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ApacheSparkバッチのtDataDecrypt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tDataDecryptを設定するために使われます。

標準のtDataDecryptコンポーネントは、データクオリティ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、Talend Data Management PlatformTalend Big Data Platform、Talend Real-Time Big Data PlatformTalend Data Services Platform、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。

ジョブで接続している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。

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。
 

[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。
[Secret method] (シークレット方式)
入力データの暗号化に使うシークレット方式として次のいずれかを選択します。
  • 暗号化ファイル
  • 256ビットキー(base64でエンコード)

[Password] (パスワード)

シークレット方式として暗号化ファイルを選択した場合に利用できます。

tDataEncryptコンポーネントによって生成された暗号化ファイルの暗号化に使用されるパスワードを入力します。

この値は二重引用符で囲む必要があります。

[Cryptographic file path] (暗号化ファイルのパス)

シークレット方式として暗号化ファイルを選択した場合に利用できます。

tDataEncryptのコンポーネントを使用して入力データを暗号化するために使用される暗号化ファイルへのパスを入力します。

この値は二重引用符で囲む必要があります。
[Secret key] (シークレットキー)

シークレット方式として256ビットキー(base64でエンコード)を選択した場合に利用できます。

この値は二重引用符で囲む必要があります。

入力データの暗号化に使うキーを入力します。
[Cryptographic method] (暗号方式)

シークレット方式として256ビットキー(base64でエンコード)を選択した場合に利用できます。

入力データの暗号化に使う暗号方式として次のいずれかを選択します。
  • AES
  • Blowfish

解読するカラム

対応する [Decrypt] (復号化)チェックボックスをオンにして、入力カラムを復号化します。

選択されていないカラムは復号化されません。コンポーネントの出力スキーマを適切に設定して、復号化するカラムのタイプを文字列に設定します。

次のデータは復号化できません。
  • 暗号化されていないデータ
  • tDataEncryptコンポーネントなしで暗号化されたデータ
[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。
情報メモ重要: このチェックボックスをオフにすると、無効な入力データは復号化されず、出力データとして保持されます。

詳細設定

[Key derivation function] (キー導出関数) データを暗号化する場合と同じキー導出関数を選択します。デフォルトでは[PBKDF2 with 300,000 iterations] (反復回数が30万回のPBKDF2)が選択されています。

[tStat Catcher Statistics] (tStatCatcher統計)

このチェックボックスを選択すると、ジョブレベルおよび各コンポーネントレベルでジョブ処理メタデータが収集されます。

使用方法

使用ルール

このコンポーネントは、通常、中間コンポーネントとして使用されます。入力コンポーネントと出力コンポーネントが必要です。

[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。

    • 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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