tHiveCreateTableの標準プロパティ

[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。

[Cluster ID] (クラスターID)

使用するDataprocクラスターのIDを入力します。

使用するGoogle Cloudリージョンをこのドロップダウンリストから、選択します。

Talendジョブでは、依存jarファイルが実行されることを想定しているため、ジョブが実行時にこれらのjarファイルにアクセスできるよう、これらのファイルの転送先にするGoogle Storageディレクトリーを指定します。

入力するディレクトリーの末尾はスラッシュ(/)にする必要があります。ディレクトリーがない場合は即座に作成されますが、使用するバケットはあらかじめ作成しておく必要があります。

[Database] (データベース)

このフィールドにデータベースの名前を入力します。

[Provide Google Credentials in file] (Googleクレデンシャルをファイルで指定)

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JSONファイルを保存するTalend JobServerrマシン内のディレクトリーを入力します。また、[....]ボタンをクリックし、ポップアップダイアログボックスでJSONファイルを参照することもできます。

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。

Livyの設定

使用するMicrosoft HD Insightクラスターのアドレスと認証情報を入力します。たとえば、アドレスはhttps://your_hdinsight_cluster_name.azurehdinsight.netとなり、Azureアカウントの認証情報は次のようになります: yourname。Talend Studioは、このサービスを使用してジョブを HD Insightクラスターに送信します。

[Job result folder] (ジョブ結果保存フォルダー)フィールドに、使用するAzure Storageでのジョブの実行結果を保存するロケーションを入力します。

ジョブステータスポーリングの設定

[Poll interval when retrieving Job status (in ms)] (ジョブステータスを取得する時のポーリング間隔(ミリ秒))フィールドで、Talend StudioがジョブのステータスをSparkに要求する時間間隔(ミリ秒)を入力します。たとえば、このステータスは[Pending] (保留中)または[Running] (実行中)になります。

[Maximum number of consecutive statuses missing] (見つからないステータスの最大連続回数)フィールドには、ステータスのレスポンスがない場合にTalend Studioがステータス取得のために再試行する最大回数を入力します。

[HDInsight configuration] (HDInsightの設定)

[Windows Azure Storage configuration] (Windows Azure Storageの設定)

使用するAzure StorageアカウントかADLS Gen2アカウントのアドレスと認証情報を入力します。この設定では、ビジネスデータを読み書きする場所は定義せず、ジョブをデプロイする場所のみ定義します。

[Container] (コンテナー)フィールドに、使用するコンテナーの名前を入力します。利用可能なコンテナーは、使用するAzure StorageアカウントのBlobブレードで確認できます。

[Deployment Blob] (デプロイメントBlob)フィールドに、このAzure Storageアカウントで現在のジョブとその依存ライブラリーを保存する場所を入力します。

[Hostname] (ホスト名)フィールドに、https://部分を含まないAzure StorageアカウントのプライマリーBlobサービスエンドポイントを入力します。このエンドポイントは、このストレージアカウントの[Properties] (プロパティ)ブレードにあります。

[Username] (ユーザー名)フィールドに、使用するAzure Storageアカウントの名前を入力します。

[Password] (パスワード)フィールドに、使用するAzure Storageアカウントのアクセスキーを入力します。このキーは、このストレージアカウントの[Access keys] (アクセスキー)ブレードにあります。

[Database] (データベース)

このフィールドにデータベースの名前を入力します。

[Connection mode] (接続モード)

リストから接続モードを選択します。オプションは、使用しているディストリビューションによって異なります。

[Hive version] (Hiveのバージョン)

使用しているHiveのバージョンを選択します。

ホスト

データベースサーバーのIPアドレス。

[Port] (ポート)

データベースサーバーのリスニングポート番号。

[Database] (データベース)

このフィールドにデータベースの名前を入力します。

Username (ユーザー名)とPassword (パスワード)

データベースユーザー認証データ。

パスワードを入力するためには、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で囲んで入力して[OK]をクリックし、設定を保存します。

[Use Kerberos authentication] (Kerberos認証を使用)

Kerberosセキュリティを実行しているHiveメタストアにアクセスする場合は、このチェックボックスを選択し、表示されたフィールドに関連するパラメーターを入力します。

接続しているHadoopのディストリビューションによってはこのチェックボックスが表示されないこともあります。

[Use a keytab to authenticate] (Keytabを認証に使用)チェックボックスをオンにして、所定のkeytabファイルを使ってKerberos対応のシステムにログインします。keytabファイルには、Kerberosのプリンシパルと暗号化されたキーのペアが含まれています。使用するプリンシパルを[Principal] (プリンシパル)フィールドに入力し、keytabファイルへのアクセスパスを[Keytab] フィールドに入力します。このキータブファイルは、ジョブが実際に実行されているマシン(Talend JobServerなど)に保存する必要があります。

keytabが有効なジョブは、プリンシパルに任命されたユーザーでなくても実行できますが、使用するkeytabファイルの読み取り権限が必要です。たとえばuser1というユーザー名でジョブを実行し、使用するプリンシパルがguestの場合、user1に使用するキータブファイルの読み取り権限があることをご確認ください。

[Use SSL connection] (SSL暗号化を使用)

SSLまたはTLS暗号化接続を有効にする場合は、このチェックボックスを選択します。

[Set Resource Manager] (リソースマネージャーの設定)

このチェックボックスを選択して、表示されるフィールドにディストリビューションのResourceManagerのロケーションを入力します。たとえば、tal-qa114.talend.lan: 8050のようにします。

Hadoop Map/Reduceフレームワークの詳細は、Apache Hadoopに関するドキュメンテーションでMap/Reduceのチュートリアルをご覧ください。

[Set NameNode URI] (ネームノードURIの設定)

このチェックボックスを選択して、表示されるフィールドに、HadoopシステムのマスターノードであるHadoop NameNodeのURIを入力します。たとえば、NameNodeとしてmasternodeという名前のマシンを選択した場合、その場所はhdfs://masternode:portnumberになります。 WebHDFSを使用している場合、ロケーションはwebhdfs://masternode:portnumberとなります。WebHDFS with SSLはまだサポートされていません。

Hadoop Map/Reduceフレームワークの詳細は、Apache Hadoopに関するドキュメンテーションでMap/Reduceのチュートリアルをご覧ください。

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