Propriétés du tTeradataInput pour Apache Spark Batch
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tTeradataInput s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Batch.
Le composant tTeradataInput Spark Batch appartient à la famille Bases de données.
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. |
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Built-In : propriétés utilisées ponctuellement. |
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Repository : sélectionnez le référentiel dans lequel sont stockées les propriétés. Les champs suivants sont automatiquement renseignés à l'aide des données récupérées. |
Use an existing configuration |
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. |
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. |
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Host |
Adresse IP 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. |
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.
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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. |
Créez le schéma en cliquant sur le bouton Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :
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Table name |
Saisissez le nom de la table de laquelle lire les données. Ce champ est disponible uniquement lorsque vous sélectionnez Table dans la liste déroulante Read from. |
Read from |
Sélectionnez le type de source des données à lire.
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Query Type et Query |
Saisissez votre requête de base de données en faisant attention à ce que l'ordre des champs corresponde à celui défini dans le schéma. Si vous utilisez Spark V2.0 ou une version supérieure, Spark SQL ne reconnaît plus le préfixe d'une table de base de données. Cela signifie que vous devez saisir uniquement le nom de la table, sans ajouter de préfixe indiquant par exemple le schéma auquel cette table appartient. Par exemple, si vous devez effectuer une requête sur une table system.mytable, pour laquelle le préfixe system indique le schéma auquel appartient la table mytable. Dans la requête, vous devez saisir uniquement mytable. Vous pouvez utiliser un pushdown de prédicat dans la erquête pour filtrer les données de la base de données. Spark supporte l'opérateur Filter. Ces champs sont disponibles uniquement lorsque vous sélectionnez Query dans la liste déroulante Read from. |
Paramètres avancés
Additional JDBC Parameters |
Ajoutez des informations de connexion supplémentaires nécessaires à la connexion à la base de données, afin de supporter des caractères spécifiques. Exemple : CHARSET=KANJISIS_OS pour supporter les caractères japonais. |
Spark SQL JDBC parameters |
Ajoutez les propriétés JDBC supportées par Spark SQL à cette table. Pour une liste de propriétés configurables par l'utilisateur ou l'utilisatrice, consultez JDBC to other database (uniquement en anglais) (en anglais). Ce composant paramètre automatiquement les propriétés url, dbtable et driver en utilisant la configuration dans l'onglet Basic settings. |
Trim all the String/Char columns |
Cochez cette case pour supprimer les espaces en début et en fin de champ dans toutes les colonnes contenant des chaînes de caractères. |
Trim columns |
Supprimez les espaces blancs en début et fin de champ dans les colonnes sélectionnées. |
Enable partitioning |
Cochez la case pour lire les données en partitions. Définissez, entre guillemets doubles, les paramètres suivants afin de configurer le partitionnement :
Par exemple, pour partitionner 1 000 lignes en 4 partitions, si vous saisissez 0 comme limite inférieure et 1 000 comme limite haute, chaque partition devra contenir 250 lignes approximativement afin que le partitionnement soit égal. Si vous saisissez 250 pour la limite inférieure et 750 pour la limite supérieure, la deuxième et la troisième partition contiendront chacune 125 lignes et la première et la dernière partition, 375 lignes respectivement. Dans cette configuration, le partitionnement est asymétrique. |
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 tTeradataConfiguration présent dans le même Job pour se connecter à Oracle. Cochez la case Use an existing configuration et sélectionnez le composant tTeradataConfiguration 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 :
Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie. |
Limitation |
Du fait d'une incompatibilité de licence, un ou plusieurs Jar requis pour utiliser ce composant ne sont pas fournis. Vous pouvez installer les Jar manquants pour ce composant en cliquant sur le bouton Install dans l'onglet Component. Vous pouvez également trouver les Jar manquants et les ajouter dans l'onglet Modules de la perspective Integration de votre Studio. Pour plus d'informations, consultez la page Installation de modules externes. Pour plus d'informations concernant l'installation de modules externes, consultez Talend Help Center (https://help.talend.com (uniquement en anglais)). |