Définir les paramètres de connexion des scripts Spark-submit avec Spark Universal

Le mode Spark-submit des scripts vous permet de tirer parti d'un cluster HPE Ezmeral Data Fabric v9.1.x pour exécuter vos Jobs Spark Batch.

Pour plus d'informations concernant HPE Data Fabric, consultez sa documentation (en anglais).

Vous pouvez également utiliser ce mode avec d'autres clusters. Cela est possible car les scripts Spark-submit sont conçus pour fonctionner avec tous les gestionnaires de clusters supportés par Spark, comme vous pouvez le constater dans la documentation Spark cluster managers (uniquement en anglais) (en anglais).

Procédure

Cliquez sur la vue Run sous l'espace de modélisation graphique, puis cliquez sur la vue Spark configuration.
Sélectionnez Built-in dans la liste déroulante Property type.
Si vous avez déjà configuré les paramètres de connexion dans le Repository, comme expliqué dans Centraliser une connexion à Hadoop, vous pouvez réutiliser ces paramètres. Pour ce faire, sélectionnez Repository dans la liste Property type, cliquez sur le bouton [...] pour ouvrir la boîte de dialogue Repository Content et sélectionnez la connexion à Hadoop à utiliser.
Note InformationsConseil : Configurer la connexion dans le Repository vous permet d'éviter de configurer cette connexion chaque fois que vous en avez besoin dans la vue Spark Configuration de vos Jobs Spark. Les champs sont automatiquement renseignés.
Sélectionnez Universal dans la liste déroulante Distribution, la version Spark de votre choix dans la liste déroulante Version et Spark-submit scripts (Scripts spark-submit) dans la liste déroulante Runtime mode/environment (Mode/environnement du Runtime).
Spécifiez le chemin d'accès au répertoire du cluster dans lequel sont stockés les scripts Spark-submit, par exemple /opt/mapr/spark/spark-3.3.2.
Si vous devez exécuter votre Job Spark sur Windows, spécifiez l'emplacement du programme winutils.exe à utiliser :
- Si vous savez où se trouve le fichier winutils.exe et que vous souhaitez l'utiliser, cochez la case Define the Hadoop home directory et saisissez le répertoire dans lequel est stocké winutils.exe.
- Sinon, laissez la case Define the Hadoop home directory décochée, le Studio Talend en génère un lui-même et l'utilise automatiquement pour ce Job.

Saisissez les informations simples de configuration :

Paramètre	Utilisation
Use local timezone	Cochez cette case pour laisser Spark utiliser le fuseau horaire local fourni par le système. Si vous décochez cette case, Spark utilise le fuseau horaire UTC. Certains composants ont également une case Use local timezone for date. Si vous décochez la case du composant, il hérite du fuseau horaire de la configuration Spark.
Use dataset API in migrated components	Cochez cette case pour laisser les composants utiliser l'API Dataset (DS) au lieu de l'API RDD (Resilient Distributed Dataset) : Si vous cochez la case, les composants dans le Job s'exécutent avec DS, ce qui améliore les performances. Si vous décochez la case, les composants dans le Job s'exécutent avec RDD, ce qui signifie que le Job reste inchangé. Cela assure la rétrocompatibilité. Cette case est cochée par défaut, mais, si vous importez des Jobs depuis une version 7.3 vers une plus ancienne, la case sera décochée, car ces Jobs s'exécutent avec RDD. Note InformationsImportant : Si votre Job contient les composants tDeltaLakeInput et tDeltaLakeOutput, vous devez cocher cette case.
Use timestamp for dataset components	Cochez cette case pour utiliser java.sql.Timestamp pour les dates. Si vous laissez cette case décochée, java.sql.Timestamp ou java.sql.Date peut être utilisé, selon le modèle.

Paramètre

Utilisation

Use local timezone

Cochez cette case pour laisser Spark utiliser le fuseau horaire local fourni par le système.

Si vous décochez cette case, Spark utilise le fuseau horaire UTC.
Certains composants ont également une case Use local timezone for date. Si vous décochez la case du composant, il hérite du fuseau horaire de la configuration Spark.

Use dataset API in migrated components

Cochez cette case pour laisser les composants utiliser l'API Dataset (DS) au lieu de l'API RDD (Resilient Distributed Dataset) :

Si vous cochez la case, les composants dans le Job s'exécutent avec DS, ce qui améliore les performances.
Si vous décochez la case, les composants dans le Job s'exécutent avec RDD, ce qui signifie que le Job reste inchangé. Cela assure la rétrocompatibilité.

Cette case est cochée par défaut, mais, si vous importez des Jobs depuis une version 7.3 vers une plus ancienne, la case sera décochée, car ces Jobs s'exécutent avec RDD.

Important : Si votre Job contient les composants tDeltaLakeInput et tDeltaLakeOutput, vous devez cocher cette case.

Use timestamp for dataset components

Cochez cette case pour utiliser java.sql.Timestamp pour les dates.

Si vous laissez cette case décochée, java.sql.Timestamp ou java.sql.Date peut être utilisé, selon le modèle.

Dans le champ Spark "scratch" directory, saisissez le répertoire dans lequel le Studio Talend stocke, dans le système local, les fichiers temporaires.

Par exemple, les fichiers JAR à transférer sont stockés à cet endroit.
Si vous lancez votre Job sous Windows, le disque par défaut est C:. Ainsi, si vous laissez /tmp dans ce champ, le répertoire est C:/tmp.
S'il vous faut un Job résistant aux échecs, cochez la case Activate checkpointing pour activer l'opération de points de contrôle Spark.
Dans le champ Checkpoint directory, saisissez le chemin du répertoire dans lequel Spark stocke, dans le système de fichiers du cluster, les données contextuelles des calculs, comme les métadonnées et les RDD générés par ce calcul.
Dans la table Advanced properties, ajoutez toute propriété Spark à utiliser pour écraser la propriété équivalente utilisée par le Studio Talend.

Résultats

Les informations de connexion sont renseignées. Vous êtes prêt·e à ordonnancer les exécutions de votre Job Spark ou à l'exécuter immédiatement.

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