Propriétés du tAvroOutput pour Apache Spark Batch

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

Le composant tAvroOutput Spark Batch appartient à la famille Fichier.

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

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.
Property type	Peut être Built-In ou Repository.
	Built-In : aucune propriété n'est stockée de manière centrale.
	Repository : Sélectionnez le fichier dans lequel sont stockées les propriétés du composant. Les propriétés sont stockées centralement sous le nœud Hadoop Cluster de la vue Repository. Les champs suivants sont alors préremplis à l'aide des données collectées. Pour plus d'informations concernant le nœud Hadoop Cluster, consultez Gérer les métadonnées Hadoop.
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.
Folder	Parcourez votre système ou saisissez le chemin d'accès aux données à utiliser dans le système de fichiers. Ce chemin d'accès doit pointer vers un dossier plutôt que vers un fichier. 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 Talend avec votre distribution, assurez-vous d'avoir correctement configuré la connexion dans un composant de connexion dans le même Job. Utilisez le composant de configuration relatif au système de fichiers à utiliser.
Action	Sélectionnez une opération pour l'écriture des données : Create : créer un fichier et écrire les données dedans. Overwrite : écraser le fichier existant dans le répertoire spécifié dans le champ Folder.
Compression	Cochez la case Compress data blocks pour compresser les données de sortie. Hadoop fournit différents formats de compression permettant de réduire l'espace nécessaire au stockage des fichiers et d'accélérer le transfert de données. Lorsque vous lisez un fichier compressé, le Studio Talend doit le décompresser avant de pouvoir en alimenter le flux d'entrée.

Advanced settings

Use output schema compatible with AvroKeyValueOutputFormat	Cochez cette case pour définir un schéma hiérarchique clé/valeur pour le fichier Avro à écrire. Selon ce schéma, le composant embarque les colonnes de la ligne d'entrée dans un enregistrement de sortie avec deux champs, nommés key et value. Pour ce faire, spécifiez les colonnes des données de sortie à utiliser comme champs de clé dans la table qui s'affiche. Par exemple, les données suivantes proviennent d'un enregistrement Avro écrit avec cette structure clé/valeur : { "key" : { "key1" : 1, "key2" : "Canada"}, "value" : { "value1" : "maple syrup", "value2" : 2015} }

Use output schema compatible with AvroKeyValueOutputFormat

Cochez cette case pour définir un schéma hiérarchique clé/valeur pour le fichier Avro à écrire. Selon ce schéma, le composant embarque les colonnes de la ligne d'entrée dans un enregistrement de sortie avec deux champs, nommés key et value.

Pour ce faire, spécifiez les colonnes des données de sortie à utiliser comme champs de clé dans la table qui s'affiche.

Par exemple, les données suivantes proviennent d'un enregistrement Avro écrit avec cette structure clé/valeur :

{ 
  "key" : { "key1" : 1,  "key2" :  "Canada"},
   "value" : { "value1" :  "maple syrup",  "value2" : 2015}
}

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée. 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 fin et requiert un lien d'entrée.

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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