Propriétés du tRedshiftInput pour Apache Spark Batch

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

Le composant tRedshiftInput Spark Batch appartient à la famille 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.
	Cliquez sur cette icône pour ouvrir l'assistant de configuration de connexion à la base de données et enregistrer les paramètres de connexion que vous avez définis dans la vue Basic settings du composant. Pour plus d'informations concernant la configuration et le stockage des paramètres de connexion à la base de données, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.
Use an existing connection	Cochez cette case et sélectionnez le composant de connexion adéquat dans la liste Component list pour réutiliser les paramètres d'une connexion que vous avez déjà définie.
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).
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.
Schema et Edit Schema	Un schéma est une description de lignes. Il définit le nombre de champs (colonnes) à traiter et à passer au composant suivant. Lorsque vous créez un Job Spark, évitez le mot réservé `line` lors du nommage des champs.
	Built-in : le schéma est créé et conservé localement pour ce composant seulement.
	Repository : le schéma existe déjà et est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé dans des Jobs et projets.
	Créez le schéma en cliquant sur le bouton Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles : View schema : sélectionnez cette option afin de voir uniquement le schéma. Change to built-in property : sélectionnez cette option pour passer le schéma en mode Built-In et effectuer des modifications locales. Update repository connection : sélectionnez cette option afin de modifier le schéma stocké dans le référentiel et décider de propager ou non les modifications à tous les Jobs. Si vous souhaitez propager les modifications uniquement au Job courant, cliquez sur No et sélectionnez à nouveau la métadonnée du schéma dans la fenêtre Repository Content.
Table Name	Saisissez le nom de la table de laquelle lire les données. Ce champ est disponible uniquement lorsque vous sélectionnez Table dans la liste déroulante Read from.
Read from	Sélectionnez le type de source des données à lire. Table : le tRedshiftInput lit les données de la table spécifiée dans le champ Table name. Query : le tRedshiftInput lit le résultat de la requête saisie dans le champ Query.
Query Type et Query	Saisissez votre requête de base de données en faisant attention à ce que l'ordre des champs corresponde à celui défini dans le schéma. Vous pouvez utiliser un pushdown de prédicat dans la erquête pour filtrer les données de la base de données. Spark supporte les opérateurs suivants : `Filter` `Limit` Ces champs sont disponibles uniquement lorsque vous sélectionnez Query dans la liste déroulante Read from.
Guess Query	Cliquez sur le bouton Guess Query pour générer une requête correspondant à votre schéma de table dans le champ Query.

Advanced settings

Trim all the String/Char columns	Cochez cette case pour supprimer les espaces en début et en fin de champ dans toutes les colonnes de type String/Char.
Trim columns	Cette table est automatiquement renseignée avec le schéma utilisé. Cochez la (les) case(s) correspondant à la (aux) colonne(s) dont vous souhaitez supprimer les espaces en début et en fin de champ.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie. Ce composant nécessite un tRedshiftConfiguration présent dans le même Job pour se connecter à Redshift. Vous devez déposer un composant tRedshiftConfiguration avec ce composant et configurer ses paramètres simples (Basic settings) pour utiliser le composant tRedshiftConfiguration. 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 en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie.

Ce composant nécessite un tRedshiftConfiguration présent dans le même Job pour se connecter à Redshift. Vous devez déposer un composant tRedshiftConfiguration avec ce composant et configurer ses paramètres simples (Basic settings) pour utiliser le composant tRedshiftConfiguration.

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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