Propriétés du tMapRDBInput MapReduce (déprécié)

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tMapRDBInput s'exécutant dans le framework de Jobs MapReduce.

Le composant tMapRDBInput MapReduce appartient aux familles MapReduce et Bases de données.

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

Le framework MapReduce est déprécié à partir de la version 7.3 de Talend. Utilisez des Jobs Talend pour Apache Spark afin d'accomplir vos tâches d'intégration.

Basic settings

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.
	Cliquez sur cette icône pour ouvrir l'assistant de configuration de connexion à la base de données et enregistrer les paramètres de connexion que vous avez définis dans la vue Basic settings du composant. Pour plus d'informations concernant la configuration et le stockage des paramètres de connexion à la base de données, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.
Distribution et Version	Sélectionnez la distribution MapR à utiliser. Seules les versions 5.2 et supérieures de MapR sont supportées par les composants MapRDB. Si la distribution que vous devez utiliser pour votre base de données MapRDB n'est pas officiellement supportée par ce composant MapRBD, c'est-à-dire, si la distribution de MapR ne s'affiche pas dans la liste déroulante Version de ce composant ou si cette distribution n'est pas MapR, sélectionnez Custom. Sélectionner Import from existing version pour importer une distribution de base officiellement supportée et ajouter manuellement les autres Jars requis non fournis par cette distribution. Sélectionner Import from zip pour importer le fichier .zip de configuration pour la distribution personnalisée à utiliser. Ce fichier .zip doit contenir les bibliothèques des différents éléments Hadoop et le fichier d'index de ces bibliothèques. Notez que les versions personnalisées ne sont pas officiellement supportées par Talend . Talend et sa Communauté fournissent l'opportunité de vous connecter à des versions personnalisées depuis le Studio mais ne peuvent garantir que la configuration de la version choisie sera simple, car de nombreuses versions et distributions d'Hadoop différentes sont disponibles. Il est recommandé de configurer une telle connexion uniquement si vos connaissances relatives à Hadoop sont suffisantes pour réparer les problèmes par vous-même. Note InformationsRemarque : Dans cette boîte de dialogue, la case de la zone active doit être cochée, afin d'importer les fichiers .jar correspondant à la connexion créée entre la distribution personnalisée et ce composant. Pour un exemple étape par étape expliquant comment se connecter à une distribution personnalisée et partager cette connexion, consultez Hortonworks (en anglais).
Zookeeper quorum	Saisissez le nom ou l'URL du service Zookeeper utilisé pour coordonner les transactions entre votre Studio et votre base de données. Notez que, lorsque vous configurez Zookeeper, vous pouvez avoir besoin de configurer explicitement la propriété zookeeper.znode.parent pour définir le chemin vers le nœud znode racine contenant tous les znodes créés et utilisés par votre base de données. Cochez la case la case Set Zookeeper znode parent afin de définir cette propriété.
Zookeeper client port	Saisissez le numéro du port d'écoute client du service Zookeeper que vous utilisez.
Use kerberos authentication	Si la base de données choisie utilise la sécurité Kerberos, cochez cette case puis saisissez le nom des principaux dans les champs affichés. Vous pouvez trouver cette information dans le fichier hbase-site.xml du cluster à utiliser. Si ce cluster est un cluster MapR de version 5.0.0 ou supérieure, vous pouvez paramétrer la configuration de l'authentification par ticket MapR en plus ou comme alternative, en suivant les explications dans Connexion sécurisée à MapR. Gardez à l'esprit que cette configuration génère un nouveau ticket de sécurité MapR pour le nom d'utilisateur ou d'utilisatrice défini dans le Job dans chaque exécution. Si vous devez réutiliser un ticket existant provenant du même utilisateur, laissez décochées les cases Force MapR ticket authentication et Use Kerberos authentication. MapR devrait pouvoir trouver automatiquement ce ticket à la volée. Si vous souhaitez utiliser un fichier Kerberos keytab pour vous identifier, cochez la case Use a keytab to authenticate. Un fichier Keytab contient les paires des Principaux et clés cryptées Kerberos. Vous devez saisir le principal à utiliser dans le champ Principal et le chemin d'accès au fichier keytab dans le champ Keytab. Ce fichier keytab doit être stocké sur la machine où s'exécute votre Job, par exemple, sur un serveur de Jobs Talend. l'utilisateur ou l'utilisatrice exécutant un Job utilisant un fichier Keytab n'est pas nécessairement celui désigné par un Principal mais doit avoir le droit de lire le fichier Keytab utilisé. Par exemple, le nom d'utilisateur ou d'utilisatrice que vous utilisez pour exécuter le Job est user1 et le principal à utiliser est guest. Dans cette situation, assurez-vous que user1 a les droits de lecture pour le fichier Keytab à utiliser.
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. 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.
Table Namespace mappings	Saisissez la chaîne de caractères à utiliser pour construire le mapping entre une table Apache HBase table et une table MapR. Pour plus d'informations concernant la syntaxe valide à utiliser, consultez http://doc.mapr.com/display/MapR40x/Mapping+Table+Namespace+Between+Apache+HBase+Tables+and+MapR+Tables (uniquement en anglais) (en anglais).
Table name	Saisissez le nom de la table de la base de données de laquelle vous souhaitez extraire les colonnes.
Mapping	Renseignez cette table afin de mapper les colonnes de la table à utiliser avec les colonnes du schéma défini pour le flux de données à traiter.
Die on error	Cochez cette case pour arrêter l'exécution du Job lorsqu'une erreur survient. Décochez la case pour ignorer les lignes en erreur et terminer le traitement des lignes sans erreur. Lorsque les erreurs sont ignorées, vous pouvez récupérer les lignes en erreur en utilisant la connexion Row > Reject.

