Apache Spark StreamingのtGoogleCloudConfigurationプロパティ

これらのプロパティは、Spark Streamingジョブのフレームワークで実行されているtGoogleCloudConfigurationを設定するために使われます。

Spark StreamingのtGoogleCloudConfigurationコンポーネントは、ストレージファミリーに属しています。

このコンポーネントはTalend Real-Time Big Data PlatformとTalend Data Fabricで利用できます。

基本設定

[Project ID] (プロジェクトID)	Google Cloud PlatformプロジェクトのIDを入力します。プロジェクトIDがわからない場合は、Google Cloud Platformサービスの[Manage Resources]ページでご確認ください。
[Use Google Cloud Platform credentials file] (Google Cloud Platform認証情報ファイルを使用)	Google Cloud SDKがインストールされており、Google Cloud Platformへのアクセスでユーザーアカウント認証情報の使用が許可されている特定のマシンからジョブを起動する場合は、このチェックボックスをオフにします。この状況では多くの場合、このマシンはお使いのローカルマシンです。リモートマシン(Talend JobServerなど)からジョブを起動する場合は、このチェックボックスを選択し、[Path to Google Credentials file] (Googleクレデンシャルファイルへのパス)フィールドが表示されたら、このクレデンシャルファイルを保存するTalend JobServerマシン内のディレクトリーを入力します。 [Service account Id] (サービスアカウントID)フィールドが表示されたら、P12認証情報ファイルが作成されたサービスアカウントのIDを入力します。 Googleクレデンシャルファイルの詳細は、Google Cloud Platformの管理者に問い合わせるか、Google Cloud Platform Auth Guideをご覧ください。

[Project ID] (プロジェクトID)

Google Cloud PlatformプロジェクトのIDを入力します。

プロジェクトIDがわからない場合は、Google Cloud Platformサービスの[Manage Resources]ページでご確認ください。

[Use Google Cloud Platform credentials file] (Google Cloud Platform認証情報ファイルを使用)

Google Cloud SDKがインストールされており、Google Cloud Platformへのアクセスでユーザーアカウント認証情報の使用が許可されている特定のマシンからジョブを起動する場合は、このチェックボックスをオフにします。この状況では多くの場合、このマシンはお使いのローカルマシンです。

リモートマシン(Talend JobServerなど)からジョブを起動する場合は、このチェックボックスを選択し、[Path to Google Credentials file] (Googleクレデンシャルファイルへのパス)フィールドが表示されたら、このクレデンシャルファイルを保存するTalend JobServerマシン内のディレクトリーを入力します。

[Service account Id] (サービスアカウントID)フィールドが表示されたら、P12認証情報ファイルが作成されたサービスアカウントのIDを入力します。

Googleクレデンシャルファイルの詳細は、Google Cloud Platformの管理者に問い合わせるか、Google Cloud Platform Auth Guide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、Sparkの実行に使うクラスターがDataprocではない時に、ジョブがGoogle Cloud Platformに接続する必要がある場合にのみ使います。サブジョブでスタンドアロンとして動作し、ジョブ全体の接続設定を提供します。
[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。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、Sparkの実行に使うクラスターがDataprocではない時に、ジョブがGoogle Cloud Platformに接続する必要がある場合にのみ使います。

サブジョブでスタンドアロンとして動作し、ジョブ全体の接続設定を提供します。

[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。
- 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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