Apache Spark BatchのtJDBCInput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tJDBCInputを設定するために使われます。

Spark BatchのtJDBCInput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。

また、このコンポーネントを使用すると、RDS MariaDB、RDS PostgreSQL、RDS SQLServerデータベースからデータを接続および読み取ることができます。

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

[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。
	[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。
[Use an existing connection] (既存の接続を使用)	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選択して、[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。
JDBC URL	使用するデータベースのJDBC URL。たとえば、Amazon RedshiftデータベースのJDBC URLは`jdbc:redshift://endpoint:port/database`です。 Spark V1.3を使用している場合、このURLには次のような認証情報が含まれている必要があります: jdbc:mysql://XX.XX.XX.XX:3306/Talend?user=ychen&password=talend
[Driver JAR] (ドライバーJAR)	必要なドライバーJARをロードするには、このテーブルに記入してください。これを行うには、テーブルの下の[+]ボタンをクリックして、必要に応じてドライバーJAR用行数を増やします。セルを選択し、セルの右側にある[...]ボタンをクリックして、[Module] (モジュール)ダイアログボックスを開くと使用するドライバーJARを選択できます。たとえば、Redshiftデータベースのドライバーjarは`RedshiftJDBC41-1.1.13.1013.jar`です。詳細は、[Importing a database driver] (データベースドライバのインポート)をご覧ください。
クラス名	指定したドライバーのクラス名を二重引用符で囲んで入力します。たとえば、`RedshiftJDBC41-1.1.13.1013.jar`ドライバーの場合、入力する名前は`com.amazon.redshift.jdbc41.Driver`になります。
Username (ユーザー名)とPassword (パスワード)	接続するデータベースに対する認証情報を入力します。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。 Spark V1.4以降でのみ利用できます。
[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。このコンポーネントは、ダイナミックスキーマ機能の利点を備えているので、ソースファイルから不明なカラムを取得したり、各カラムを個別にマッピングしなくてもソースからカラムを一括してコピーしたりできます。ダイナミックスキーマの詳細は、ダイナミックスキーマをご覧ください。ダイナミックスキーマ機能は、テーブルの不明なカラムを取得するしくみになっており、その他の目的には使用しないことをお勧めします。テーブルの作成には推奨しません。
	[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。
	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。
[Table Name] (テーブル名)	データを読み取るテーブルの名前を入力します。このフィールドは、[Read from] (読み取り元)ドロップダウンリストから[Table] (テーブル)を選択した場合のみ利用できます。
[Read from] (読み取り元)	読み取るデータのソースのタイプを選択します。 [Table] (テーブル): tJDBCInputは、[Table name] (テーブル名)フィールドで指定されたテーブルのデータを読み取ります。 [Query] (クエリー): tJDBCInputは、[Query] (クエリー)フィールドに書き込まれたクエリーの結果を読み取ります。
[Query type] (クエリータイプ)と[Query] (クエリー)	スキーマ定義に対応する必要がある、フィールドの適切な順序に特に注意を払うデータベースクエリーステートメントを指定します。 Spark V2.0以降を使用している場合、Spark SQLはデータベーステーブルのプレフィックスを認識しません。つまり、たとえば、このテーブルが属するスキーマを示すプレフィックスを追加せずに、テーブル名のみを入力する必要があります。たとえば、system.mytableテーブルでクエリーを実行する必要がある場合(systemプレフィックスはmytableテーブルが属するスキーマを示す)、mytableのみを入力する必要があります。クエリーでプッシュダウン述語を使用して、データベースからのデータをフィルタリングできます。Sparkは次の演算子をサポートしています。 `[Filter] (フィルター)` `[Limit] (制限事項)` これらのフィールドは、[Read from] (読み取り元)ドロップダウンリストから[Query] (クエリー)を選択した場合のみ利用できます。
[Guess Query] (クエリーを推測)	[Guess Query] (クエリーを推測)ボタンをクリックして、[Query] (クエリー)フィールド内のテーブルスキーマに対応するクエリーを生成します。
[Guess Schema] (推測スキーマ)	[Guess Schema] (推測スキーマ)ボタンをクリックしてテーブルスキーマを取得します。

詳細設定

[Additional JDBC parameters] (追加のJDBCパラメーター)	作成するデータベース接続に接続の追加プロパティを指定します。プロパティはセミコロンで区切られ、各プロパティはキー-値ペアです。たとえば、encryption=1;clientname=Talendになります。このフィールドは、[Use an existing connection] (既存の接続を使用)チェックボックスがオンになっている場合は利用できません。
[Spark SQL JDBC parameters] (Spark SQL JDBCパラメーター)	Spark SQLでサポートされているJDBCプロパティをこのテーブルに追加します。ユーザーが設定可能なプロパティのリストについては、JDBCと他のデータベースをご覧ください。このコンポーネントは、url、dbtable、driverのプロパティを、[Basic settings] (基本設定)タブの設定を使って自動的に設定します。
[Trim all the String/Char columns] (すべての文字列/文字カラムをトリミング)	このチェックボックスを選択すると、先行ホワイトスペースおよび後続ホワイトスペースがすべての文字列/文字カラムから削除されます。
[Trim column] (カラムをトリミング)	このテーブルは使用されているスキーマで自動入力されます。トリミングするカラムに対応するチェックボックスをオンにします。
[Enable partitioning] (パーティショニングを有効化)	このチェックボックスを選択してパーティション内のデータを読み取ります。パーティションを設定するため、次のパラメーターを二重引用符で囲んで定義します。 [Partition column] (パーティションカラム): パーティションキーとして使用する数値のカラム。 [Lower bound of the partition stride] (パーティションストライドの下限)と[Upper bound of the partition stride] (パーティションストライドの上限): パーティションストライドを決定する上限と下限を入力します。これらの制限はテーブルの行をフィルタリングしません。テーブルのすべての行がパーティショニングされ、返されます。 [Number of partitions] (パーティション数): テーブルの行を分割するパーティションの数。各Sparkワーカーは一度に1つのパーティションだけを処理します。パーティションの平均サイズは、パーティションの数で分割された上限と下限から生じる相違の結果で、(upperBound - lowerBound)/partitionNumberとなります。その一方で、最初と最後のパーティションには、他のパーティションに含まれない他のすべての行もあります。たとえば、1000行を4つのパーティションに分ける場合、下限に0、上限に1000を入力すると、各パーティションには250行が含まれるので、パーティショニングは均等になります。下限に250、上限に750を入力した場合、2番目と3番目のパーティションにはそれぞれ125行ずつ保管され、最初と最後のパーティションにはそれぞれ375行入ります。この設定では、パーティションに偏りが生じます。

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、データベースに接続するために同じジョブ内にあるtJDBCConfigurationコンポーネントを使用する必要があります。このコンポーネントの横にtJDBCConfigurationコンポーネントをドロップし、このコンポーネントの[Basic settings] (基本設定)を設定してtJDBCConfigurationを使用する必要があります。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。 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、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、データベースに接続するために同じジョブ内にあるtJDBCConfigurationコンポーネントを使用する必要があります。このコンポーネントの横にtJDBCConfigurationコンポーネントをドロップし、このコンポーネントの[Basic settings] (基本設定)を設定してtJDBCConfigurationを使用する必要があります。

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。

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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