Propriétés du tPatternUnmasking pour Apache Spark Streaming

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

Le composant tPatternUnmasking Spark Streaming appartient à la famille Qualité de données.

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. Cliquez sur Sync columns pour récupérer le schéma du composant précédent dans le Job. 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. Le schéma de sortie de ce composant contient une colonne en lecture seule, ORIGINAL_MARK. La colonne indique par true ou false si l'enregistrement est un enregistrement original ou masqué, respectivement.
	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.
Modifications	Définissez dans la table les champs à révéler et comment les révéler : Utilisez les mêmes paramètres pour les colonnes Field type, Values, Path, Range et Date Range que les paramètres utilisés pour masquer les données d'entrée avec le composant tPatternMasking. Input Column : sélectionnez la colonne à partir du flux entrant contenant les données à révéler. Chaque colonne est traitée de manière séquentielle, ce qui signifie que les opérations de révélation de données seront effectuées sur les données de la première colonne, puis de la deuxième colonne, etc. Dans une colonne, chaque champ de données est un champ de longueur fixe, sauf le dernier champ de données. Pour des champs de longueur fixe, chaque valeur doit contenir le même nombre de caractères, par exemple : `"30001,30002,30003"` ou `"FR,EN"`. Dans une colonne, le dernier champ de données Enumeration ou Enumeration from file est un champ à longueur variable. Pour des champs de longueur fixe, chaque valeur ne doit pas forcément contenir le même nombre de caractères, par exemple : `"30001,300023,30003"` ou `"FR,ENG"`. Field type : sélectionnez le type de champ auquel appartiennent les données. Interval : lorsque cette option est sélectionnée, configurez un jeu de valeurs numériques utilisé à des fins de masquage dans le champ Range, avec la syntaxe suivante : `"<min>,<max>"`. Le nombre de caractères révélés des données d'entrée correspond au nombre de caractères de la valeur maximale. Par exemple, `"1,999"` sera interprété comme `"001,999"`, ce qui signifie que ces trois caractères des données d'entrée seront masqués par une valeur aléatoirement sélectionnée parmi la plage de valeurs définie. Enumeration : lorsque cette option est sélectionnée, saisissez une liste de valeurs séparées par une virgule, à utiliser pour masquer les données dans le champ Values, avec la syntaxe suivante : `"value1,value2,value3"`. Enumeration from file : lorsque cette option est sélectionnée, configurez le chemin d'accès au fichier CSV contenant une liste de valeurs à utiliser pour masquer les données dans le champ Path. Le fichier doit contenir une valeur par ligne et chaque valeur doit être unique. Vous pouvez sélectionner un fichier dans : le système local, Amazon S3, en mode Spark local ou connecté à EMR, via le tS3Configuration. Les systèmes de fichiers S3N et S3A sont supportés. Azure Blob Storage, en mode Spark local ou connecté à Azure HDInsight ou Databricks, via le tAzureFSConfiguration Azure Data Lake Storage, en mode Spark local ou connecté à Azure HDInsight, via le tAzureFSConfiguration Google Cloud Storage, en mode Spark local ou connecté à Dataproc, via le tGSConfiguration HDFS, en mode Spark local ou connecté à Azure HDInsight, via le tHDFSConfiguration. Configurez le chemin d'accès au fichier comme suit : En mode local : Apache Spark 3.1 et versions précédentes : prefix://file path ou file:///file path. Apache Spark 3.2 et supérieures : file:///file path. En modes Standalone et Yarn : prefix://file path. Si le fichier se situe dans un cluster, hdfs://hdpnameservice1/file path. Si le fichier est sur Azure Blob Storage et que vous êtes connecté·e à Azure HDInsight ou Databricks, wasbs://<container_name>@<storage_account_name>.blob.core.windows.net/<folder>/<file_name>". Date pattern (YYYYMMDD) : lorsque cette option est sélectionnée, configurez une plage d'années dans le champ Date Range, avec la syntaxe suivante : `"<min_year>,<max_year>"`. Les années ne peuvent contenir que quatre chiffres, par exemple : `"1900,2100"`. Les dates d'entrée à masquer doivent suivre le modèle YYYYMMDD, par exemple : `20180101`. Par exemple, si la date d'entrée est `20180101` et la valeur dans Date Range est `"1900,2100"`, alors 19221221 peut être la date de sortie. Dans les colonnes Values, Path, Range et Date Range, les valeurs doivent être entourées de guillemets doubles. Lorsque les données d'entrée sont invalides, ce qui signifie qu'une valeur ne correspond pas au modèle défini dans le composant, la valeur générée est null.

