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Apache Spark StreamingのtHBaseConfigurationプロパティ

これらのプロパティは、Spark Streamingジョブのフレームワークで実行されているtHBaseConfigurationを設定するために使われます。

Spark StreamingtHBaseConfigurationコンポーネントは、ストレージファミリーとデータベースファミリーに属しています。

このコンポーネントは、Talend Real Time Big Data PlatformおよびTalend Data Fabricで利用できます。

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。

[Distribution] (ディストリビューション)

ドロップダウンリストから、使用するクラスターを選択します。リストのオプションは使用するコンポーネントによって異なります。これらのオプションの中でも、以下のオプションを使用するには特定の設定が必要です。
  • この[Distribution] (ディストリビューション)ドロップダウンリストに[Microsoft HD Insight]オプションが表示されている場合は、Microsoft HD Insightクラスターを利用できます。この場合、表示されているエリアでクラスターのHD Insightクラスター、Windows Azure Storageサービスへの接続を設定する必要があります。これらのパラメーターの詳細は、Talend Help Center (https://help.talend.com (英語のみ))で接続の手動の設定について検索してください。

  • Amazon EMRを選択している場合、Amazon EMRの開始方法は、Talend Help Center (https://help.talend.com (英語のみ))をご覧ください。

  • [Custom] (カスタム)オプションを使用すれば、リストにあるディストリビューションのものとは異なるクラスター、つまり、 Talend で正式にサポートされていないクラスターに接続できます。

  1. [Import from existing version] (既存のバージョンからインポート)を選択すると、正式にサポートされているディストリビューションをベースとしてインポートしてから、ベースディストリビューションで提供されていない他の必要なjarファイルを追加できます。

  2. [Import from zip] (zipからインポート)を選択すると、使用するカスタムディストリビューションの設定zipファイルをインポートできます。zipファイルには、Hadoopの各種エレメントのライブラリーおよびこれらのライブラリーのインデックスファイルが含まれている必要があります。

    Talend はカスタムバージョンを公式にサポートしていません。 Talend とそのコミュニティでは、Studioからカスタムバージョンに接続するための方法を紹介していますが、Hadoopのディストリビューションとバージョンの種類は幅広いため、選択したバージョンの設定がスムーズに機能するかどうかは保証できません。そのような接続のセットアップは、Hadoopについてどんな問題でもご自身で対処できる十分な経験をお持ちの場合のみ行ってください。

    情報メモ注:

    カスタムディストリビューションとこのコンポーネント間で作成する接続に関わるjarファイルがインポートされるように、このダイアログボックスのアクティブなチェックボックスをオフにしないでください。

    カスタムディストリビューションの接続方法、および接続の共有方法のステップ例は、Hortonworksをご覧ください。

[HBase version] (HBaseバージョン)

使用しているHadoopのディストリビューションのバージョンを選択します。使用可能なオプションは、使用しているコンポーネントによって異なります。

[Zookeeper quorum] (Zookeeperクォーラム)

Studioとデータベース間のトランザクションを調整するZookeeperサービスの名前またはURLを入力します。Zookeeperを設定する時に、zookeeper.znode.parentプロパティを明示的に設定して、作成されてデータベースで使用されているすべてのznodeを含むルートznodeへのパスを定義しなければならない場合があります。次に、[Set Zookeeper znode parent] (親Zookeeper znodeを設定)チェックボックスをオンにして、このプロパティを定義します。

[Zookeeper client port] (Zookeeperクライアントポート)

使用しているZookeeperサービスのクライアントリスニングポートの数を指定します。

[Use Kerberos authentication] (Kerberos認証を使用)

使用するデータベースでKerberosセキュリティを実行する場合は、このチェックボックスをオンにし、表示されたフィールドにプリンシパル名を入力します。この情報は、使用するクラスターのhbase-site.xmlファイルの中にあります。
  • このクラスターが5.0.0バージョン以上のMapRクラスターである場合は、「セキュリティ対応MapRへの接続」の説明に従って、MapRチケット認証設定を追加または代替として設定できます。https://help.talend.com/ja-JP/components/7.3/mapr/connecting-to-security-enabled-mapr

    この設定により、ジョブで定義されたユーザー名用の新しいMapRセキュリティチケットが実行ごとに生成されます。同じユーザー名に対して発行された既存のチケットを再使用する必要がある場合は、[Force MapR ticket authentication] (MapRチケット認証を強制)チェックボックスと[Use Kerberos authentication] (Kerberos認証を使用)チェックボックスをオフにすると、そのチケットを即座に自動的に見つけることができます。

ログインにKerberosのkeytabファイルが必要な場合は、[Use a keytab to authenticate] (認証にkeytabを使用)チェックボックスをオンにします。keytabファイルには、Kerberosのプリンシパルと暗号化されたキーのペアが含まれています。使用するプリンシパルを[Principal] (プリンシパル)フィールドに入力し、keytabファイルへのアクセスパスを[Keytab] フィールドに入力します。このkeytabファイルは、ジョブが実際に実行されているマシン、たとえば、Talend Jobserverに保存する必要があります。

keytabが有効なジョブは、プリンシパルに任命されたユーザーでなくても実行できますが、使用するkeytabファイルの読み取り権限が必要です。たとえばuser1というユーザー名でジョブを実行し、使用するプリンシパルがguestの場合、user1に使用するキータブファイルの読み取り権限があることをご確認ください。

[HBase parameters] (HBaseパラメーター)

データベースにカスタム設定を使用する必要がある場合は、カスタマイズするプロパティをこのテーブルで設定します。カスタマイズされたプロパティは、ランタイムに、Studioによって使用される対応するプロパティを上書きします。

使用方法

使用ルール

このコンポーネントは、他のコンポーネントに接続せずに使用されます。

設定がランタイムにジョブ全体で使われるように、tHBaseConfigurationと共に、実行するHBase関連のサブジョブを同じジョブにドロップする必要があります。

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。

前提条件

始める前に、データベースで想定されているループバックIPの前提条件を満たしていることをご確認ください。

Talend Studio との操作を確実に行うには、Hadoopディストリビューションを適切にインストールする必要があります。以下のリストに、MapR関連の情報などを示します。

  • MapRクライアントは必ずStudioのあるマシンにインストールして、そのマシンのPATH変数にMapRクライアントライブラリーを追加します。MapRのドキュメンテーションによると、各OSバージョンに対応するMapRクライアントのライブラリーは、MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\nativeにあります。たとえば、Windows版のライブラリーは、\lib\native\MapRClient.dllにあるMapRクライアントのjarファイルにあります。詳細は、MapRからhttp://www.mapr.com/blog/basic-notes-on-configuring-eclipse-as-a-hadoop-development-environment-for-mapr (英語のみ)をご覧ください。

    指定のライブラリーを追加しないと、no MapRClient in java.library.pathというエラーが発生する可能性があります。

  • たとえば、[Window] (ウィンドウ)メニューの[Preferences] (環境設定)ダイアログボックスにある[Run/Debug] (実行/デバッグ)ビューの[Job Run VM arguments] (ジョブ実行VMの引数)エリアで、-Djava.library.path引数を設定するために使われます。この引数により、そのMapRクライアントのネイティブライブラリーへのパスがStudioに渡されるので、サブスクリプションベースのユーザーはデータビューアーをフルに活用して、MapRに保存されたデータをStudioでローカルに表示できます。

Hadoopディストリビューションのインストール方法は、使用しているHadoopディストリビューションに対応するマニュアルをご覧ください。

[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):

    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。

    実際、このコンポーネントは、従来のオンプレミスのHadoopディストリビューションのみに該当します。

  • [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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