Propriétés du tNLPPredict pour Apache Spark Batch
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tNLPPredict s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Batch.
Le composant tNLPPredict Spark Batch appartient à la famille Traitement du langage naturel.
Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend Platform avec Big Data 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. Cliquez sur Sync columns pour récupérer le schéma du composant précédent dans le Job. Créez le schéma en cliquant sur le bouton Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :
Des colonnes en lecture seule sont ajoutées au schéma de sortie :
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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. |
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. |
Original text column |
Sélectionnez la colonne du schéma d'entrée contenant le texte à libeller. |
Token column |
Sélectionnez la colonne utilisée pour la création des caractéristiques et la prédiction. |
Additional Features |
Cochez cette case pour ajouter des caractéristiques supplémentaires dans la table Additional feature template. Lorsque vous ajoutez des caractéristiques, l'ordre doit être le même que celui les caractéristiques supplémentaires utilisées dans le TNLPModel pour générer le fichier de modèle. |
NLP model path |
Configurez le chemin d'accès au dossier à partir duquel vous souhaitez récupérer les fichiers de modèle. Si le modèle est stocké dans un seul fichier, cochez la case Use the model file et spécifiez le chemin vers le fichier de modèle. Par exemple : "/opt/model/<model_name>". Si vous souhaitez stocker le modèle dans un système de fichiers spécifique, par exemple S3 ou HDFS, vous devez utiliser le composant correspondant dans le Job et cocher la case Define a storage configuration component dans les propriétés simples de ce composant. 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. |
Utilisation
Règle d'utilisation |
Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire. Ce composant, ainsi que la Palette Spark Batch à laquelle il appartient, ne s'affiche que lorsque vous créez un Job Spark Batch. |
Connexion à Spark Batch |
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. |