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Propriétés du tBigQueryOutput pour Apache Spark Streaming

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

Le composant tBigQueryOutput Spark Streaming appartient à la famille Bases de données.

Ce composant est disponible dans Talend Real-Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Propriétés	Description
Dataset	Saisissez le nom du jeu de données auquel la table à créer ou mettre à jour appartient. 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.
Table	Saisissez le nom de la table à créer ou à mettre à jour.
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.

Propriétés

Description

Dataset

Saisissez le nom du jeu de données auquel la table à créer ou mettre à jour appartient.

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.

Table

Saisissez le nom de la table à créer ou à mettre à jour.

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.

Utilisation

Conseils d'utilisation	Description
Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée. Il écrit des données dans une table Google BigQuery donnée. Placez un composant tBigQueryConfiguration dans le même Job pour utiliser les informations de connexion à BigQuery fournies par le tBigQueryConfiguration.
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.

Conseils d'utilisation

Description

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée. Il écrit des données dans une table Google BigQuery donnée.

Placez un composant tBigQueryConfiguration dans le même Job pour utiliser les informations de connexion à BigQuery fournies par le tBigQueryConfiguration.

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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