# Apache Spark BatchのtExtractPositionalFields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tExtractPositionalFieldsを設定するために使われます。 Spark BatchのtExtractPositionalFields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で利用できます。 ## 基本設定 | [Properties] (プロパティ) | 説明 | | --- | --- | | Prev.Comp.Columnリスト | [Field] (フィールド)リストから抽出する受信フィールドを選択します。 | | [Customize] (カスタマイズ) | 位置ファイルのデータ形式をカスタマイズし、テーブルカラムを定義するには、このチェックボックスをオンにします。

[Column] (カラム): カスタマイズするカラムを選択します。

[Size] (サイズ): カラムのサイズを入力します。

Padding char (パディング文字): パディング文字をフィールドから削除するために、反転したコンマの間にパディング文字を入力します。デフォルトの埋め込み文字はスペースです。

[Alignment] (整列): 適切な整列パラメーターを選択します。 | | [Pattern] (パターン) | 抽出のベースとして使用するパターンを入力します。

パターンはコンマで区切られた長さの値で、引用符で囲まれた文字列として解釈されます。このフィールドに入力された値が、定義されたスキーマと一貫していることをご確認ください。 | | [Die on error] (エラー発生時に強制終了) | このチェックボックスをオンにすると、エラー発生時にジョブの実行が停止されます。 | | [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。

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。
ジョブで接続している先行コンポーネントからスキーマを取得するためには、[Sync columns] (カラムを同期)をクリックします。
[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。

| ## 詳細設定 | [Properties] (プロパティ) | 説明 | | --- | --- | | [Advanced separator (for number)] (高度な区切り文字:数値) | 数値に使用する区切りを変更するには、このチェックボックスをオンにします。デフォルトでは、桁区切りはコンマ(*,*)で、小数点区切りはピリオド(*.*)です。 | | [Trim column] (カラムをトリミング) | このチェックボックスをオンにすると、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カラムから削除されます。 | | [Check each row structure against schema] (スキーマに対して各行ストラクチャーをチェック) | このチェックボックスをオンにすると、各行のカラム総数がスキーマと一致するかどうかチェックされます。一致しない場合、コンソール上にエラーメッセージが表示されます。 | ## 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中間ステップとして使用されます。

このコンポーネントは、所属するSpark Batch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。 |