Propriétés du tBigQueryConfiguration pour Apache Spark Streaming
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tBigQueryConfiguration s'exécutatnt dans le framework de Jobs Spark Streaming.
Le composant tBigQueryConfiguration Spark Streaming appartient aux familles Stockage et Bases de données.
Ce composant est disponible dans Talend Real-Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.
Basic settings
Lorsque vous utilisez ce composant avec Google Dataproc :
BigQuery temp GCS path |
Saisissez le répertoire dans Google Storage pour stocker temporairement les données à utiliser avec Google BigQuery. S'il n'existe pas encore, ce répertoire est créé à la volée mais le bucket contenant ce répertoire doit déjà exister. La syntaxe de ce répertoire doit être gs://my_bucket/my_directory. Dans Google Cloud Platform, lorsque vous utilisez Google BigQuery avec Dataproc, sélectionnez la même région pour que votre jeu de données BigQuery et votre cluster Dataproc puissent être exécutés. |
Location |
Sélectionnez l'un des emplacements Google multirégionaux depuis lequel ou dans lequel vous souhaitez lire ou écrire des données. Le jeu de données de ressources et le jeu de données cible doivent être dans le même emplacement. Dans les Jobs Spark, seuls les emplacements aux États-Unis et en Europe sont supportés. Pour plus d'informations concernant les emplacements Google et concernant leur utilisation, consultez Emplacements dans la documentation Google. |
Lorsque vous utilisez ce composant avec d'autres distributions :
Project ID |
Saisissez l'ID de votre projet Google Cloud Platform. Si vous n'êtes pas certain de l'ID de votre projet, vérifiez dans la page Manage Resources de vos services Google Cloud Platform. |
Path to Google Credentials file |
Saisissez le chemin d'accès au fichier Credentials associé au compte utilisateur·rice à utiliser. Ce fichier doit être stocké sur la machine sur laquelle le Job Talend est actuellement lancé et exécuté. Si vous utilisez Talend JobServer pour exécuter votre Job, stockez le fichier Credentials sur la machine de Talend JobServer, sur laquelle le Job est lancé, mais également sur les machines worker du cluster Spark, sur lesquelles le Job est exécuté. Si vous n'utilisez pas Talend JobServer, stockez le fichier Credentials sur votre machine locale lorsque vous lancez le Job et sur les machines des workers du cluster Spark. |
Use P12 credentials file format |
Lorsque le fichier Google Credentials à utiliser est au format P12, cochez cette case et, dans le champ Service account Id qui s'affiche, saisissez l'ID du compte de service pour lequel le fichier Credentials P12 a été créé. |
BigQuery temp GCS path |
Saisissez le répertoire dans Google Storage pour stocker temporairement les données à utiliser avec Google BigQuery. S'il n'existe pas encore, ce répertoire est créé à la volée mais le bucket contenant ce répertoire doit déjà exister. La syntaxe de ce répertoire doit être gs://my_bucket/my_directory. Dans Google Cloud Platform, lorsque vous utilisez Google BigQuery avec Dataproc, sélectionnez la même région pour que votre jeu de données BigQuery et votre cluster Dataproc puissent être exécutés. |
Location |
Sélectionnez l'un des emplacements Google multirégionaux depuis lequel ou dans lequel vous souhaitez lire ou écrire des données. Le jeu de données de ressources et le jeu de données cible doivent être dans le même emplacement. Dans les Jobs Spark, seuls les emplacements aux États-Unis et en Europe sont supportés. Pour plus d'informations concernant les emplacements Google et concernant leur utilisation, consultez Emplacements dans la documentation Google. |
Utilisation
Règle d'utilisation |
Ce composant est utilisé en standalone dans un sous-Job pour fournir la configuration de la connexion à Google BigQuery et Google Storage pour le Job complet. |
Spark Connection |
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. |