Apache Spark BatchのtReplicate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tReplicateを設定するために使われます。

Spark BatchのtReplicateコンポーネントは、変換処理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)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。ジョブ内の先行コンポーネントからスキーマを取得するためには、[Sync columns] (カラムを同期)をクリックします。
	[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。
[Cache replicated RDD] (キャッシュ複製RDD)	複製されたRDDをキャッシュに保存する場合は、このチェックボックスを選択します。 [Storage level] (ストレージレベル) ドロップダウンリストが表示されたら、メモリのみ、またはメモリとディスクのように、キャッシュされたRDDの保存方法を選択します。各ストレージレベルの詳細は、https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#rdd-persistence (英語のみ)をご覧ください。

使用方法

使用ルール	このコンポーネントは、中間ステップとして使用されます。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 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。この接続は、ジョブごとに有効になります。

使用ルール

このコンポーネントは、中間ステップとして使用されます。

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 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。

この接続は、ジョブごとに有効になります。

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