Propriétés du tPubSubInput pour Apache Spark Streaming

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

Le composant tPubSubInput Spark Streaming appartient à la famille Messaging.

Si vous utilisez Dataproc 1.4 et supérieures comme cluster Spark, assurez-vous de cocher la case Allow API access to all Google Cloud services in the same project lors de la création du cluster sur Google Cloud Platform pour pouvoir exécuter PubService.

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

Basic settings

Define a Goolge Cloud configuration component	Si vous utilisez Dataproc comme votre cluster Spark, cochez cette case. Sinon, cochez cette case pour permettre au composant Pub/Sub d'utiliser les informations de configuration de Google Cloud fournies par un composant tGoogleCloudConfiguration.
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. Notez que le schéma de ce composant est en lecture seule. Il stocke le corps du message envoyé du producteur du message.
Output type	Sélectionnez le type de données à envoyer au composant suivant. Généralement, il est recommandé d'utiliser le type `String`, car le tPubSubInput peut automatiquement traduire les messages PubSub de type byte[] en chaînes de caractères, pour qu'ils soient traités par le Job. Cependant, si ce format de messages n'est pas connu par le tPubSubInput, comme le Protobuf, vous pouvez sélectionner byte et utiliser un composant Custom code comme le tJavaRow afin de désérialiser les messages en chaînes de caractères afin que les autres composants du même Job puissent traiter ces messages.
Topic name	Saisissez le nom du topic à partir duquel vous souhaitez consommer les messages.
Subscription name	Saisissez le nom de la souscription qui doit consommer le topic spécifié. Si la souscription existe, elle doit être connectée au topic en question ; si la souscription n'existe pas, elle doit être créée et connectée au topic en question lors de l'exécution.

Advanced settings

Niveau de stockage	Dans la liste déroulante Storage level affichée, sélectionnez comment stocker les RDD en cache, dans la mémoire uniquement, ou dans la mémoire et sur le disque. Pour plus d'informations concernant chaque niveau de stockage, consultez https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#rdd-persistence (en anglais).

Niveau de stockage

Dans la liste déroulante Storage level affichée, sélectionnez comment stocker les RDD en cache, dans la mémoire uniquement, ou dans la mémoire et sur le disque.

Pour plus d'informations concernant chaque niveau de stockage, consultez https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#rdd-persistence (en anglais).

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie.
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 : 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.
Autorisations d'accès à PubSub	Lorsque vous utilisez Pub/Sub avec un cluster Dataproc, assurez-vous que ce cluster possède les autorisations appropriées pour accéder au service Pub/Sub. Pour cela, vous pouvez créer un cluster Dataproc en cochant la case Allow API access to all Google Cloud services dans le même projet, dans les options avancées sur Google Cloud Platform, ou via l'invite de commande, en assignant les portées explicitement (l'exemple suivant concerne un cluster de test à faible puissance) : `gcloud beta dataproc clusters create CLUSTER_ID \ --zone europe-west1-b \ --master-machine-type n1-standard-2 \ --master-boot-disk-size 50 \ --num-workers 2 \ --worker-machine-type n1-standard-2 \ --worker-boot-disk-size 50 \ --scopes 'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform' \ --project PROJECT_ID`

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