Propriétés du tRowGenerator pour Apache Spark Streaming
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tRowGenerator s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Streaming.
Le composant tRowGenerator Spark Streaming appartient à la famille Divers.
Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform 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. 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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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. |
RowGenerator editor |
L'éditeur vous permet de définir précisément les colonnes et la nature des données à générer. Vous pouvez prédéfinir des routines ou saisir vous-même la fonction à utiliser pour générer les données souhaitées. Notez que, dans un Job Storm, la valeur -1 dans le champ Number of rows for RowGenerator du RowGenerator editor signifie la génération infinie de lignes de données d'entrée. |
Input repetition interval (ms) |
Saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin de laquelle le tRowGenerator génère un lot de données. |
Utilisation
Règle d'utilisation |
Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie. 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 :
Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie. |