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Apache Spark BatchのtCassandraInputプロパティ

これらのプロパティは、Spark Batchジョブのフレームワークで実行されているtCassandraInputの設定に使用します。

Spark BatchtCassandraInput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

[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。

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。

このコンポーネントのスキーマは、オブジェクトタイプとリストタイプに対応していません。

[Keyspace]

データを読み取るキースペースの名前を入力します。

[Column family] (カラムファミリー)

データを読み取るカラムファミリーの名前を入力します。

[Selected column function] (選択済みカラムファンクション)

[TTL](存続期間)または[writeTime]プロパティを取得するために必要なカラムを選択します。

[TTL]プロパティは、カラムのレコードが期限切れになるまでの時間を判別します。[writeTime]プロパティは、レコードが作成された時刻を示します。

これらのプロパティの詳細は、Cassandra CQLに関するDatastaxのドキュメンテーションをご覧ください。

[Filter function] (フィルターファンクション)

処理するレコードを選択するために使用する必要があるフィルターを定義します。

コンポーネントでは使用するフィルターによりWHERE ALLOW FILTERING句が生成されるため、このフィルターファンクションはこのCassandra句の制限に依存することになります。

[Order by clustering column] (クラスタリングカラム別の順序)

取得レコードをソートする方法を選択します。データをソートしない場合、[NONE] (なし)を選択できます。

[Use limit] (使用制限)

このチェックボックスを選択すると、 最初の行から取得する行数を入力する[Limit per partition] (パーティションごとの制限)フィールドが表示されます。

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では、同じジョブに存在するtCassandraConfigurationコンポーネントを1つのみ使用して、Cassandraに接続する必要があります。同じジョブに複数のtCassandraConfigurationコンポーネントが存在すると、ジョブの実行が失敗します。

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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