# Apache Spark BatchのtSnowflakeOutputプロパティ(テクニカルプレビュー) [プレビュー](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Introduction/feature-preview-program-overview.htm) これらのプロパティは、[Spark Batc] (スパークバッチ)ジョブのフレームワークで実行されているtSnowflakeOutputを設定するために使われます。 [Spark Batch] (スパークバッチ) tSnowflakeOutput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 | [Use an existing configuration] (既存の設定を使用) | 定義済みの接続の詳細を再利用する場合は、このチェックボックスをオンにして、[Component List] (コンポーネントリスト)ドロップダウンリストから、目的の接続コンポーネントを選択します。 | | --- | --- | | [Account] (アカウント) | [Account] (アカウント)フィールドに、Snowflakeによって割り当てられたアカウント名を二重引用符で囲んで入力します。 | | Snowflakeリージョン | [Snowflake Region] (Snowflakeリージョン)ドロップダウンリストから、AWSリージョンまたはAzureリージョンを選択します。 | | 認証方式 | 認証方式を設定するために使われます。

[Key Pair] (キーペア): キーペア認証が有効な場合は、このオプションを選択します。キーペア認証の詳細は、Using Key Pair Authentication (英語のみ)をご覧ください。

情報メモ注: [Key Pair] (キーペア)オプションを選択する前に、tSetKeystoreコンポーネントの[Basic settings] (基本設定)ビューでキーペア認証データが次のように設定済みであることを確認します。

[TrustStore type] (TrustStoreタイプ)フィールドをそのままにしておきます。
[TrustStore file] (TrustStoreファイル)を""に設定します。
[TrustStore password] (TrustStoreパスワード)フィールドをクリアします。
[Need Client authentication] (クライアント認証が必要)を選択します。
キーストアファイルへのパスを二重引用符で囲んで[KeyStore file] (KeyStoreファイル)フィールドに入力します(または[KeyStore file] (KeyStoreファイル)フィールドの右側にある[…]ボタンをクリックして、キーストアファイルに移動します)。
キーストアファイルのパスワードを[KeyStore password] (KeyStoreパスワード)フィールドに入力します。
[Check server identity] (サーバーIDをチェック)オプションをクリアします。

情報メモ注: [Key Pair] (キーペア)オプションは、ローカルSparkモードでSpark v2.4以降を使用している場合、EMR 5.29およびCDH 6.1ディストリビューションでのみ利用できます。 | | [User Id] (ユーザーID)と[Password] (パスワード) | Snowflakeにログインするための認証情報を二重引用符で囲んで入力します。

[User ID]フィールドに、SnowflakeのLOGIN_NAMEパラメーターを使って、Snowflakeで定義されているログイン名を二重引用符で囲んで入力します。詳細は、Snowflakeシステムの管理者にお問い合わせください。
パスワードを入力するには、パスワードフィールドの横にある[...]ボタンをクリックし、ポップアップダイアログボックスにパスワードを二重引用符の間に入力し、OKをクリックして設定を保存します。

| | [Warehouse] (ウェアハウス) | 使用するSnowflakeウェアハウスの名前を二重引用符で囲んで入力します。この名前では大文字と小文字が区別され、Snowflakeでは通常は大文字です。 | | [Schema] (スキーマ) | 使用するデータベーススキーマの名前を二重引用符で囲んで入力します。この名前では大文字と小文字が区別され、Snowflakeでは通常は大文字です。 | | [Database] (データベース) | 使用するSnowflakeデータベースの名前を二重引用符で囲んで入力します。この名前では大文字と小文字が区別され、Snowflakeでは通常は大文字です。 | | [Table] (テーブル) | [...]ボタンをクリックし、表示されるウィザードで、使用するSnowflakeテーブルを選択します。 | | [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。

[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。

処理するSnowflake データ型がVARIANT(変数)、OBJECT(オブジェクト)、またはARRAY(アレイ)の場合は、コンポーネントでスキーマを定義する際にスキーマエディターウィザードの[Type] (タイプ)カラムの対応するデータで[String] (文字列)を選択します。

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。

null不可能なプリミティブフィールドの入力値がnullの場合、そのフィールドを含むデータ行は拒否されることにご注意ください。 | | [Output Action] (出力のアクション) | [Insert] (挿入)アクションのみがSparkのSnowflakeでサポートされています。 | | [Connection properties] (接続のプロパティ) | 対応するカラムに、接続のプロパティと関連する値を二重引用符で囲んで入力します。Snowflakeの公式ドキュメントから、[Setting Configuration Options for the Connector](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/spark-connector-use.html#setting-configuration-options-for-the-connector) (英語のみ)で使用可能なプロパティを見つけることができます。 | ## 使用方法 | **使用ルール** | このコンポーネントは、終了コンポーネントとして使用され、入力リンクを必要とします。

tSnowFlakeConfigurationを使う: Snowflakeに接続するには、同じジョブ内のコンポーネントを更新します。 | | --- | --- | | [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。 |