Advanced settings

Method	Dans cette liste, sélectionnez l'algorithme Format-Preserving Encryption (FPE) utilisé pour masquer les données, FF1 with AES ou FF1 with SHA-2 : La méthode FF1 with AES se base sur le standard de chiffrement avancé (Advanced Encryption Standard) en mode CBC. La méthode FF1 with SHA-2 dépend de la fonction de hachage sécurisée HMAC-256. La version minimale requise pour utiliser la méthode FF1 with AES est Java 8u161. Pour pouvoir utiliser la méthode FPE avec les versions Java antérieures à 8u161, téléchargez les fichiers de règles Java Cryptography Extension (JCE) de juridiction illimitée du site d'Oracle.
FF1 settings	Password or 256-bit key for FF1 methods : Pour révéler les données, les méthodes FF1 with AES et FF1 with SHA-2 nécessitent le mot de passe ou la clé secrète spécifié·e dans le champ Password or 256-bit key for FF1 methods lors du masquage des données par le tPatternMasking. Use tweaks : Si des tweaks ont été générés lors du masquage des données, cochez cette case. Lorsqu'elle est cochée, la liste Column containing tweaks est affichée. Un tweak déchiffre toutes les données d'un enregistrement. Column containing the tweaks : Disponible lorsque la case Use tweaks est sélectionnée. Sélectionnez la colonne contenant les tweaks. Si vous ne la voyez pas, assurez-vous d'avoir déclaré, dans le composant d'entrée, les tweaks générés par le composant de masquage. Key derivation function : Sélectionnez la même fonction de dérivation de clé que pour le masquage des données. Par défaut l'option, PBKDF2 with 300,000 iterations est sélectionnée.
Seed for random generator	Configurez un nombre aléatoire si vous souhaitez générer les mêmes échantillons de données de substitution pour chaque exécution du Job. La graine n'est pas configurée par défaut. Si vous ne configurez pas la graine, le composant crée une nouvelle graine aléatoire pour chaque exécution du Job. Répéter l'exécution avec une graine différente pour ce champ génère un échantillon différent.
Encoding	Sélectionnez l'encodage à partir de la liste ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement. Si vous sélectionnez Custom et que vous laissez le champ vide, les encodages supportés dépendent de la JVM que vous utilisez. Ce champ est obligatoire pour l'encodage de fichiers.
Output the original row	Cochez cette case pour écrire en sortie les données originales en plus des données de substitution. Il peut être utile d'écrire en sortie les données substituts et originales lors de débogages ou de tests.
Null input returns null	Cette case est cochée par défaut. Lorsqu'elle est cochée, le composant écrit en sortie null lorsque les valeurs d'entrée sont null. Lorsqu'elle est décochée et lorsque les données d'entrée sont null, les données d'entrée sont envoyées dans le flux de sortie "Invalid". À partir de la version R2024-08 du Studio Talend, lorsque la case Null input returns null est cochée et que les données d'entrée sont null, la fonction de masquage n'est pas appliquée, la valeur null est retournée et les données d'entrée sont envoyées dans le flux principal.
Une entrée vide retourne une sortie vide	Lorsque cette case est cochée, les valeurs vides sont laissées inchangées dans les données en sortie. Sinon, les fonctions sélectionnées sont appliquées aux données d'entrée.
Send invalid data to "Invalid" output flow	Cette case est cochée par défaut. Selected : Lorsque les données peuvent être révélées, elles sont envoyées dans le flux principal. Sinon, les données sont envoyées dans le flux de sortie "Invalid". Décochée : Les données sont envoyées dans le flux principal. Les données invalides sont toute valeur ne correspondant pas au modèle.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire. 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 comme étape intermédiaire.

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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