Propriétés du tDataUnmasking pour Apache Spark Batch
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tDataUnmasking s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Batch.
Le composant tDataUnmasking Spark Batch appartient à la famille Qualité de données.
Basic settings
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. Cliquez sur Sync columns pour récupérer le schéma du composant précédent dans le Job. Créez le schéma en cliquant sur le bouton Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :
Le schéma de sortie de ce composant contient une colonne en lecture seule, ORIGINAL_MARK. La colonne indique par true ou false si l'enregistrement est un enregistrement original ou un substitut, respectivement. |
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Built-in : le schéma est créé et conservé localement pour ce composant seulement. |
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Repository : le schéma existe déjà et est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé dans des Jobs et projets. |
Modifications |
Définissez dans la table les champs à révéler et comment les révéler : Input Column : sélectionnez la colonne à partir du flux entrant contenant les données à masquer. Vous pouvez révéler toutes les données masquées par le tDataMasking, à l'aide de la méthode FF1 with AES ou FF1 with SHA-2 combinée à un mot de passe personnalisé. Ces modifications sont basées sur la fonction sélectionnée dans la colonne Function. Category : sélectionnez une catégorie de fonctions de révélation à partir de la liste. Function ; sélectionnez la fonction révélant les données. Les fonctions que vous pouvez sélectionner dans la liste Function dépendent du type de données de la colonne d'entrée. Method : dans cette liste, sélectionnez l'algorithme Format-Preserving Encryption (FPE) utilisé pour masquer les données FF1 with AES ou FF1 with SHA-2 : La méthode FF1 with AES se base sur le standard de chiffrement avancé (Advanced Encryption Standard) en mode CBC. La méthode FF1 with SHA-2 dépend de la fonction de hachage sécurisée HMAC-256. La version minimale requise pour utiliser la méthode FF1 with AES est Java 8u161. Pour pouvoir utiliser la méthode FPE avec les versions Java antérieures à 8u161, téléchargez les fichiers de règles Java Cryptography Extension (JCE) de juridiction illimitée du site d'Oracle. Pour révéler les données, les méthodes FF1 with AES et FF1 with SHA-2 nécessitent le mot de passe spécifié dans le champ Password for FF1 methods lorsque les données ont été masquées par le composant tDataMasking. Lors de l'utilisation de la fonction Replace all, Replace characters between two positions, Replace n first digits et Replace n last digits avec les méthodes FPE, vous pouvez sélectionner un alphabet. Sélectionnez l'alphabet utilisé pour masquer les données via le composant tDataMasking. Extra Parameter : ce champ est utilisé par certaines fonctions et est désactivé lorsqu'il n'est pas applicable. Lorsqu'il est applicable, saisissez un nombre ou une lettre pour décider du comportement de la fonction sélectionnée. Keep format : cette fonction s'applique uniquement aux chaînes de caractères (Strings). Cochez cette case pour conserver le format d'entrée à l'aide des catégories Bank Account Unmasking, Credit Card Unmasking, Phone Unmasking et SSN Unmasking. Cela signifie que, si les données d'entrée contiennent des espaces, points ('.'), tirets ('-') ou barre obliques ('/'), ces caractères sont laissés dans la sortie. Si vous cochez cette case lorsque vous utilisez les fonctions de Phone Unmasking, les caractères de l'entrée qui ne sont pas des nombres restent inchangés dans la sortie. |
Advanced settings
Password for FF1 methods |
Pour révéler les données, les méthodes FF1 with AES et FF1 with SHA-2 nécessitent le mot de passe spécifié dans le champ Password for FF1 methods lorsque les données ont été masquées par le composant tDataMasking. |
Use tweaks |
Si des tweaks ont été générés lors du chiffrement des données, cochez cette case. Lorsqu'elle est cochée, la liste Column containing tweaks est affichée. Un tweak déchiffre toutes les données d'un enregistrement. |
Column containing tweaks |
Disponible lorsque la case Use tweaks est cochée. Sélectionnez la colonne contenant les tweaks. Si vous ne la voyez pas, assurez-vous d'avoir déclaré, dans le composant d'entrée, les tweaks générés par le composant de masquage. |
Output the original row |
Cochez cette case pour écrire en sortie les données masquées en plus des données originales. Avoir les deux lignes de données peut être utile lors de processus de débogage ou de test. |
Should null input return null |
Cette case est cochée par défaut. Lorsqu'elle est cochée, le composant écrit en sortie null lorsque les valeurs d'entrée sont nulles. Sinon, il retourne la valeur par défaut lorsque l'entrée est nulle, c'est-à-dire une chaîne de caractères vide pour les chaînes de caractères, 0 pour des valeurs numériques et la date actuelle pour les valeurs de date. |
Should empty input return empty |
Lorsque cette case est cochée, le composant retourne les valeurs d'entrée s'il s'agit de valeurs vides. Sinon, les fonctions sélectionnées sont appliquées aux données d'entrée. |
Send invalid data to "Invalid" output flow |
Cette case est cochée par défaut.
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tStat Catcher Statistics |
Cochez cette case pour collecter les métadonnées de traitement du Job, aussi bien au niveau du Job qu'au niveau de chaque composant. |
Utilisation
Règle d'utilisation |
Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire. 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 :
Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie. |