# tKinesisOutput

データプロデューサーとして機能し、データをAmazon Kinesisストリームに送信してリアルタイムで取り込みます。

tKinesisOutputは、Amazonが提供するKinesisクライアントライブラリー(KCL)を使ってその前のコンポーネントからシリアライズされたメッセージを受信し、既存のAmazon Kinesisストリームに公開します。

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

Spark Streaming tKinesisOutputコンポーネントは、メッセージングファミリーに属しています。

このコンポーネントのストリーミングバージョンは、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 |
| --- | --- |
| [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。<br><br>このコンポーネントのスキーマは読み取り専用です。[Edit schema] (スキーマを編集)をクリックすると、スキーマを表示できます。<br><br>読み取り専用の*serializedValue*カラムは、Kinesisに追加されるメッセージの本文を保持するために使われます。この読み取り専用のカラムにシリアライズされたデータを送信するには、tWriteJSONFieldなどの書き込みコンポーネントを使って、入力スキーマに同じ*serializedValue*カラムを定義する必要があります。<br><br>他のカラムは、その前のコンポーネントのスキーマから自動的に取得され、出力されるメッセージのヘッダーとして追加されます。 |
| アクセスキー | AWSアカウントを一意に識別するアクセスキーIDを入力します。アクセスキーとシークレットキーを取得する方法は、http://docs.aws.amazon.com/ses/latest/DeveloperGuide/get-aws-keys.htmlGetting Your AWS Access Keysをご覧ください。 |
| [Secret key] (シークレットキー) | シークレットキーを入力します。シークレットキーは、アクセスキーと組み合わせてセキュリティ認証情報を構成します。<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。 |
| ストリーム名 | データの追加先とするKinesisストリームの名前を入力します。 |
| [Endpoint URL] (エンドポイントURL) | 使用するKinesisサービスのエンドポイントを入力します。たとえば、*https://kinesis.us-east-1.amazonaws.com*です。より有効なKinesisエンドポイントURLは、http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#ak\_regionにあります。 |
| [Number of shard] (シャード数) | ターゲットKinesisストリームに作成するパーティション(Kinesisの観点からのシャード)の数を入力します。 |

## 詳細設定

| プロパティ | 説明 |
| --- | --- |
| [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] (接続を無効化) | 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> |

## 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、終了コンポーネントとして使用され、入力リンクを必要とします。<br><br>このコンポーネントがシリアライズされたデータを送信するには、入力スキーマに*serializedValue*カラムを定義するためにtWriteJSONFieldなどの書き込みコンポーネントを必要とします。<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。 |
| 制限事項 | ライセンスの互換性の問題のため、このコンポーネントの使用に必要な1つ以上のJARが提供されていません。この特定のコンポーネントに不足しているJARをインストールするには、Component (コンポーネント)タブビューの[Install] (インストール)ボタンをクリックします。Talend StudioのIntegrationパースペクティブにある[Modules] (モジュール)タブでも、不足しているすべてのJARを簡単に見つけて追加できます。詳細は、[外部モジュールをインストール](https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/8.0/studio-user-guide/installing-external-modules)をご覧ください。 |

**関連概念**

[Amazon KinesisジョブとBig Data Streamingジョブを操作する](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/8.0/kinesis/tkinesisinput-tkinesisoutput-treplicate-thdfsconfiguration-working-with-amazon-kinesis-and-big-data-streaming-jobs-this "このシナリオでは、Spark Streamingフレームワークを使ってAmazon KinesisおよびBig Data Streamingジョブを操作する方法を示します。")