est nommé par défaut PUBLIC. Un schéma, en termes Redshift , est similaire à un répertoire dans votre système d'exploitation. Pour plus d'informations concernant les schémas Redshift, consultez Schémas (uniquement en anglais).
Additional JDBC Parameters	Définissez des propriétés JDBC supplémentaires pour la connexion que vous créez. Les propriétés sont séparées par une esperluette et chaque propriété est une paire clé-valeur. Par exemple, ssl=true & sslfactory=com.amazon.redshift.ssl.NonValidatingFactory, qui signifie que la connexion sera créée en utilisant le SSL.
S3 configuration	Sélectionnez le composant tS3Configuration à partir duquel vous voulez que Spark utilise les détails de configuration pour se connecter à S3. Vous devez déposer un composant tS3Configuration à utiliser avec le tRedshiftConfiguration dans le même Job, afin que le tS3Configuration soit affiché dans la liste S3 configuration.
S3 temp path	Saisissez l'emplacement dans S3 dans lequel les données à transférer à partir de ou vers Redshift sont temporairement stockées. Ce chemin est indépendant du chemin temporaire que vous devez définir dans l'onglet Basic settings (Paramètres de base du composant tS3Configuration.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants. Vous devez déposer un tRedshiftConfiguration près des sous-Jobs Redshift associés, afin de les exécuter dans le même Job, pour que la configuration soit utilisée par le Job complet lors de l'exécution. Puisque Redshift utilise S3 pour stocker des données temporaires, vous devez déposer un composant tS3Configuration, dans le même Job que le tRedshiftConfiguration, pour que la configuration de S3 soit utilisée par le Job complet lors de l'exécution. Ce composant, ainsi que la Palette Spark Batch à laquelle il appartient, ne s'affiche que lorsque vous créez un Job Spark Batch. Notez que, dans cette documentation, sauf mention contraire, un scénario présente uniquement des Jobs Standard, c'est-à-dire des Jobs Talend traditionnels d'intégration de données.
Connexion à Spark	Dans l'onglet Spark Configuration de la vue Run, définissez la connexion à un cluster Spark donné pour le Job complet. De plus, puisque le Job attend ses fichiers .jar dépendants pour l'exécution, vous devez spécifier le répertoire du système de fichiers dans lequel ces fichiers .jar sont transférés afin que Spark puisse accéder à ces fichiers : Yarn mode (Yarn Client ou Yarn Cluster) : Lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration. Lorsque vous utilisez HDInsight, spécifiez le blob à utiliser pour le déploiement du Job, dans la zone Windows Azure Storage configuration de l'onglet Spark configuration. Lorsque vous utilisez Altus, spécifiez le bucket S3 ou le stockage Azure Data Lake Storage (aperçu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration. Lorsque vous utilisez Qubole, ajoutez tS3Configuration à votre Job pour écrire vos données métier dans le système S3 avec Qubole. Sans tS3Configuration, ces données métier sont écrites dans le système Qubole HDFS et détruites une fois que vous arrêtez votre cluster. Lorsque vous utilisez des distributions sur site (on-premises), utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers utilisé par votre cluster. Généralement, ce système est HDFS et vous devez utiliser le tHDFSConfiguration (en anglais). Standalone mode : utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers que votre cluster utilise, comme le tHDFSConfiguration Apache Spark Batch ou le tS3Configuration Apache Spark Batch (en anglais). Si vous utilisez Databricks sans composant de configuration dans votre Job, vos données métier sont écrites directement dans DBFS (Databricks Filesystem). Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants.

Vous devez déposer un tRedshiftConfiguration près des sous-Jobs Redshift associés, afin de les exécuter dans le même Job, pour que la configuration soit utilisée par le Job complet lors de l'exécution.

Puisque Redshift utilise S3 pour stocker des données temporaires, vous devez déposer un composant tS3Configuration, dans le même Job que le tRedshiftConfiguration, pour que la configuration de S3 soit utilisée par le Job complet lors de l'exécution.

Ce composant, ainsi que la Palette Spark Batch à laquelle il appartient, ne s'affiche que lorsque vous créez un Job Spark Batch.

Notez que, dans cette documentation, sauf mention contraire, un scénario présente uniquement des Jobs Standard, c'est-à-dire des Jobs Talend traditionnels d'intégration de données.

Connexion à Spark

Dans l'onglet Spark Configuration de la vue Run, définissez la connexion à un cluster Spark donné pour le Job complet. De plus, puisque le Job attend ses fichiers .jar dépendants pour l'exécution, vous devez spécifier le répertoire du système de fichiers dans lequel ces fichiers .jar sont transférés afin que Spark puisse accéder à ces fichiers :

Yarn mode (Yarn Client ou Yarn Cluster) :
- Lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration.
- Lorsque vous utilisez HDInsight, spécifiez le blob à utiliser pour le déploiement du Job, dans la zone Windows Azure Storage configuration de l'onglet Spark configuration.
- Lorsque vous utilisez Altus, spécifiez le bucket S3 ou le stockage Azure Data Lake Storage (aperçu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration.
- Lorsque vous utilisez Qubole, ajoutez tS3Configuration à votre Job pour écrire vos données métier dans le système S3 avec Qubole. Sans tS3Configuration, ces données métier sont écrites dans le système Qubole HDFS et détruites une fois que vous arrêtez votre cluster.
- Lorsque vous utilisez des distributions sur site (on-premises), utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers utilisé par votre cluster. Généralement, ce système est HDFS et vous devez utiliser le tHDFSConfiguration (en anglais).
Standalone mode : utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers que votre cluster utilise, comme le tHDFSConfiguration Apache Spark Batch ou le tS3Configuration Apache Spark Batch (en anglais).

Si vous utilisez Databricks sans composant de configuration dans votre Job, vos données métier sont écrites directement dans DBFS (Databricks Filesystem).

Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

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