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Apache Spark BatchのtRedshiftInputプロパティ

これらのプロパティは、Spark Batchのジョブのフレームワークで実行されているtRedshiftInputの設定で使われます。

Spark BatchtRedshiftInputコンポーネントは、データベースファミリーに属しています。

このフレームワーク内のコンポーネントは、ビッグデータ対応のTalend 製品すべて、およびTalend Data Fabricで使用できます。

基本設定

[Property type] (プロパティタイプ)

[Built-in] (組み込み)[Repository] (リポジトリー)のいずれかです。

[Built-In] (組み込み): 一元的に保存されるプロパティデータはありません。

[Repository] (リポジトリー): プロパティが保存されているリポジトリーファイルを選択します。

このアイコンをクリックすると、データベース接続ウィザードが開き、コンポーネント[Basic settings] (基本設定)ビューに設定したデータベース接続パラメーターが保存されます。

データベース接続パラメーターの設定と保管の詳細は、Talend Studioユーザーガイドをご覧ください。

[Use an existing connection] (既存の接続を使用)

定義済みの接続の詳細を再利用する場合は、このチェックボックスをオンにして、[Component List] (コンポーネントリスト)ドロップダウンリストから、目的の接続コンポーネントを選択します。

[Host] (ホスト)

Redshiftで、接続する必要のあるデータベースのエンドポイントを入力します。

[Port] (ポート)

Redshiftで、接続する必要のあるデータベースのポート番号を入力します。

関連情報は、RedshiftのWebコンソールの[Cluster Database Properties] (クラスターデータベースプロパティ)エリアにあります。

詳細は、Managing clusters console (英語のみ)をご覧ください。

[Username] (ユーザー名)[Password] (パスワード)

接続先とする必要のあるRedshiftデータベースに認証情報を入力します。

パスワードを入力するには、パスワードフィールドの横にある[...]ボタンをクリックし、ポップアップダイアログボックスにパスワードを二重引用符の間に入力し、OKをクリックして設定を保存します。

[Database] (データベース)

Redshiftで、接続する必要のあるデータベースの名前を入力します。

関連情報は、RedshiftのWebコンソールの[Cluster Database Properties] (クラスターデータベースプロパティ)エリアにあります。

詳細は、Managing clusters console (英語のみ)をご覧ください。

スキーマ

Redshiftで使用するデータベーススキーマの名前を入力します。デフォルトスキーマはPUBLICという名前です。

Redshiftに関するスキーマは、オペレーティングシステムのディレクトリーと似ています。Redshiftのスキーマについては、Schemas (英語のみ)をご覧ください。

[Additional JDBC Parameters] (追加のJDBCパラメーター)

作成する接続の追加のJDBCプロパティを指定します。プロパティはアンパサンド(&)で区切られ、各プロパティはキー-値ペアです。たとえば、ssl=true & sslfactory=com.amazon.redshift.ssl.NonValidatingFactoryになります。これは、SSLを使用して接続が作成されることを意味します。

[S3 configuration] (S3設定)

S3に接続するための設定の詳細をSparkに使用させるtS3Configurationコンポーネントを選択します。

使用するtS3Configuration[S3 configuration] (S3設定)リストに表示されるように、このtS3Configurationコンポーネントと共にtRedshiftConfigurationを同じジョブにドロップする必要があります。

[S3 temp path] (S3一時パス)

Redshiftと送受信するデータの一時的な保存先にするS3内の場所を入力します。

このパスは、tS3Configuration[Basic settings] (基本設定)タブで設定する必要のある一時パスからは独立しています。

[Schema] (スキーマ)[Edit schema] (スキーマを編集)

スキーマとは行の説明のことです。処理して次のコンポーネントに渡すフィールド(カラム)数を定義します。Sparkジョブを作成する場合、フィールドの命名時は予約語のlineを避けます。

 

[Built-in] (組み込み): そのコンポーネントに対してのみスキーマを作成し、ローカルに保管します。

 

[Repository] (リポジトリー): スキーマは作成済みで、リポジトリーに保管されています。さまざまなプロジェクトやジョブデザインで再利用できます。

 

スキーマを変更するには[Edit schema] (スキーマを編集)をクリックします。現在のスキーマがリポジトリータイプの場合は、3つのオプションを利用できます。

  • [View schema] (スキーマを表示): スキーマのみを表示する場合は、このオプションを選択します。

  • [Change to built-in property] (組み込みのプロパティに変更): ローカルで変更を行うためにスキーマを組み込みに変更する場合は、このオプションを選択します。

