Propriétés du tDynamoDBInput pour Apache Spark Batch

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

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

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

Basic settings

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.
Inherit credentials from AWS role (Hériter des identifiants du rôle AWS)	Cochez cette case pour tirer parti des informations d'authentification du profil de l'instance. Ces informations peuvent être utilisées sur des instances Amazon EC2 et sont fournies via le service de métadonnées d'Amazon EC2. Pour utiliser cette option, votre Job doit s'exécuter dans Amazon EC2 ou d'autres services pouvant tirer parti des rôles IAM pour accéder aux ressources. Pour plus d'informations, consultez Utilisation d'un rôle IAM pour accorder des autorisations à des applications s'exécutant sur des instances Amazon EC2. Note InformationsRemarque : Cette option est disponible lorsque la case Use an existing connection n'est pas cochée.
Access Key	Saisissez l'ID de la clé d'accès identifiant de manière unique un compte AWS. Pour plus d'informations concernant l'obtention de vos Access Key et Secret Key, consultez Obtention de vos clés d'accès AWS. Note InformationsRemarque : Cette option est disponible lorsque les cases Use an existing connection et Inherit credentials from AWS role sont décochées.
Secret Key	La Secret Access Key, combinée à la clé d'accès, constitue votre accès sécurisé à Amazon S3. Pour saisir la clé secrète, cliquez sur le bouton [...] à côté du champ Secret key, puis, dans la boîte de dialogue qui s'ouvre, saisissez le mot de passe entre guillemets doubles puis cliquez sur OK afin de sauvegarder les paramètres. Note InformationsRemarque : Cette option est disponible lorsque les cases Use an existing connection et Inherit credentials from AWS role sont décochées.
Région	Spécifiez la zone géographique AWS en sélectionnant le nom d'une zone géographique dans la liste ou en saisissant le nom de la zone entre guillemets doubles ("us-east-1" par exemple) dans la liste. Pour plus d'informations concernant les zones géographiques AWS, consultez Régions et points de terminaison AWS .
Use End Point	Cochez cette case et dans le champ Server Url affiché, spécifiez l'URL du service Web du service de base de données DynamoDB.
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. 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.
	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.
Table Name	Spécifiez le nom de la table de laquelle lire les données.

Advanced settings

Number of scan segments	Saisissez, sans guillemet, le nombre de segments pour l'opération d'analyse (scan) parallèle.
Nombre de partitions	Saisissez, sans guillemet, le nombre maximum de partitions dans lesquelles vous souhaitez que Spark divise les données d'entrée, afin que les exécuteurs Spark traitent les données en parallèle. Il est recommandé de saisir un nombre inférieur ou égal au nombre de segments.
Throughput read percent	Saisissez, sans guillemet, le pourcentage (exprimé en décimal) de la capacité de lecture prédéfinie dans Amazon à utiliser. Le reste de cette capacité est utilisé pour d'autres applications ne provenant pas de Talend. Pour plus d'informations concernant cette capacité de lecture, consultez Capacité de débit pour la lecture et l'écriture .
Advanced settings	Ajoutez des propriétés pour définir les opérations supplémentaires que vous souhaitez que le tDynamoDBInput effectue lors de la lecture des données. Cette table est présente pour les évolutions futures du composant et l'utiliser requiert un haut niveau de connaissances en développement DynamoDB. Actuellement, aucune propriété personnalisable n'est disponible.

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 tDynamoDBConfiguration dans le même Job pour se connecter à une base de données DynamoDB. Vous devez déposer un tDynamoDBConfiguration près de ce composant et en configurer les propriétés simples (Basic settings) pour utiliser le tDynamoDBConfiguration. 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 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. 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. 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 début et nécessite un lien de sortie.

Ce composant doit utiliser un tDynamoDBConfiguration dans le même Job pour se connecter à une base de données DynamoDB. Vous devez déposer un tDynamoDBConfiguration près de ce composant et en configurer les propriétés simples (Basic settings) pour utiliser le tDynamoDBConfiguration.

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 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.
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.

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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