Propriétés du tMapRDBInput pour Apache Spark Batch

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

Le composant tMapRDBInput 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.

Basic settings

Storage configuration	Sélectionnez le composant tMapRDBConfiguration à partir duquel le système Spark à utiliser lit les informations de configuration pour se connecter à MapRDB.
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.
Table Name	Saisissez le nom de la table de la base de données de laquelle vous souhaitez extraire les colonnes.
Table Namespace mappings	Saisissez la chaîne de caractères à utiliser pour construire le mapping entre une table Apache HBase table et une table MapR. Pour plus d'informations concernant la syntaxe valide à utiliser, consultez http://doc.mapr.com/display/MapR40x/Mapping+Table+Namespace+Between+Apache+HBase+Tables+and+MapR+Tables (en anglais).
Mapping	Renseignez cette table afin de mapper les colonnes de la table à utiliser avec les colonnes du schéma défini pour le flux de données à traiter.
Is by filter	Cochez cette case pour utiliser des filtres HBase afin d'effectuer une sélection granulaire fine depuis votre base de données, comme une sélection de clés ou de valeurs, selon des expressions régulières. Une fois cette case cochée, la table Filter utilisée pour définir les conditions de filtre devient disponible. Cette fonctionnalité tire parti des filtres fournis par HBase et sujets aux contraintes présentées dans la documentation Apache HBase. Un niveau avancé de connaissances de HBase est requis pour que les utilisateurs et utilisatrices puissent utiliser pleinement ces filtres.
Logical operation	Sélectionnez l'opérateur à utiliser pour définir la relation logique entre les filtres. Les opérateurs disponibles sont : And : chaque condition de filtre définie doit être satisfaite. Elle représente la relation FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL. Or : au moins une des conditions de filtre définie doit être satisfaite. Elle représente la relation FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE.
Filter	Cliquez sur le bouton sous cette table pour ajouter autant de lignes que nécessaire. Chaque ligne représente un filtre. Les paramètres que vous devez configurer pour un filtre sont : Filter type : la liste déroulante présente les types de filtre prédéfinis par HBase. Sélectionnez le type de filtre à utiliser. Filter column : saisissez le nom de la colonne (qualifier) sur laquelle vous devez appliquer le filtre actif. Ce paramètre est obligatoire selon le type de filtre et le comparateur que vous utilisez. Par exemple, ce paramètre n'est pas utilisé par le type Row Filter mais est requis pour le type Single Column Value Filter. Filter family : saisissez la famille de colonne sur laquelle vous devez appliquer le filtre actif. Ce paramètre est obligatoire selon le type de filtre et le comparateur que vous utilisez. Par exemple, ce paramètre n'est pas utilisé par le type Row Filter mais est requis pour le type Single Column Value Filter. Filter operation : sélectionnez dans la liste déroulante l'opération à utiliser pour le filtre actif. Filter Value : saisissez le valeur sur laquelle utiliser l'opérateur sélectionné dans la liste Filter operation. Filter comparator type : sélectionnez le type de comparateur à combiner au filtre que vous utilisez. Selon le type de filtre (Filter type) que vous utilisez, certains paramètres, voire tous les paramètres sont obligatoires. Pour plus d'informations, consultez Filtres HBase.
Die on HBase error	Cochez cette case pour arrêter l'exécution du Job lorsqu'une erreur survient. Décochez la case pour ignorer les lignes en erreur et terminer le traitement des lignes sans erreur. Lorsque les erreurs sont ignorées, vous pouvez récupérer les lignes en erreur en utilisant la connexion Row > Reject.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie. Ce composant utilise un composant tMapRDBConfiguration présent dans le même Job pour se connecter à MapR-DB.
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 en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie.

Ce composant utilise un composant tMapRDBConfiguration présent dans le même Job pour se connecter à MapR-DB.

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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