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