Propriétés du tJDBCConfiguration pour Apache Spark Streaming

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

Le composant tJDBCConfiguration 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

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.
URL JDBC	URL JDBC de la base de données à utiliser. Par exemple, l'URL JDBC de la base de données Amazon Redshift est `jdbc:redshift://endpoint:port/database`. Si vous utilisez Spark V1.3, cette URL doit contenir les informations d'authentification, notamment : jdbc:mysql://XX.XX.XX.XX:3306/Talend?user=ychen&password=talend Si vous utilisez Databricks, la valeur de cette URL JDBC se trouve dans l'onglet JDBC/ODBC de l'interface Web de votre cluster Databricks. Pour accéder à cet onglet, dans l'ongletConfiguration de la page de votre cluster Databricks, faites défiler vers le bas de la page et cliquez sur l'onglet JDBC/ODBC.
Jar du pilote	Renseignez cette table pour charger les pilotes Jar requis. Pour ce faire, cliquez sur le bouton [+], sous la table, pour ajouter autant de lignes que nécessaire, chaque ligne pour un Jar de pilote. Sélectionnez la cellule et cliquez sur le bouton [...] à droite de la cellule pour ouvrir la boîte de dialogue Module, dans laquelle vous pouvez sélectionner le Jar du pilote à utiliser. Par exemple, le pilote Jar `RedshiftJDBC41-1.1.13.1013.jar` pour la base de données Redshift. Pour plus d'informations, consultez Importer un pilote de base de données.
Driver Class	Saisissez entre guillemets doubles le nom de la classe pour le pilote spécifié. Par exemple, pour le pilote `RedshiftJDBC41-1.1.13.1013.jar`, le nom à saisir est `com.amazon.redshift.jdbc41.Driver`.
Username et Password	Saisissez les informations d'authentification de la base de données à laquelle vous devez vous connecter. Pour saisir le mot de passe, cliquez sur le bouton [...] à côté du champ Password, puis, dans la boîte de dialogue qui s'ouvre, saisissez le mot de passe entre guillemets doubles et cliquez sur OK afin de sauvegarder les paramètres. Si vous utilisez Databricks, saisissez `token` dans le champ Username et votre jeton Databricks dans le champ Password. Le jeton est le jeton d'authentification généré pour votre compte utilisateur·rice Databricks. Vous pouvez générer ou trouver ce jeton sur la page User settings de votre espace de travail Databricks. Pour plus d'informations, consultez Gérer les jetons d’accès personnels dans la documentation Azure. Disponible à partir de la version 1.4 de Spark.
Additional JDBC Parameters	Définissez des propriétés de connexion supplémentaires pour la connexion à la base de données que vous créez. Les propriétés sont séparées par un point-virgule et chaque propriété est une paire clé-valeur. Par exemple, encryption=1;clientname=Talend. Ce champ n'est pas disponible si la case Use an existing connection est cochée.

Advanced settings

Connection pool	Dans cette zone, configurez, pour chaque exécuteur Spark, le pool de connexions utilisé pour contrôler le nombre de connexions qui restent ouvertes simultanément. Généralement, les valeurs par défaut données aux paramètres suivants du pool de connexions conviennent à la plupart des cas d'utilisation. Max total number of connections : saisissez le nombre maximal de connexions (actives ou inactives) autorisées à rester ouvertes simultanément. Le nombre par défaut est 8. Si vous saisissez -1, vous autorisez un nombre illimité de connexions ouvertes simultanément. Max waiting time (ms) : saisissez le temps maximum d'attente à la fin duquel la réponse à une demande d'utilisation de connexion doit être retournée par le pool de connexions. Par défaut, la valeur est -1, c'est-à-dire un temps illimité. Min number of idle connections : saisissez le nombre minimal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions. Max number of idle connections : saisissez le nombre maximal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.
Evict connections	Cochez cette case pour définir les critères de destruction de connexions dans le pool de connexions. Les champs suivants sont affichés une fois la case cochée. Time between two eviction runs : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel le composant vérifie le statut des connexions et détruit les connexions inactives. Min idle time for a connection to be eligible to eviction : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel les connexions inactives sont détruites. Soft min idle time for a connection to be eligible to eviction : ce paramètre fonctionne de la même manière que l'option Min idle time for a connection to be eligible to eviction mais garde le nombre minimal de connexions inactives, nombre défini dans le champ Min number of idle connections.

Connection pool

Dans cette zone, configurez, pour chaque exécuteur Spark, le pool de connexions utilisé pour contrôler le nombre de connexions qui restent ouvertes simultanément. Généralement, les valeurs par défaut données aux paramètres suivants du pool de connexions conviennent à la plupart des cas d'utilisation.

Max total number of connections : saisissez le nombre maximal de connexions (actives ou inactives) autorisées à rester ouvertes simultanément.

Le nombre par défaut est 8. Si vous saisissez -1, vous autorisez un nombre illimité de connexions ouvertes simultanément.
Max waiting time (ms) : saisissez le temps maximum d'attente à la fin duquel la réponse à une demande d'utilisation de connexion doit être retournée par le pool de connexions. Par défaut, la valeur est -1, c'est-à-dire un temps illimité.
Min number of idle connections : saisissez le nombre minimal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.
Max number of idle connections : saisissez le nombre maximal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.

Evict connections

Cochez cette case pour définir les critères de destruction de connexions dans le pool de connexions. Les champs suivants sont affichés une fois la case cochée.

Time between two eviction runs : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel le composant vérifie le statut des connexions et détruit les connexions inactives.
Min idle time for a connection to be eligible to eviction : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel les connexions inactives sont détruites.
Soft min idle time for a connection to be eligible to eviction : ce paramètre fonctionne de la même manière que l'option Min idle time for a connection to be eligible to eviction mais garde le nombre minimal de connexions inactives, nombre défini dans le champ Min number of idle connections.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants. La configuration dans un composant tJDBCConfiguration s'applique uniquement aux composants JDBC associés, dans le même Job. En d'autres termes, les composants JDBC utilisés dans un Job parent ou enfant et appelés par un tRunJob ne peuvent réutiliser cette configuration.
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 est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants.

La configuration dans un composant tJDBCConfiguration s'applique uniquement aux composants JDBC associés, dans le même Job. En d'autres termes, les composants JDBC utilisés dans un Job parent ou enfant et appelés par un tRunJob ne peuvent réutiliser cette configuration.

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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