Advanced settings

Propriétés	Si vous devez utiliser une configuration personnalisée pour votre base de données, renseignez cette table avec la ou les propriétés à personnaliser. Lors de l'exécution, la ou les propriété(s) personnalisée(s) vont écraser les propriétés utilisées par le Studio Talend. Par exemple, vous devez définir la valeur de la propriété dfs.replication à 1 pour la configuration de base de données. Vous devez ajouter une ligne à cette table, à l'aide du bouton [+] et saisir le nom et la valeur de cette propriété dans la ligne.
Is by filter	Cochez cette case pour utiliser des filtres HBase afin d'effectuer une sélection granulaire fine depuis votre base de données, comme une sélection de clés ou de valeurs, selon des expressions régulières. Une fois cette case cochée, la table Filter utilisée pour définir les conditions de filtre devient disponible. Cette fonctionnalité tire parti des filtres fournis par HBase et sujets aux contraintes présentées dans la documentation Apache HBase. Un niveau avancé de connaissances de HBase est requis pour que les utilisateurs et utilisatrices puissent utiliser pleinement ces filtres.
Logical operation	Sélectionnez l'opérateur à utiliser pour définir la relation logique entre les filtres. Les opérateurs disponibles sont : And : chaque condition de filtre définie doit être satisfaite. Elle représente la relation FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL. Or : au moins une des conditions de filtre définie doit être satisfaite. Elle représente la relation FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE.
Filter	Cliquez sur le bouton sous cette table pour ajouter autant de lignes que nécessaire. Chaque ligne représente un filtre. Les paramètres que vous devez configurer pour un filtre sont : Filter type : la liste déroulante présente les types de filtre prédéfinis par HBase. Sélectionnez le type de filtre à utiliser. Filter column : saisissez le nom de la colonne (qualifier) sur laquelle vous devez appliquer le filtre actif. Ce paramètre est obligatoire selon le type de filtre et le comparateur que vous utilisez. Par exemple, ce paramètre n'est pas utilisé par le type Row Filter mais est requis pour le type Single Column Value Filter. Filter family : saisissez la famille de colonne sur laquelle vous devez appliquer le filtre actif. Ce paramètre est obligatoire selon le type de filtre et le comparateur que vous utilisez. Par exemple, ce paramètre n'est pas utilisé par le type Row Filter mais est requis pour le type Single Column Value Filter. Filter operation : sélectionnez dans la liste déroulante l'opération à utiliser pour le filtre actif. Filter Value : saisissez le valeur sur laquelle utiliser l'opérateur sélectionné dans la liste Filter operation. Filter comparator type : sélectionnez le type de comparateur à combiner au filtre que vous utilisez. Selon le type de filtre (Filter type) que vous utilisez, certains paramètres, voire tous les paramètres sont obligatoires. Pour plus d'informations, consultez Filtres HBase (en anglais).

Variables globales

Variables globales	ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case. Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant. Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser. Pour plus d'informations concernant les variables, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.

ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case.

Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant.

Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser.

Pour plus d'informations concernant les variables, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.

