Apache Spark BatchのtAvroInput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tAvroInputを設定するために使われます。
Spark BatchのtAvroInputコンポーネントは、ファイルファミリーに属しています。
このフレームワークのコンポーネントは、すべてのサブスクリプションベースのビッグデータ対応のTalend製品およびTalend Data Fabricで使用できます。
基本設定
[Define a storage configuration component] (ストレージ設定コンポーネントを定義) |
HDFSなどのターゲットファイルシステムへの接続の設定情報を提供するために使用する設定コンポーネントを選択します。 このチェックボックスをオフにすると、ターゲットファイルシステムはローカルシステムになります。 使用する接続設定は同じジョブ内にあることが必要です。たとえば、tHDFSConfigurationコンポーネントをジョブにドロップした場合は、このコンポーネントを選択して、所定のHDFSシステム内で結果を書き込むことができます。 |
[Property type] (プロパティタイプ) |
[Built-in] (組み込み)と[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。 |
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[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。 プロパティは、リポジトリーツリーのHadoopクラスターノードに一元的に保存されます。 後続するフィールドは、取得されたデータを使用して事前に入力されます。 Hadoopクラスターノードの詳細は、Hadoop接続メタデータを管理をご覧ください。 |
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[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。
スキーマでのダイナミックカラムは、Talendが提供する8.0.1-R2022-11以降のTalend Studioマンスリーアップデートをインストール済みである場合に利用できます。詳細は管理者にお問い合わせください。tAvroInputコンポーネントのスキーマにダイナミックカラムを追加すると階層化モードを使用できなくなるので、注意が必要です。 |
[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。 |
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[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。 |
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[Folder/File] (フォルダー/ファイル) |
ファイルシステムで使用するデータを参照するか、パスを入力します。 設定したパスがフォルダーを指す場合、このコンポーネントによりフォルダーに保管されているすべてのファイル(/user/talend/inなど)が読み取られます。サブフォルダーが存在する場合、[Spark configuration] (Spark設定)タブの[Advanced properties] (詳細プロパティ)テーブルでプロパティspark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursiveをtrueに設定しない限り、サブフォルダーは自動的に無視されます。
このフィールドに複数のファイルまたはディレクトリーを指定する場合は、各パスをコンマ(,)で区切ります。 参照用のボタンはSpark Localモードでは機能しません。お使いのディストリビューションで、Talend Studioがサポートしているその他のSpark Yarnモードを使用している場合は、同じジョブ内の設定コンポーネントで接続を適切に設定したことを確認する必要があります。使用されるファイルシステムに応じて設定コンポーネントを使用します。 |
Die on error (エラー発生時に強制終了) |
このチェックボックスを選択すると、エラー発生時にジョブの実行が停止されます。 エラーの発生した行をスキップし、エラーが発生していない行の処理を完了するには、このチェックボックスをオフにします。エラーをスキップしたら、[Row] (行)> [Reject] (リジェクト)リンクを使用してエラーの発生した行を収集できます。 |
詳細設定
[Set minimum partitions] (最小パーティションを設定) |
このチェックボックスを選択すると、Sparkのデフォルトのパーティショニング動作により入力データから作成されるパーティションの数を制御できます。 表示されたフィールドに、取得するパーティションの最小数を引用符なしで入力します。 一般に、パーティション数の制御においては、少なくとも並列処理を実行するパーティションの数を設定できますが、利用可能なメモリ容量およびネットワークのデータ転送負荷を考慮する必要があります。 |
[Use hierarchical mode] (階層モードを使用) |
バイナリ(階層を含む) Avroスキーマを、現在のコンポーネントのスキーマエディターに定義されているフラットスキーマにマップする場合は、このこのチェックボックスを選択します。処理するAvroメッセージto be processed is がフラットの場合は、このチェックボックスをオフのままにしておきます。 オンにする場合は、次のパラメーターを設定する必要があります。
tAvroInputコンポーネントのスキーマにダイナミックカラムを追加すると、これらのプロパティは、使用できなくなります。 |
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、このドキュメンテーションのシナリオでは、標準ジョブ、つまり従来の Talend Data Integration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。
この接続は、ジョブごとに有効になります。 |