Propriétés du tOracleOutput pour Apache Spark Batch

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

Le composant tOracleOutput Spark Batch appartient à la famille Bases de données.

Ce composant peut également être utilisé pour écrire des données dans une base de données RDS Oracle.

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

Basic settings

Property type	Peut-être Built-In ou Repository.
	Built-In : propriétés utilisées ponctuellement.
	Repository : sélectionnez le référentiel dans lequel sont stockées les propriétés. Les champs suivants sont automatiquement renseignés à l'aide des données récupérées.
	Cliquez sur cette icône pour ouvrir l'assistant de connexion à la base de données et stocker les paramètres de connexion configurés 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.
Use an existing connection	Cochez cette case et sélectionnez le composant de connexion adéquat dans la liste Component list pour réutiliser les paramètres d'une connexion que vous avez déjà définie.
Connection type	Les pilotes disponibles sont : Oracle OCI : sélectionnez ce type de connexion pour utiliser l'interface d'appel d'Oracle (Oracle Call Interface) accompagnée d'un ensemble de logiciels API de langage C qui fournissent une interface à la base de données Oracle. Oracle Custom : sélectionnez ce type de connexion pour accéder à une base de données contenant des clusters. Avec ce type de connexion, les champs Username et Password sont désactivés et vous devez saisir l'URL de connexion dans le champ URL qui s'affiche. Pour plus d'informations concernant la forme valide d'URL, consultez JDBC Connection strings (uniquement en anglais) (en anglais) dans la documentation Oracle. Oracle Service Name : sélectionnez ce type de connexion pour utiliser l'alias TNS que vous fournissez lorsque vous vous connectez à la base de données distante. WALLET : sélectionnez ce type de connexion pour stocker les informations d'authentification dans un portefeuille (wallet) Oracle. Oracle SID : sélectionnez ce type de connexion pour identifier exclusivement une base de données spécifique sur un système.
DB Version	Sélectionnez la version d'Oracle que vous utilisez.
Host	Adresse IP du serveur de base de données.
Port	Numéro du port d'écoute du serveur de base de données.
Database	Nom de la base de données.
Username et Password	Données d'authentification de l’utilisateur ou l'utilisatrice de la base de données. Pour saisir le mot de passe, cliquez sur le bouton [...] à côté du champ Password, puis, dans la boîte de dialogue qui s'ouvre, saisissez le mot de passe entre guillemets doubles et cliquez sur OK afin de sauvegarder les paramètres.
Schéma Oracle	Saisissez le nom du schéma Oracle.
Table	Nom de la table à écrire. Notez que seule une table peut être écrite à la fois.
Action on table	Sur la table définie, vous pouvez effectuer l'une des opérations suivantes : Default : n'effectuer aucune opération de table. Drop and create table : la table est supprimée et de nouveau créée. Create table : la table n'existe pas et est créée. Create table if not exists : la table est créée si elle n'existe pas. Drop table if exists and create : la table est supprimée si elle existe déjà et de nouveau créée. Clear table : le contenu de la table est supprimé. Truncate table : le contenu de la table est supprimé. Vous ne pouvez pas annuler cette opération. Truncate table with reuse storage : le contenu de la table est supprimé. Vous ne pouvez pas annuler cette opération. Cependant, vous pouvez réutiliser le stockage alloué à la table, même si le stockage est considéré comme vide. Note InformationsAvertissement : Si vous cochez la case Use an existing connection et que vous sélectionnez une option différente de Default dans la liste Action on table, une instruction de commit est générée automatiquement, avant l'opération d'insertion/mise à jour/suppression de données.
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. Lorsque le schéma à réutiliser contient des valeurs par défaut de type Integer ou Function, assurez-vous que ces valeurs par défaut ne sont pas entourées de guillemets. Si elles le sont, supprimez manuellement les guillemets. Pour plus d'informations, consultez la description relative à la récupération des schémas de tables dans le Guide d'utilisation du Studio Talend.
Die on error	Cette case est cochée par défaut. Décochez-la pour ignorer les lignes en erreur et terminer le processus avec les lignes sans erreur. Si nécessaire, vous pouvez récupérer les lignes en erreur en utilisant un lien de type Row > Rejects.

Advanced settings

Additional JDBC Parameters	Définissez des propriétés de connexion supplémentaires pour la connexion à la base de données que vous créez. Les propriétés sont séparées par un point-virgule et chaque propriété est une paire clé-valeur. Par exemple, encryption=1;clientname=Talend. Ce champ n'est pas disponible si la case Use an existing connection est cochée.
Use Batch	Cochez cette case pour activer le mode de traitement de données par lot.
Batch Size	Spécifiez le nombre d'enregistrements à traiter dans chaque lot. Ce champ est disponible uniquement lorsque la case Use batch mode est cochée.
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 doit utiliser un tOracleConfiguration présent dans le même Job pour se connecter à Oracle. Cochez la case Use an existing connection et sélectionnez le composant tOracleConfiguration à utiliser. 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 : 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 fin et requiert un lien d'entrée.

Ce composant doit utiliser un tOracleConfiguration présent dans le même Job pour se connecter à Oracle. Cochez la case Use an existing connection et sélectionnez le composant tOracleConfiguration à utiliser.

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 :

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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