Utilisation

Règle d'utilisation	Dans un Job Talend Map/Reduce, ce composant est utilisé comme composant de début et requiert un composant de transformation comme lien de sortie. Les autres composants utilisés avec lui doivent également être des composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être exécuté directement dans Hadoop. Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet. La configuration Hadoop à utiliser pour le Job complet et la distribution Hadoop à utiliser pour le composant doit être la même. Ce composant requiert que les paramètres de la distribution Hadoop soient configurés séparément, afin de lancer le pilote de la base de données uniquement lorsque ce composant est utilisé.
Prérequis	Avant de commencer, vérifiez que tous les prérequis de l'IP de Loopback (rebouclage) attendus par votre base de données sont respectés. La distribution Hadoop doit être correctement installée afin de garantir les interactions avec le Studio Talend . La liste suivante présente des informations d'exemple relatives à MapR. Assurez-vous d'avoir installé le client MapR sur la même machine que le Studio et d'avoir ajouté la bibliothèque client de MapR dans la variable PATH de cette machine. D'après la documentation de MapR, la ou les bibliothèques du client MapR correspondant à chaque OS peuvent être trouvées dans MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\native. Par exemple, pour Windows, la bibliothèque est lib\MapRClient.dll dans le fichier Jar du client MapR. Pour plus d'informations, consultez la page suivante sur le site de MapR : http://www.mapr.com/blog/basic-notes-on-configuring-eclipse-as-a-hadoop-development-environment-for-mapr (uniquement en anglais) (en anglais). Si vous n'ajoutez pas de librairie, il est possible que vous rencontriez l'erreur suivante : no MapRClient in java.library.path. Configurez l'argument -Djava.library.path, par exemple, dans la zone Job Run VM arguments de la vue Run/Debug de la boîte de dialogue Preferences dans le menu Window. Cet argument fournit au Studio le chemin d'accès à la bibliothèque native du client MapR. Cela permet aux utilisateurs et utilisatrices en souscription d'utiliser entièrement l'aperçu des données (Data viewer) afin de visualiser localement dans le Studio les données stockées dans MapR. Pour plus d'informations concernant l'installation d'une distribution Hadoop, consultez le manuel correspondant à la distribution Hadoop que vous utilisez.
Hadoop Connection	Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet. Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

Règle d'utilisation

Dans un Job Talend Map/Reduce, ce composant est utilisé comme composant de début et requiert un composant de transformation comme lien de sortie. Les autres composants utilisés avec lui doivent également être des composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être exécuté directement dans Hadoop.

Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet.

La configuration Hadoop à utiliser pour le Job complet et la distribution Hadoop à utiliser pour le composant doit être la même. Ce composant requiert que les paramètres de la distribution Hadoop soient configurés séparément, afin de lancer le pilote de la base de données uniquement lorsque ce composant est utilisé.

Prérequis

Avant de commencer, vérifiez que tous les prérequis de l'IP de Loopback (rebouclage) attendus par votre base de données sont respectés.

La distribution Hadoop doit être correctement installée afin de garantir les interactions avec le Studio Talend . La liste suivante présente des informations d'exemple relatives à MapR.

Assurez-vous d'avoir installé le client MapR sur la même machine que le Studio et d'avoir ajouté la bibliothèque client de MapR dans la variable PATH de cette machine. D'après la documentation de MapR, la ou les bibliothèques du client MapR correspondant à chaque OS peuvent être trouvées dans MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\native. Par exemple, pour Windows, la bibliothèque est lib\MapRClient.dll dans le fichier Jar du client MapR. Pour plus d'informations, consultez la page suivante sur le site de MapR : http://www.mapr.com/blog/basic-notes-on-configuring-eclipse-as-a-hadoop-development-environment-for-mapr (uniquement en anglais) (en anglais).

Si vous n'ajoutez pas de librairie, il est possible que vous rencontriez l'erreur suivante : no MapRClient in java.library.path.
Configurez l'argument -Djava.library.path, par exemple, dans la zone Job Run VM arguments de la vue Run/Debug de la boîte de dialogue Preferences dans le menu Window. Cet argument fournit au Studio le chemin d'accès à la bibliothèque native du client MapR. Cela permet aux utilisateurs et utilisatrices en souscription d'utiliser entièrement l'aperçu des données (Data viewer) afin de visualiser localement dans le Studio les données stockées dans MapR.

Pour plus d'informations concernant l'installation d'une distribution Hadoop, consultez le manuel correspondant à la distribution Hadoop que vous utilisez.

Hadoop Connection

Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet.

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

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