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Définir les paramètres de connexion à Databricks avec Spark Universal

Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Le Studio Talend se connecte à un cluster universel Databricks afin d'exécuter le Job depuis ce cluster.

Procédure

  1. Cliquez sur la vue Run sous l'espace de modélisation graphique, puis cliquez sur la vue Spark configuration.
  2. 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.
  3. Sélectionnez Universal dans la liste déroulante Distribution, la version Spark de votre choix dans la liste déroulante Version et Databricks dans la liste déroulante Runtime mode/environment (Mode/environnement du Runtime).
  4. 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.
    Note InformationsRemarque :
    • 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.
    Note InformationsRemarque : Si vous laissez cette case décochée, java.sql.Timestamp ou java.sql.Date peut être utilisé, selon le modèle.
    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.
  5. Renseignez les paramètres Databricks configuration :
    Paramètre Utilisation
    Cloud provider Sélectionnez le fournisseur de Cloud à utiliser : AWS, Azure ou GCP.
    Run mode Sélectionnez le mode à utiliser pour exécuter votre Job sur un cluster Databricks lorsque vous exécutez votre Job dans le Studio Talend. Avec Create and run now (Créer et exécuter maintenant), un Job est créé et exécuté immédiatement sur Databricks et avec Runs submit (Soumettre les exécutions), une exécution simple est soumise sans créer de Job dans Databricks.
    Enable Unity Catalog (Activer Unity Catalog) Cochez cette case pour tirer parti des fonctionnalités d'Unity Catalog. Ensuite, spécifiez les informations relatives à Unity Catalog dans les paramètres Catalog (Catalogue), Schéma et Volume.
    Note InformationsImportant : Tous les paramètres doivent avoir été créés dans Databricks avec les droits accordés à tous les utilisateurs autorisés, avant de les utiliser dans le Studio Talend.
    Use pool Cochez cette case pour tirer parti d'un pool de Databricks. Le cas échéant, vous devez indiquer un identifiant de pool (Pool ID) en lieu et place de l'identifiant de cluster Cluster ID. Vous devez également sélectionner Job clusters (Clusters de jobs) dans la liste déroulante Cluster type (Type de cluster).
    Endpoint Saisissez l'URL de votre espace de travail.
    Cluster ID Saisissez l'ID de votre cluster Databricks à utiliser. Cet ID est la valeur de la propriété spark.databricks.clusterUsageTags.clusterId de votre cluster Spark. Vous pouvez trouver cette propriété dans la liste des propriétés dans l'onglet Environment dans la vue Spark UI de votre cluster.
    Mode d'authentification Sélectionnez la méthode d'authentification à utiliser dans la liste déroulante :
    Authentication token (Jeton d'authentification) Saisissez le jeton d'authentification généré pour votre compte Databricks.
    Dependencies folder (Dossier des dépendances) Saisissez le répertoire utilisé pour stocker les dépendances relatives à votre Job sur Databricks Filesystem pendant l'exécution, en insérant un slash (/) à la fin du répertoire. Par exemple, saisissez /jars/ pour stocker les dépendances dans un dossier appelé jars. Ce dossier est créé à la volée s'il n'existe pas.

    À partir de Databricks 15.4 LTS, l'emplacement par défaut de la bibliothèque est déplacé de DBFS à WORKSPACE.
    Project ID Saisissez l'ID de votre projet Google Platform où se situe le projet Databricks.

    Ce champ est disponible uniquement lorsque vous sélectionnez GCP dans la liste déroulante Cloud provider.
    Bucket Saisissez le nom du bucket à utiliser pour Databricks depuis Google Platform.

    Ce champ est disponible uniquement lorsque vous sélectionnez GCP dans la liste déroulante Cloud provider.
    Workspace ID Saisissez l'ID de votre espace de travail Google Platform en respectant le format suivant : databricks-workspaceid.

    Ce champ est disponible uniquement lorsque vous sélectionnez GCP dans la liste déroulante Cloud provider.
    Identifiants Google Saisissez le chemin du répertoire dans lequel le fichier JSON contenant votre clé de compte de service est stocké, sur la machine de Talend JobServer.

