Propriétés du tStandardizePhoneNumber pour Apache Spark Streaming

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

Le composant tStandardizePhoneNumber Spark Streaming appartient à la famille Qualité de données.

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

Basic settings

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. Des colonnes par défaut sont présentes dans le composant. Pour plus d'informations, consultez la section Colonnes par défaut.
	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.
Phone number	Sélectionnez dans les données d'entrée la colonne qui contient les numéros de téléphone souhaités.
Country code	Sélectionnez dans les données d'entrée la colonne qui contient le code pays (ISO 2). Note InformationsRemarque : Les données d'entrée traitées par ce composant doivent pouvoir fournir les codes pays ISO ainsi que les numéros de téléphones correspondants.
Customize	Cochez cette case afin de définir un code pays personnalisé (ISO 2). Cela désactive le champ Country Code et donne la priorité au code pays personnalisé pour la standardisation des numéros de téléphone. Par exemple, si les données d'entrée fournissent un ensemble de numéros de téléphone avec un mauvais code pays, ou sans code pays, alors cochez cette case et saisissez le code pays dont vous avez besoin pour la standardisation.
Phone number format for output	Sélectionnez le format à utiliser pour standardiser les numéros de téléphone souhaités. Les options disponibles sont : - E164 - International - National

Advanced settings

Avoid comparison	Cochez la case pour désactiver la comparaison effectuée au lancement entre les données d'entrée et de sortie. Cela peut accélérer l'exécution du Job qui utilise ce composant.

Global Variables

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.

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.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant, ainsi que les composants Spark Streaming de la Palette à laquelle il appartient, s'affichent uniquement lorsque vous créez un Job Spark Streaming. Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire. Vous devez utiliser l'onglet Spark Configuration dans la vue Run afin de définir la connexion à un cluster Spark donné pour le Job entier. Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie. Pour plus d'informations concernant les Jobs Spark Streaming Talend , consultez Prise en main d'un Job Streaming Spark. Notez que, dans cette documentation, sauf mention contraire, un scénario présente uniquement des Jobs Standard, c'est-à-dire des Jobs Talend traditionnels d'intégration de données.
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, ainsi que les composants Spark Streaming de la Palette à laquelle il appartient, s'affichent uniquement lorsque vous créez un Job Spark Streaming.

Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire.

Vous devez utiliser l'onglet Spark Configuration dans la vue Run afin de définir la connexion à un cluster Spark donné pour le Job entier.

Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

Pour plus d'informations concernant les Jobs Spark Streaming Talend , consultez Prise en main d'un Job Streaming Spark.

Notez que, dans cette documentation, sauf mention contraire, un scénario présente uniquement des Jobs Standard, c'est-à-dire des Jobs Talend traditionnels d'intégration de données.

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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