| 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.
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| 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.
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| 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.
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| Parallelize output files writing (Paralléliser l'écriture des fichiers de sortie) |
Cochez cette case pour permettre au Job Spark Batch d'exécuter plusieurs threads en parallèle lors de l'écriture de fichiers de sortie. Cette option améliore les performances du temps d'exécution. Lorsque vous laissez cette case décochée, les fichiers de sortie sont écrits en séquence dans un seul thread.
Au niveau des sous-Jobs, chacun est traité en séquence. Seul le fichier de sortie contenu dans le sous-Job est parallélisé.
Cette option est disponible uniquement pour les Jobs Spark Batch contenant les composants de sortie suivants :
- tAvroOutput
- tFileOutputDelimited (uniquement lorsque la case Use dataset API in migrated components (Utiliser l'API Dataset dans les composants migrés) est cochée)
- tFileOutputParquet
Note InformationsImportant : Pour éviter les problèmes de mémoire au cours de l'exécution du Job, vous devez prendre en compte la taille des fichiers en cours d'écriture et la capacité de l'environnement d’exécution utilisant ce paramètre.
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