# tJDBCLookupInput

データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。

抽出データはtMapに渡し、ルックアップデータをメインフローに提供します。tMapコンポーネントには直接接続する必要があり、このtMapのルックアップフローでは[Reload at each row] (各行で再読み取り)または[Reload at each row (cache)] (各行で再読み取り(キャッシュ))を使用する必要があります。

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。

## Apache Spark StreamingのtJDBCLookupInput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tJDBCLookupInputを設定するために使われます。

Spark Streaming tJDBCLookupInput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。

このフレームワーク内のコンポーネントは、Talend Real-Time Big Data PlatformおよびTalend Data Fabricで利用できます。

## 基本設定

| プロパティ | 説明 |
| --- | --- |
| [Property type] (プロパティタイプ) | <ul> <li> <p><span>[Built-in] (組み込み)</span>と<span>[Repository] (リポジトリー)</span>のいずれかです。 </p> </li> <li> <p> <span>[Built-In] (組み込み)</span>: 一元的に保存されるプロパティデータはありません。</p> </li> <li> <p> <span>[Repository] (リポジトリー)</span>: 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。</p> </li> </ul> |
| [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。<br><br>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:<br><br>```<br>jdbc:mysql://XX.XX.XX.XX:3306/Talend?user=ychen&password=talend<br>``` |
| [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、このテーブルに入力してください。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。<br><br>詳細は、[\[Importing a database driver\] (データベースドライバのインポート)](https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/8.0/components/jdbc/importing-database-driver)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。<br><br>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。<br><br>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) | <ul> <li> <p>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<kbd>line</kbd>を避けます。</p> </li> <li> <p> <span>[Built-in] (組み込み)</span>: 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。</p> </li> <li> <p> <span>[Repository] (リポジトリー)</span>: 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。</p> </li> <li> <p>スキーマを変更するには<span>[Edit schema] (スキーマを編集)</span>をクリックします。現在のスキーマが<span>リポジトリー</span>タイプの場合は、3つのオプションを利用できます。</p> <ul> <li> <p> <span>[View schema] (スキーマを表示)</span>: 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。</p> </li> <li> <p> <span>[Change to built-in property] (組み込みのプロパティに変更)</span>: ローカルで変更を行うためにスキーマを<span>組み込み</span>に変更する場合は、このオプションを選択します。</p> </li> <li> <p> <span>[Update repository connection] (リポジトリー接続をアップデート)</span>: 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。</p> <p>変更を現在のジョブにのみ反映する場合は、変更後、<span>[No] (いいえ)</span>を選択し、<span>[Repository Content] (リポジトリーコンテンツ)</span>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。</p> </li> </ul> </li> </ul> |
| [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。 |
| [Query type] (クエリータイプ)と[Query] (クエリー) | スキーマ定義と一致するようデータベースクエリー文を指定します。この場合、フィールドの順序に特に注意が必要です。<br><br>クエリーの結果には、tMapで使用する結合キーに一致するレコードのみ含まれていなければなりません。言い換えれば、一致するレコードのみがルックアップフローに読み取られるSQLステートメントを作成するため、メインフローのスキーマをtMapで使用する必要があります。<br><br>この方式では、重複レコードはメモリに読み取られず、後続のコンポーネントに出力されます。 |
| [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

| プロパティ | 説明 |
| --- | --- |
| [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。<br><br>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。 |
| [Connection pool] (接続プール) | このエリアでは、各Sparkエグゼキューターに、同時に開いたままにする接続の数を制御するための接続プールを設定するために使われます。以下の接続プールパラメーターに与えられているデフォルト値は、ほとんどのユースケースでそのまま利用できます。<br><br><ul> <li> <p> <span>[Max total number of connections] (接続の最大合計数)</span>: 同時に開いたままにしておくことができる接続(アイドルまたはアクティブ)の最大数を入力します。</p> <p>デフォルトの数は<em>8</em>です。<em>-1</em>を入力すると、同時に開いておける接続の数が無制限となります。</p> </li> <li> <p> <span>[Max waiting time (ms)] (最大待機時間(ミリ秒))</span>: 接続使用の要求に対して接続プールからレスポンスが返されるまでの最大待機時間を入力します。デフォルトでは-1(無制限)となっています。</p> </li> <li> <p> <span>[Min number of idle connections] (アイドル接続の最小数)</span>: 接続プール内に維持されるアイドル接続(使用されていない接続)の最小数を入力します。</p> </li> <li> <p> <span>[Max number of idle connections] (アイドル接続の最大数)</span>: 接続プール内に維持されるアイドル接続(使用されていない接続)の最大数を入力します。</p> </li> </ul> |
| [Evict connections] (接続の無効化) | このチェックボックスを選択すると、接続プール内の接続を破棄する条件を定義できます。オンにすると、以下のフィールドが表示されます。<br><br><ul> <li> <p> <span>[Time between two eviction runs] (2つの削除実行の間隔)</span>: コンポーネントが接続のステータスを確認し、アイドル状態の接続を破棄するまでの間隔(ミリ秒)を入力します。</p> </li> <li> <p> <span>[Min idle time for a connection to be eligible to eviction] (接続が削除可能になるまでの最小アイドル時間)</span>: アイドル接続が破棄されるまでの間隔(ミリ秒)を入力します。</p> </li> <li> <p> <span>[Soft min idle time for a connection to be eligible to eviction] (接続が削除可能になるまでのソフト最小アイドル時間)</span>: このパラメーターの機能は<span>[Min idle time for a connection to be eligible to eviction] (接続が削除可能になるまでの最小アイドル時間)</span>と同じですが、<span>[Min number of idle connections] (アイドル接続の最小数)</span>フィールドで定義したアイドル接続の最小数が維持されます。</p> </li> </ul> |
| [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。 |

## 使用方法

| 使用方法のガイダンス | 説明 |
| --- | --- |
| **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。<br><br>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。<br><br>このコンポーネントは、所属するSpark Streamingのコンポーネントのパレットと共に、Spark Streamingジョブを作成している場合にだけ表示されます。<br><br>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。<br><br><ul> <li> <div> <span>Yarnモード</span>(YarnクライアントまたはYarnクラスター):<ul> <li> <p>Google Dataprocを使用している場合、<span>[Spark configuration] (Spark設定)</span>タブの<span>[Google Storage staging bucket] (Google Storageステージングバケット)</span>フィールドにバケットを指定します。</p> </li> <li> <p>HDInsightを使用している場合、<span>[Spark configuration] (Spark設定)</span>タブの<span>[Windows Azure Storage configuration] (Windows Azure Storage設定)</span>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。</p> </li> <li>Altusを使用する場合は、<span>[Spark configuration] (Spark設定)</span>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。</li> <li> <p>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、<a href="https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/8.0/components/hdfs/thdfsconfiguration">tHDFSConfiguration</a>を使用します。</p> </li> </ul> </div> </li> <li> <p> <span>[Standalone mode] (スタンドアロンモード)</span>: クラスターで使われているファイルシステム(<a href="https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/8.0/components/hdfs/thdfsconfiguration-properties-for-apache-spark-batch">tHDFSConfiguration Apache Spark Batch</a>や<a href="https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/8.0/components/amazon-s3/ts3configuration-properties-for-apache-spark-batch">tS3Configuration Apache Spark Batch</a>など)に対応する設定コンポーネントを使用します。</p> <p>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。</p> </li> </ul><br><br>この接続は、ジョブごとに有効になります。 |