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

Spark Streaming tMapRStreamsOutput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はTalend Real-Time Big Data PlatformとTalend Data Fabricで利用できます。

基本設定

[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のスキーマは読み取り専用です。公開するメッセージを保管します。
トピック名	メッセージを公開するトピックの名前を入力します。このトピックは既に存在している必要があります。このトピックが属するストリームの名前を入力する必要があります。構文はpath_to_the_stream:topic_nameです。
[Compress the data] (データを圧縮)	[Compress the data] (データの圧縮)チェックボックスをオンにすると、出力データが圧縮されます。

[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のスキーマは読み取り専用です。公開するメッセージを保管します。

トピック名

メッセージを公開するトピックの名前を入力します。このトピックは既に存在している必要があります。このトピックが属するストリームの名前を入力する必要があります。構文はpath_to_the_stream:topic_nameです。

[Compress the data] (データを圧縮)

[Compress the data] (データの圧縮)チェックボックスをオンにすると、出力データが圧縮されます。

詳細設定

[Producer properties] (プロデューサープロパティ)	カスタマイズする必要があるMapR Streamsプロデューサープロパティをこのテーブルに追加します。
[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。 [Max total number of connections] (接続の最大合計数): 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。デフォルトの数は8です。-1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。 [Max waiting time (ms)] (最大待機時間(ミリ秒)): 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。 [Min number of idle connections] (アイドル接続の最小数): 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。 [Max number of idle connections] (アイドル接続の最大数): 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。
[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。 [Time between two eviction runs] (2つの削除実行の間隔): 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。 [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): 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。 [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): このパラメーターの機能は[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)と同じですが、[Min number of idle connections] (アイドル接続の最小数)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。

[Producer properties] (プロデューサープロパティ)

カスタマイズする必要があるMapR Streamsプロデューサープロパティをこのテーブルに追加します。

[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。

[Max total number of connections] (接続の最大合計数): 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。

デフォルトの数は8です。-1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。
[Max waiting time (ms)] (最大待機時間(ミリ秒)): 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。
[Min number of idle connections] (アイドル接続の最小数): 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。
[Max number of idle connections] (アイドル接続の最大数): 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。

[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。

[Time between two eviction runs] (2つの削除実行の間隔): 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。
[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): 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。
[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): このパラメーターの機能は[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)と同じですが、[Min number of idle connections] (アイドル接続の最小数)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。

使用方法

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。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。
[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。
前提条件	Talend Studio との操作を確実に行うには、Hadoopディストリビューションを適切にインストールする必要があります。以下のリストに、MapR関連の情報などを示します。 MapRクライアントは必ずTalend Studioのあるマシンにインストールして、そのマシンのPATH変数にMapRクライアントライブラリーを追加します。MapRのドキュメンテーションによると、各OSバージョンに対応するMapRクライアントのライブラリーは、MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\nativeにあります。たとえば、Windows版のライブラリーは、\lib\native\MapRClient.dllにあるMapRクライアントのjarファイルにあります。指定のライブラリーを追加しないと、no MapRClient in java.library.pathというエラーが発生する可能性があります。たとえば、[Window] (ウィンドウ)メニューの[Preferences] (環境設定)ダイアログボックスにある[Run/Debug] (実行/デバッグ)ビューの[Job Run VM arguments] (ジョブ実行VMの引数)エリアで、-Djava.library.path引数を設定するために使われます。この引数により、そのMapRクライアントのネイティブライブラリーへのパスがTalend Studioに渡されるので、サブスクリプションベースのユーザーはデータビューアーをフルに活用して、MapRに保存されたデータをTalend Studioでローカルに表示できます。 Hadoopディストリビューションのインストール方法の詳細は、使用しているHadoopディストリビューションに対応するマニュアルをご覧ください。

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。

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。

[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。

前提条件

Talend Studio との操作を確実に行うには、Hadoopディストリビューションを適切にインストールする必要があります。以下のリストに、MapR関連の情報などを示します。

MapRクライアントは必ずTalend Studioのあるマシンにインストールして、そのマシンのPATH変数にMapRクライアントライブラリーを追加します。MapRのドキュメンテーションによると、各OSバージョンに対応するMapRクライアントのライブラリーは、MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\nativeにあります。たとえば、Windows版のライブラリーは、\lib\native\MapRClient.dllにあるMapRクライアントのjarファイルにあります。

指定のライブラリーを追加しないと、no MapRClient in java.library.pathというエラーが発生する可能性があります。
たとえば、[Window] (ウィンドウ)メニューの[Preferences] (環境設定)ダイアログボックスにある[Run/Debug] (実行/デバッグ)ビューの[Job Run VM arguments] (ジョブ実行VMの引数)エリアで、-Djava.library.path引数を設定するために使われます。この引数により、そのMapRクライアントのネイティブライブラリーへのパスがTalend Studioに渡されるので、サブスクリプションベースのユーザーはデータビューアーをフルに活用して、MapRに保存されたデータをTalend Studioでローカルに表示できます。

Hadoopディストリビューションのインストール方法の詳細は、使用しているHadoopディストリビューションに対応するマニュアルをご覧ください。

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