  • [Update repository connection] (リポジトリー接続をアップデート): リポジトリーに保存されているスキーマに変更を加え、変更後にそのコンテンツをすべてのジョブにプロパゲートするかどうかを決める場合は、このオプションを選択します。変更を現在のジョブにのみ反映する場合は、変更後、[No] (いいえ)を選択し、[Repository Content] (リポジトリーコンテンツ)ウィンドウで再びこのスキーマのメタデータを選択します。

[Table name] (テーブル名)

データが読み取られるテーブルの名前を入力します。

このフィールドは、[Read from] (読み取り元)ドロップダウンリストから[Table] (テーブル)を選択した場合のみ利用できます。

[Read from] (読み取り元)

読み取るデータのソースのタイプを選択します。
  • [Table] (テーブル): tRedshiftInputは、[Table name] (テーブル名)フィールドで指定されたテーブルのデータを読み取ります。

  • [Query] (クエリー): tRedshiftInputは、[Query] (クエリー)フィールドに書き込まれたクエリーの結果を読み取ります。

[Query Type] (クエリータイプ)[Query] (クエリー)

スキーマ定義に対応する必要がある、フィールドの適切な順序に特に注意を払うデータベースクエリーステートメントを指定します。

クエリーでプッシュダウン述語を使用して、データベースからのデータをフィルタリングできます。Sparkは次の演算子をサポートしています。
  • [Filter] (フィルター)
  • [Limit] (制限事項)

これらのフィールドは、[Read from] (読み取り元)ドロップダウンリストから[Query] (クエリー)を選択した場合のみ利用できます。

[Guess Query] (クエリーを推測)

[Guess Query] (クエリーを推測)ボタンをクリックして、クエリーフィールド内のテーブルスキーマに対応するクエリーを生成します。

詳細設定

[Trim all the String/Char columns] (すべての文字列/文字カラムをトリミング)

このチェックボックスを選択すると、先行ホワイトスペースおよび後続ホワイトスペースがすべての文字列/文字カラムから削除されます。

[Trim column] (カラムをトリミング)

このテーブルは使用されているスキーマで自動入力されます。トリミングするカラムに対応するチェックボックスをオンにします。

使用方法

使用ルール

このコンポーネントは、開始コンポーネントとして使用され、出力リンクを必要とします。

このコンポーネントは、Redshiftに接続するために同じジョブ内にあるtRedshiftConfigurationコンポーネントを使用する必要があります。tRedshiftConfigurationを使用するには、このコンポーネントと共にtRedshiftConfigurationコンポーネントをドロップし、このコンポーネントの[Basic settings] (基本設定)を指定する必要があります。

このコンポーネントは、所属するSpark Batchのコンポーネントのパレットと共に、Spark Batchジョブを作成している場合にだけ表示されます。

特に明記していない限り、このドキュメントのシナリオでは、標準ジョブ、つまり従来の Talend データ統合ジョブだけを扱います。

[Spark Connection] (Spark接続)

[Run] (実行)ビューの[Spark configuration] (Spark設定)タブで、ジョブ全体でのSparkクラスターへの接続を定義します。また、ジョブでは、依存jarファイルを実行することを想定しているため、Sparkがこれらのjarファイルにアクセスできるように、これらのファイルの転送先にするファイルシステム内のディレクトリーを指定する必要があります。
  • Yarnモード(YarnクライアントまたはYarnクラスター):
    • Google Dataprocを使用している場合、[Spark configuration] (Spark設定)タブの[Google Storage staging bucket] (Google Storageステージングバケット)フィールドにバケットを指定します。

    • HDInsightを使用している場合、[Spark configuration] (Spark設定)タブの[Windows Azure Storage configuration] (Windows Azure Storage設定)エリアでジョブのデプロイメントに使用するブロブを指定します。

    • Altusを使用する場合は、[Spark configuration] (Spark設定)タブでジョブのデプロイにS3バケットまたはAzure Data Lake Storageを指定します。
    • Quboleを使用する場合は、ジョブにtS3Configurationを追加し、QuboleでS3システム内に実際のビジネスデータを書き込みます。tS3Configurationを使用しないと、このビジネスデータはQubole HDFSシステムに書き込まれ、クラスターをシャットダウンすると破棄されます。
    • オンプレミスのディストリビューションを使用する場合は、クラスターで使われているファイルシステムに対応する設定コンポーネントを使用します。一般的に、このシステムはHDFSになるため、tHDFSConfigurationを使用します。

  • [Standalone mode] (スタンドアロンモード): クラスターで使われているファイルシステム(tHDFSConfiguration Apache Spark BatchtS3Configuration Apache Spark Batchなど)に対応する設定コンポーネントを使用します。

    ジョブ内に設定コンポーネントがない状態でDatabricksを使用している場合、ビジネスデータはDBFS (Databricks Filesystem)に直接書き込まれます。

この接続は、ジョブごとに有効になります。

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