Amazon KinesisジョブとBig Data Streamingジョブを操作する
このシナリオでは、Spark Streamingフレームワークを使ってAmazon KinesisおよびBig Data Streamingジョブを操作する方法を示します。
Talendでサポートされているテクノロジーの詳細は、Talendコンポーネントをご覧ください。
このシナリオは、Talend Real Time Big Data PlatformおよびTalend Data Fabricにのみ適用されます。
この例では、Talend Real-Time Big Data Platform v6.1に加え、Amazonにより提供される以下のライセンス製品を使います: Amazon EC2、Amazon Kinesis、Amazon EMR。
この例では、次のジョブを作成して、Amazon Kinesisストリームとの間でデータを読み書きし、結果をコンソールに表示します。
tHDFSConfigurationはこのシナリオで、ジョブに依存するjarファイルの転送先となるHDFSシステムに接続するために、Sparkによって使用されます。
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Yarnモード(YarnクライアントまたはYarnクラスター):
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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。
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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。
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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。
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[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 BatchやtS3Configuration 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。