Propriétés du tJapaneseTransliterate pour Apache Spark Batch

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

Le composant tJapaneseTransliterate Spark Batch appartient à la famille Qualité de données.

Le composant de ce framework est disponible dans Talend Data Management Platform, Talend Big Data Platform, Talend Real-Time Big Data Platform, Talend Data Services Platform et 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. Cliquez sur Sync columns pour récupérer le schéma du composant précédent dans le Job. 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.
Transliteration	Les colonnes du schéma de sortie sont ajoutées à la colonne Column dans la table Transliteration. Pour chaque colonne du schéma contenant du texte en japonais à translittérer, cochez la case correspondante dans la colonne Transliterate. Cochez la case dans la ligne d'en-tête afin de sélectionner toutes les colonnes de schéma. Une fois la case Transliterate cochée, sélectionnez le système de translittération dans la liste Way to transliterate : Hiragana (valeur par défaut) : ce système convertit le texte d'entrée en japonais dans sa forme Hiragana. Katakana reading : ce système convertit le texte d'entrée en japonais (Kanji/Hiragana) dans son format de lecture Katakana. Katakana pronunication : ce système convertit le texte d'entrée en japonais (Kanji/Hiragana) dans son format de ponctuation Katakana. Revised Hepburn : ce système de romanisation est le plus utilisé. Kunrei-shiki : ce système de romanisation a été standardisé par le gouvernement japonais et l'Organisation internationale de normalisation via la norme ISO 3602. Ce système est une version modifiée du système Nihon-shiki adaptée pour le japonais moderne. Nihon-shiki : ce système de romanisation établit une correspondance unique entre kana et rōmaji.

Advanced settings

tStatCatcher Statistics	Cochez cette case pour collecter les métadonnées de traitement du Job, aussi bien au niveau du Job qu'au niveau de chaque composant.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est généralement utilisé comme composant intermédiaire et nécessite un composant d'entrée et un composant de sortie.
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 généralement utilisé comme composant intermédiaire et nécessite un composant d'entrée et un composant de sortie.

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.

Cette page vous a-t-elle aidé ?

Si vous rencontrez des problèmes sur cette page ou dans son contenu – une faute de frappe, une étape manquante ou une erreur technique – faites-le-nous savoir.

Laissez vos commentaires ici