Apache Spark BatchのtCacheOut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tCacheOutを設定するために使われます。
Spark BatchのtCacheOut コンポーネントは、変換処理ファミリーに属しています。
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
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[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。 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。
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[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。 |
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[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。 |
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[Storage level] (ストレージレベル) |
[Storage level] (ストレージレベル) ドロップダウンリストが表示されたら、メモリのみ、またはメモリとディスクのように、キャッシュされたRDDの保存方法を選択します。 各ストレージレベルの詳細は、https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#rdd-persistenceをご覧ください。 |
使用方法
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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は、データセットを保持します。また、tCacheInと密接に関連しています。tCacheInがSpark DAG (有向非巡回グラフ: SparkがSparkアクションのスケジューリングに使用するモデル)のすべてを再計算せずにキャッシュを読み取ることができるように、反復により、tCacheOutは入力データをキャッシュとして保存します。 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。 |
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[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。
この接続は、ジョブごとに有効になります。 |