Propriétés du tHBaseDeleteRows pour Apache Spark Batch

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

Le composant tHBaseDeleteRows Spark Batch appartient à la famille Bases de données.

Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend avec Big Data nécessitant une souscription et dans Talend Data Fabric.

Remarque : Ce composant est disponible uniquement si vous avez installé la mise à jour mensuelle 8.0.1-R2023-04 du Studio Talend ou une plus récente fournie par Talend. Pour plus d'informations, contactez votre administrateur ou administratrice.

Basic settings

Storage Configuration	Sélectionnez le composant tHBaseConfiguration duquel le système Spark à utiliser lit les informations de configuration pour se connecter à HBase.
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.
Table name (Nom de table)	Saisissez le nom de la table HBase de laquelle supprimer des lignes. Cette table doit déjà exister.
Row key column	Sélectionnez une colonne dans la liste déroulante. La colonne sera utilisée comme colonne de clé de ligne de la table HBase.
Custom Row Key	Cochez la case afin d'utiliser les clés de ligne personnalisées. Lorsque la case est cochée, le champ correspondant s'affiche. Saisissez ensuite la clé de ligne personnalisée pour indexer les lignes de la table HBase en cours de création. Par exemple, vous pouvez saisir "France"+Numeric.sequence("s1",1,1) afin de produire des séries de clé de lignes : `France1`, `France2`, `France3`, etc.
Die on HBase errors	Sélectionnez cette option pour arrêter l'exécution du Job lorsqu'une erreur HBase survient.

Variables globales

Variables globales	ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case. Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant. Une variable After fonctionne après l'exécution d'un composant. Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser. Pour plus d'informations concernant les variables, consultez Utiliser les contextes et les variables.

ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case.

Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant. Une variable After fonctionne après l'exécution d'un composant.

Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser.

Pour plus d'informations concernant les variables, consultez Utiliser les contextes et les variables.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant peut être utilisé en tant que composant standalone.
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 peut être utilisé en tant que composant standalone.

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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