Apache Spark StreamingのtAvroInputプロパティ

[Define a storage configuration component] (ストレージ設定コンポーネントを定義)

HDFSなどのターゲットファイルシステムへの接続の設定情報を提供するために使用する設定コンポーネントを選択します。

このチェックボックスをオフにすると、ターゲットファイルシステムはローカルシステムになります。

使用する接続設定は同じジョブ内にあることが必要です。たとえば、tHDFSConfigurationコンポーネントをジョブにドロップした場合は、このコンポーネントを選択して、所定のHDFSシステム内で結果を書き込むことができます。

[Property type] (プロパティタイプ)

[Built-in] (組み込み)と[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。

プロパティは、[Repository] (リポジトリー)ツリーの[Hadoop Cluster] (Hadoopクラスター)ノードに一元的に保存されます。

後続するフィールドは、取得されたデータを使用して事前に入力されます。

[Hadoop Cluster] (Hadoopクラスター)ノードの詳細は、Getting Started Guideをご覧ください。

[Schema] (スキーマ)と[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。

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。

[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。

[Folder/File] (フォルダー/ファイル)

ファイルシステムで使用するデータを参照するか、パスを入力します。

このフィールドに複数のファイルまたはディレクトリーを指定する場合は、各パスをコンマ（,）で区切ります。

参照用のボタンはSpark Localモードでは機能しません。お使いのディストリビューションでStudioがサポートしているその他のSpark Yarnモードを使用している場合は、同じジョブ内の設定コンポーネント(tHDFSConfigurationなど)で接続を正しく設定したことを確認する必要があります。使用されるファイルシステムに応じて設定コンポーネントを使用します。

Die on error (エラー発生時に強制終了)

このチェックボックスを選択すると、エラー発生時にジョブの実行が停止されます。

エラーの発生した行をスキップし、エラーが発生していない行の処理を完了するには、このチェックボックスをオフにします。エラーをスキップしたら、[Row] (行)> [Reject] (リジェクト)リンクを使用してエラーの発生した行を収集できます。

[Set minimum partitions] (最小パーティションを設定)

このチェックボックスを選択すると、Sparkのデフォルトのパーティショニング動作により入力データから作成されるパーティションの数を制御できます。

表示されたフィールドに、取得するパーティションの最小数を引用符なしで入力します。

一般に、パーティション数の制御においては、少なくとも並列処理を実行するパーティションの数を設定できますが、利用可能なメモリ容量およびネットワークのデータ転送負荷を考慮する必要があります。

[Use hierarchical mode] (階層モードを使用)

バイナリ(階層を含む) Avroスキーマを、現在のコンポーネントのスキーマエディターに定義されているフラットスキーマにマップする場合は、このこのチェックボックスを選択します。処理するAvroメッセージto be processed is がフラットの場合は、このチェックボックスをオフのままにしておきます。

オンにする場合は、次のパラメーターを設定する必要があります。

• [Mapping]: 現在のコンポーネントのスキーマカラムと処理する階層Avroメッセージに保存されているデータの間にマップを作成します。[Node] (ノード)カラム内に、Avroメッセージから読み取るデータをポイントするJSONパスを入力する必要があります。

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、tMapコンポーネントのメインフローのルックアップフロー(結合操作の右側)を提供する目的でのみ使用されます。このような状況では、このtMapによって使用されるルックアップモデルは、1回限り読み取られる必要があります。

このコンポーネントは、所属するSpark Streamingのコンポーネントのパレットと共に、Spark Streaming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)

この接続は、ジョブごとに有効になります。