Propriétés du tElasticSearchInput pour Apache Spark Batch
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tElasticSearchInput s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Batch.
Le composant tElasticSearchInput Spark Batch appartient à la famille ElasticSearch.
Ce composant est disponible dans tous les produits Talend avec Big Data 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. Le schéma des données écrites en sortie par ce composant sont en lecture seule, id_document et json_document. La colonne json_document contient le corps des documents lus par ElasticSearch. Si vous devez explorer des données depuis cette colonne json_document, utilisez le composant tExtractJSONFields pour extraire les données à utiliser. |
Use an existing configuration |
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. |
Nodes |
Saisissez l'emplacement du cluster hébergeant le système Elasticsearch à utiliser. |
Indexer |
Saisissez le nom de l'index duquel lire les documents. L'index est la plus grande unité de stockage dans le système Elasticsearch. |
Type |
Saisissez le nom du type auxquels les documents à lire appartiennent. Par exemple, blogpost_en et blogpost_fr peuvent être deux types représentant des articles de blogs en anglais et en français, respectivement. Vous pouvez dynamiquement utiliser les valeurs d'une colonne donnée pour qu'elles soient des types de documents. Si vous devez les utiliser ainsi, saisissez le nom de la colonne entre accolades ({}), par exemple, {blog_author}. |
Query |
Saisissez la requête Elasticsearch à exécuter par ce composant. Lorsque vous modifiez des requêtes, vous devez utiliser la syntaxe requise par Elasticsearch ainsi que les caractères d'échappement requis par Java et saisir la requête entre guillemets doubles. Par exemple, dans la documentation d'Elasticsearch, une requête se présente comme suit :
es.query = { "query" : { "term" : { "user" : "costinl" } } } Dans le champ Query, vous devez écrire la même requête de la manière suivante :
"{ \"query\" : { \"term\" : {\"user\" : \"costinl\" } } }" |
Advanced settings
Use SSL/TLS |
Cochez cette case pour activer la connexion chiffrée SSL ou TLS. Utilisez le composant tSetKeystore dans le même Job afin de spécifier les informations de chiffrement. |
Configuration |
Ajoutez les paramètres acceptés par ElasticSearch pour effectuer plus d'actions personnalisées. Par exemple, saisissez es.mapping.id dans la colonne Key et true dans la colonne Value pour que l'ID du document soit contenu dans le nom de la propriété ou du champ. Notez que vous devez saisir des guillemets doubles autour des informations saisies. Pour la liste des paramètres que vous pouvez utiliser, consultez https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/master/configuration.html (en anglais). |
Utilisation
Règle d'utilisation |
Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie. Déposez un tElasticSearchConfiguration dans le même Job afin de vous connecter à Elasticsearch. Vous devez cocher la case Use an existing configuration et sélectionner le composant tElasticSearchConfiguration à utiliser.
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 :
Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie. |