Propriétés du tFileInputFullRow pour Apache Spark Batch

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

Le composant tFileInputFullRow Spark Batch appartient à la famille Fichier.

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

Basic settings

Define a storage configuration component	Sélectionnez le composant de configuration à utiliser pour fournir les informations de configuration pour la connexion au système de fichiers cible, comme HDFS. Si vous laissez cette case décochée, le système de fichiers cible est le système local. Le composant de configuration à utiliser doit se trouver dans le même Job. Par exemple, si vous avez ajouté un composant tHDFSConfiguration dans votre Job, vous pouvez le sélectionner pour écrire le résultat dans un système HDFS donné.
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. Les propriétés sont stockées centralement sous le nœud Hadoop Cluster de la vue Repository. Pour plus d'informations concernant le nœud Hadoop Cluster, consultez le Guide de prise en main. Les champs suivants sont alors préremplis à l'aide des données collectées.
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. Créez le schéma en cliquant sur le bouton Edit Schema. Note InformationsRemarque : Si vous effectuez des modifications, le schéma passe automatiquement en type built-in.
	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.
Folder/File	Parcourez votre système ou saisissez le chemin d'accès aux données à utiliser dans le système de fichiers. Si le chemin d'accès défini pointe vers un dossier, ce composant lit tous les fichiers stockés dans le dossier, par exemple /user/talend/in. Si les sous-dossiers existent, ils sont automatiquement ignorés, sauf si vous définissez la propriété spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive à true dans la table Advanced properties, dans l'onglet Spark configuration. Selon le système de fichiers à utiliser, configurez le composant de configuration placé dans votre Job, par exemple un tHDFSConfiguration pour HDFS, un tS3Configuration pour S3 et un tAzureFSConfiguration pour Azure Storage et Azure Data Lake Storage. Si vous souhaitez spécifier plusieurs fichiers ou dossiers dans ce champ, séparez les chemins à l'aide d'une virgule (,). Si le fichier à lire est un fichier compressé, saisissez son nom et son extension, puis tHDFSFullRow décompresse automatiquement le fichier lors de l'exécution. Les formats de compression, ainsi que les extensions correspondantes, sont : DEFLATE : .deflate gzip : .gz bzip2 : .bz2 LZO : .lzo Le bouton pour parcourir votre système ne fonctionne pas en mode Local de Spark. Si vous utilisez les autres modes Yarn de Spark supportés par le Studio avec votre distribution, assurez-vous d'avoir correctement configuré la connexion dans un composant de connexion dans le même Job, comme le tHDFSConfiguration. Utilisez le composant de configuration relatif au système de fichiers à utiliser.
Die on error	Cochez cette case pour arrêter l'exécution du Job lorsqu'une erreur survient.
Row Separator	Saisissez le séparateur utilisé pour identifier la fin d'une ligne.
Header	Saisissez le nombre de lignes à ignorer au début du fichier.
Skip empty rows	Cochez cette case pour ignorer les lignes vides.

Advanced settings

Set minimum partitions	Cochez cette case pour contrôler le nombre de partitions à créer à partir des données d'entrée, pour ignorer le comportement de partitionnement par défaut de Spark. Dans le champ qui s'affiche, saisissez, sans guillemet, le nombre minimal de partitions à obtenir. Lorsque vous souhaitez contrôler le nombre de partitions, vous pouvez généralement configurer autant de partitions qu'il y a d'exécuteurs pour un traitement en parallèle, tout en gardant à l'esprit la mémoire disponible et l'utilisation de votre réseau par le transfert de données.
Custom Encoding	Il est possible de rencontrer des problèmes d'encodage lorsque vous traitez les données stockées. Dans ce cas, cochez cette case pour afficher la liste Encoding. Sélectionnez dans la liste l'encodage à utiliser ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement.

Set minimum partitions

Cochez cette case pour contrôler le nombre de partitions à créer à partir des données d'entrée, pour ignorer le comportement de partitionnement par défaut de Spark.

Dans le champ qui s'affiche, saisissez, sans guillemet, le nombre minimal de partitions à obtenir.

Lorsque vous souhaitez contrôler le nombre de partitions, vous pouvez généralement configurer autant de partitions qu'il y a d'exécuteurs pour un traitement en parallèle, tout en gardant à l'esprit la mémoire disponible et l'utilisation de votre réseau par le transfert de données.

Custom Encoding

Il est possible de rencontrer des problèmes d'encodage lorsque vous traitez les données stockées. Dans ce cas, cochez cette case pour afficher la liste Encoding.

Sélectionnez dans la liste l'encodage à utiliser ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie. 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, 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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