Propriétés du tHiveInput pour Apache Spark Streaming

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

Le composant tHiveInput Spark Streaming appartient à la famille Bases de données.

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

Important : Talend ne supporte pas l'import de schéma pour les types de données complexes, comme array, struct et map.

Basic settings

Hive storage configuration	Sélectionnez le composant tHiveConfiguration duquel vous souhaitez que Spark utilise les détails de configuration pour se connecter à Hive.
HDFS Storage configuration	Sélectionnez le composant tHDFSConfiguration duquel vous souhaitez que Spark utilise les détails de la configuration pour se connecter à un système HDFS donné et transférer les fichiers .jar dépendants à ce système HDFS. Ce champ est utile uniquement lorsque vous utilisez une distribution on-premises.
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. Utilisez toujours des minuscules lors du nommage d'un champ, car le traitement en tâche de fond peut forcer les noms de champs à être en minuscules. 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.
	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.
Input source	Sélectionnez le type des données d'entrée que vous souhaitez que le tHiveInput lise : Hive table : les champs Database et Table name sont affichés. Vous devez saisir les informations relatives concernant la base de données Hive à laquelle se connecter et la table Hive de laquelle lire les données. Hive query : le champ Hive query est affiché. Vous devez saisir l'instruction de requête Hive à utiliser pour sélectionner les données à utiliser. ORC file : le champ Input file name est affiché et la liste de configuration du stockage Hive est désactivée, car le fichier ORC doit être stocké dans votre système HDFS hébergeant Hive. Saisissez le répertoire où est stocké le fichier à utiliser. Pour plus d'informations concernant le langage de requêtes Hive, consultez https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual (uniquement en anglais) (en anglais). Note InformationsRemarque : Les données compressées en Gzip ou Bzip2 peuvent être traitées via les instructions de requête. Pour plus d'informations, consultez la page https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/CompressedStorage (uniquement en anglais) (en anglais). Hadoop fournit différents formats de compression permettant de réduire l'espace nécessaire au stockage des fichiers et d'accélérer le transfert de données. Lorsque vous lisez un fichier compressé, le Studio doit le décompresser avant de pouvoir en alimenter le flux d'entrée.

Advanced settings

Register Hive UDF jars	Ajoutez les .jar de fonctions personnalisées Hive que vous souhaitez que le tHiveInput utilise. Notez que vous devez définir un alias de fonction pour chaque fonction personnalisée à utiliser dans la table Temporary UDF functions. Une fois cette ligne ajoutée à la table, cliquez dessus pour afficher le bouton [...], puis cliquez sur ce bouton pour afficher l'assistant d'import de .jar. Via cet assistant, importez les fichiers .jar des fonctions personnalisées que vous souhaitez utiliser. Une fonction enregistrée est souvent utilisée dans une requête Hive que vous modifiez dans le champ Hive Query de la vue Basic settings. Notez que ce champ Hive Query est affiché uniquement lorsque vous sélectionnez Hive query dans la liste Input source.
Temporary UDF functions	Renseignez cette table pour donner à chaque classe de fonction personnalisée importée un nom fonctionnel temporaire à utiliser dans la requête Hive dans le tHiveInput courant.

Ajoutez les .jar de fonctions personnalisées Hive que vous souhaitez que le tHiveInput utilise. Notez que vous devez définir un alias de fonction pour chaque fonction personnalisée à utiliser dans la table Temporary UDF functions.

Une fois cette ligne ajoutée à la table, cliquez dessus pour afficher le bouton [...], puis cliquez sur ce bouton pour afficher l'assistant d'import de .jar. Via cet assistant, importez les fichiers .jar des fonctions personnalisées que vous souhaitez utiliser.

Une fonction enregistrée est souvent utilisée dans une requête Hive que vous modifiez dans le champ Hive Query de la vue Basic settings. Notez que ce champ Hive Query est affiché uniquement lorsque vous sélectionnez Hive query dans la liste Input source.

Temporary UDF functions

Renseignez cette table pour donner à chaque classe de fonction personnalisée importée un nom fonctionnel temporaire à utiliser dans la requête Hive dans le tHiveInput courant.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie. Ce composant doit utiliser un tHiveConfiguration présent au sein du même Job pour se connecter à Hive. Ce composant, ainsi que les composants Spark Streaming de la Palette à laquelle il appartient, s'affichent uniquement lorsque vous créez un Job Spark Streaming. 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 doit utiliser un tHiveConfiguration présent au sein du même Job pour se connecter à Hive.

Ce composant, ainsi que les composants Spark Streaming de la Palette à laquelle il appartient, s'affichent uniquement lorsque vous créez un Job Spark Streaming.

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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