Propriétés du tFileOutputDelimited pour Apache Spark Streaming

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

Le composant tFileOutputDelimited Spark Streaming appartient à la famille Fichier.

Ce composant est disponible dans Talend Real-Time Big Data Platform 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.
	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 Centraliser des métadonnées de base de données.
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. L'ordre des lignes n'est pas garanti avec ce composant, lorsque vous souhaitez les trier.
Utiliser le séparateur de lignes du système d'exploitation lorsque le séparateur de lignes CSV est CR, LF ou CRLF.	Cochez cette case pour sélectionner automatiquement le séparateur de lignes approprié au système d'exploitation que vous utilisez pour exécuter le Job : LF, sous Linux CR ou CRLF sous Windows Si vous laissez la case décochée, vous pouvez spécifier le séparateur de lignes à utiliser, quel que soit le système d'exploitation. Cette option est disponible lorsque vous cochez CSV options dans la vue Advanced settings.
Row Separator	Saisissez le séparateur utilisé pour identifier la fin d'une ligne.
Field separator	Saisissez un caractère, une chaîne de caractères ou une expression régulière pour séparer les champs des données transférées.
Include Header	Cochez cette case pour inclure l'en-tête des colonnes dans le fichier.
Custom encoding	Il est possible de rencontrer des problèmes d'encodage lorsque vous traitez les données stockées. Dans ce cas, cochez cette case pour afficher la liste Encoding. Sélectionnez l'encodage à partir de la liste ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement. Ce champ est obligatoire pour la manipulation des données de base de données. Les encodages supportés dépendent de la JVM que vous utilisez. Pour plus d'informations, consultez https://docs.oracle.com.
Compress the data	Cochez la case Compress the data afin de 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

Advanced separator (for number)	Cochez cette case pour modifier le séparateur utilisé pour les nombres. Par défaut, le séparateur des milliers est une virgule (,) et le séparateur décimal est un point (.). Cette option n'est pas disponible pour un fichier Sequence.
CSV options	Cochez cette case pour inclure des paramètres spécifiques au format CSV, tels que Escape char et Text enclosure. Note InformationsImportant : À partir de la version 2.0 de Spark, les caractères spéciaux doivent être échappés, par `"\\"` et `"\""` au lieu de `"\"` et `"""`.
Write empty batches	Cochez cette case pour autoriser votre Job Spark à créer un batch vide lorsque le batch à venir est vide. Pour plus d'informations concernant le comportement approprié, consultez cette discussion (en anglais).
Use local timezone for date	Cochez cette case pour utiliser la date locale de la machine sur laquelle votre Job est exécuté. Si vous ne cochez pas cette case, UTC est automatiquement utilisé pour formater les données de type Date.

Utilisation

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

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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