Propriétés tPubSubOutput pour Apache Spark Streaming

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le composant tPubSubOutput s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Streaming.

Le composant tPubSubOutput Spark Streaming appartient à la famille Messaging.

Si vous utilisez Dataproc 1.4 et supérieures comme cluster Spark, assurez-vous de sélectionner Allow API access to all Google Cloud services in the same project lors de la création du cluster sur Google Cloud Platform pour pouvoir exécuter PubService.

Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

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. Le schéma de ce composant est en lecture seule. Il stocke le corps du message envoyé du producteur du message.
Define a Goolge Cloud configuration component	Si vous utilisez Dataproc comme votre cluster Spark, cochez cette case. Sinon, cochez cette case pour permettre au composant Pub/Sub d'utiliser les informations de configuration de Google Cloud fournies par un composant tGoogleCloudConfiguration.
Topic name	Saisissez le nom du topic dans lequel vous souhaitez publier des messages. Ce topic doit déjà exister.
Topic operation	Sélectionnez l'opération à effectuer sur le topic spécifié : `None` : sélectionnez cette option si le topic à utiliser existe déjà. `Create if not exists` : sélectionnez cette option si le topic à utiliser n'existe pas.

Advanced settings

Connection pool	Dans cette zone, configurez, pour chaque exécuteur Spark, le pool de connexions utilisé pour contrôler le nombre de connexions qui restent ouvertes simultanément. Généralement, les valeurs par défaut données aux paramètres suivants du pool de connexions conviennent à la plupart des cas d'utilisation. Max total number of connections : saisissez le nombre maximal de connexions (actives ou inactives) autorisées à rester ouvertes simultanément. Le nombre par défaut est 8. Si vous saisissez -1, vous autorisez un nombre illimité de connexions ouvertes simultanément. Max waiting time (ms) : saisissez le temps maximum d'attente à la fin duquel la réponse à une demande d'utilisation de connexion doit être retournée par le pool de connexions. Par défaut, la valeur est -1, c'est-à-dire un temps illimité. Min number of idle connections : saisissez le nombre minimal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions. Max number of idle connections : saisissez le nombre maximal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.
Evict connections	Cochez cette case pour définir les critères de destruction de connexions dans le pool de connexions. Les champs suivants sont affichés une fois la case cochée. Time between two eviction runs : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel le composant vérifie le statut des connexions et détruit les connexions inactives. Min idle time for a connection to be eligible to eviction : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel les connexions inactives sont détruites. Soft min idle time for a connection to be eligible to eviction : ce paramètre fonctionne de la même manière que l'option Min idle time for a connection to be eligible to eviction mais garde le nombre minimal de connexions inactives, nombre défini dans le champ Min number of idle connections.

Connection pool

Dans cette zone, configurez, pour chaque exécuteur Spark, le pool de connexions utilisé pour contrôler le nombre de connexions qui restent ouvertes simultanément. Généralement, les valeurs par défaut données aux paramètres suivants du pool de connexions conviennent à la plupart des cas d'utilisation.

Max total number of connections : saisissez le nombre maximal de connexions (actives ou inactives) autorisées à rester ouvertes simultanément.

Le nombre par défaut est 8. Si vous saisissez -1, vous autorisez un nombre illimité de connexions ouvertes simultanément.
Max waiting time (ms) : saisissez le temps maximum d'attente à la fin duquel la réponse à une demande d'utilisation de connexion doit être retournée par le pool de connexions. Par défaut, la valeur est -1, c'est-à-dire un temps illimité.
Min number of idle connections : saisissez le nombre minimal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.
Max number of idle connections : saisissez le nombre maximal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.

Evict connections

Cochez cette case pour définir les critères de destruction de connexions dans le pool de connexions. Les champs suivants sont affichés une fois la case cochée.

Time between two eviction runs : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel le composant vérifie le statut des connexions et détruit les connexions inactives.
Min idle time for a connection to be eligible to eviction : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel les connexions inactives sont détruites.
Soft min idle time for a connection to be eligible to eviction : ce paramètre fonctionne de la même manière que l'option Min idle time for a connection to be eligible to eviction mais garde le nombre minimal de connexions inactives, nombre défini dans le champ Min number of idle connections.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée. Ce composant requiert un composant d'écriture (Write) comme le tWriteJSONField pour définir une colonne serializedValue dans le schéma d'entrée, afin d'envoyer des données sérialisées.
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.
Autorisations d'accès à PubSub	Lorsque vous utilisez Pub/Sub avec un cluster Dataproc, assurez-vous que ce cluster possède les autorisations appropriées pour accéder au service Pub/Sub. Pour cela, vous pouvez créer un cluster Dataproc en cochant la case Allow API access to all Google Cloud services dans le même projet, dans les options avancées sur Google Cloud Platform, ou via l'invite de commande, en assignant les portées explicitement (l'exemple suivant concerne un cluster de test à faible puissance) : `gcloud beta dataproc clusters create CLUSTER_ID \ --zone europe-west1-b \ --master-machine-type n1-standard-2 \ --master-boot-disk-size 50 \ --num-workers 2 \ --worker-machine-type n1-standard-2 \ --worker-boot-disk-size 50 \ --scopes 'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform' \ --project PROJECT_ID`

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée.

Ce composant requiert un composant d'écriture (Write) comme le tWriteJSONField pour définir une colonne serializedValue dans le schéma d'entrée, afin d'envoyer des données sérialisées.

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.

Autorisations d'accès à PubSub

Lorsque vous utilisez Pub/Sub avec un cluster Dataproc, assurez-vous que ce cluster possède les autorisations appropriées pour accéder au service Pub/Sub.

Pour cela, vous pouvez créer un cluster Dataproc en cochant la case Allow API access to all Google Cloud services dans le même projet, dans les options avancées sur Google Cloud Platform, ou via l'invite de commande, en assignant les portées explicitement (l'exemple suivant concerne un cluster de test à faible puissance) :

gcloud beta dataproc clusters create CLUSTER_ID \
    --zone europe-west1-b \
    --master-machine-type n1-standard-2 \
    --master-boot-disk-size 50 \
    --num-workers 2 \
    --worker-machine-type n1-standard-2 \
    --worker-boot-disk-size 50 \
    --scopes 'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform' \
    --project PROJECT_ID

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