    Ce champ est disponible uniquement lorsque vous sélectionnez GCP dans la liste déroulante Cloud provider.
    Poll interval when retrieving Job status (in ms) Saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel vous souhaitez que le Studio Talend demande à Spark le statut de votre Job.
    Cluster type Sélectionnez le type de cluster à utiliser dans la liste déroulante. Pour plus d'informations, consultez À propos des clusters Databricks.
    Note InformationsRemarque : Lorsque vous exécutez un Job à l'aide du Studio Talend avec Java 17, vous devez configurer la variable d'environnement JNAME=zulu17-ca-amd64 :
    • côté Databricks pour les clusters de Jobs
    • dans Init scripts à l'aide du script set_java17_dbr.sh sur S3 pour les clusters universels

    DBFS n'est plus supporté comme emplacement des scripts Init Scripts. Pour toutes les versions de Databricks, ce chemin pointe à présent vers WORKSPACE.
    Enable ACL (Activer l'ACL)

    Cochez cette case pour utiliser les listes de contrôle d'accès (ACL) afin de configurer les autorisations d'accès aux objets au niveau des espaces de travail ou des comptes.

    Dans ACL permission (Autorisation ACL), vous pouvez configurer l'autorisation d'accéder aux objets des espaces de travail via CAN_MANAGE, CAN_MANAGE_RUN, IS_OWNER ou CAN_VIEW.

    Dans ACL type (Type d'ACL), vous pouvez configurer l'autorisation d'utiliser des objets de niveau compte via User (Utilisateur), Group (Groupe) ou Service Principal (Principal de service).

    Dans le champ Name (Nom), saisissez le nom donné par l'administrateur·trice.

    Cette option est disponible lorsque l'option Cluster type (Type de cluster) est configurée à Job clusters (Clusters de Jobs). Pour plus d'informations, consultez la documentation Databricks (en anglais).
    Do not restart the cluster when submitting Cochez cette case pour empêcher le Studio Talend de redémarrer le cluster lorsque le Studio Talend soumet vos Jobs. Cependant, si vous apportez des modifications à vos Jobs, décochez cette case afin que le Studio Talend redémarre votre cluster pour prendre ces modifications en compte.
  6. Dans le champ Spark "scratch" directory, saisissez le répertoire dans lequel le Studio Talend stocke, dans le système local, les fichiers temporaires comme les fichiers JAR à transférer. Si vous lancez votre Job sous Windows, le disque par défaut est C:. Si vous laissez /tmp dans ce champ, le répertoire est C:/tmp.
  7. 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.
  8. Dans la table Advanced properties, ajoutez toute propriété Spark à utiliser pour écraser la propriété équivalente utilisée par le Studio Talend.
  9. Cochez la case Use Atlas (Utiliser Atlas) pour utiliser Atlas afin de visualiser le lignage d'un flux de données et découvrir comment ces données ont été générées par un Job Spark, y compris les composants utilisés dans ce Job et les modifications des schémas entre les composants.
    Cette option est disponible uniquement pour Spark Universal 3.3.x.

    Lorsque cette option est activée, vous devez configurer les paramètres suivants :

    • Atlas URL : saisissez l'emplacement d'Atlas auquel se connecter. C'est généralement http://nom_de_votre_noeud_atlas:port

    • Dans les champs Username et Password, saisissez respectivement les informations d'authentification pour accéder à Atlas.

    • Set Atlas configuration folder : si votre cluster Atlas contient des propriétés personnalisées, comme le SSL ou le délai avant suspension de la lecture, cochez cette case et, dans le champ qui s'affiche, saisissez un chemin vers un répertoire de votre machine locale, puis placez le fichier atlas-application.properties de votre Atlas dans ce répertoire. Ainsi, votre Job peut utiliser ces propriétés personnalisées.

      Vous devez demander à l'administrateur de votre cluster ces fichiers de configuration. Pour plus d'informations concernant ce fichier, consultez la section Client Configs dans la page Atlas configuration (en anglais).

    • Die on error : cochez cette case pour arrêter l'exécution du Job lorsque des problèmes relatifs à Atlas surviennent, par exemple des problèmes de connexion à Atlas. Sinon, laissez cette case décochée pour que votre Job continue à s'exécuter.

Résultats

Les informations de connexion au cluster Databricks sont renseignées. Vous êtes prêt·e à ordonnancer les exécutions de votre Job ou à l'exécuter immédiatement depuis ce cluster.

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