# tWindow

指定されたSparkウィンドウを受信RDDに適用し、ウィンドウベースのRDDを次のコンポーネントに送信します。

tWindowは、ウィンドウ操作を実行するように設計しているSparkジョブを有効にします。Sparkウィンドウの詳細は、[Window operations](http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#window-operations)で関連ドキュメンテーションをご覧ください。

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

Spark StreamingのtWindow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

| [Properties] (プロパティ) | 説明 |
| --- | --- |
| [Window duration] (ウィンドウ継続時間) | 適用するウィンドウ継続時間を定義する期間(ミリ秒)を引用符なしで入力します。<br><br>たとえば、Spark設定タブで定義されたバッチサイズが2秒の場合、ウィンドウ継続時間6秒は、このウィンドウが適用されるたびに3つのバッチが処理されることを意味します。 |
| [Define the slide duration] (スライド処理時間の定義) | [Define the slide duration] (スライド処理時間の定義)チェックボックスをオンにして、表示されるフィールドに、終了時にウィンドウが適用される時間をミリ秒で引用符なしで入力します。<br><br>たとえば、[Spark configuration] (Spark設定)タブで定義されたバッチサイズが2秒の場合、4秒のスライド期間は、ウィンドウが4秒ごとに適用されることを意味します。また、ウィンドウ継続時間が6秒の場合、2回のウィンドウアプリケーションの後、1つのバッチが重複します。<br><br>このチェックボックスをオフのままにすると、スライドの所要時間は[Spark configuration] (Spark設定)タブで定義されたバッチサイズと見なされます。<br><br>ウィンドウの期間とスライドの期間は、どちらも[Spark configuration] (Spark設定)タブで定義されているバッチサイズの倍数である必要があります。 |

## 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。<br><br>このコンポーネントはデータスキーマを変更しませんが、特定のウィンドウを介してマイクロバッチの処理のペースを制御します。<br><br>このコンポーネントは、所属するSpark Streaming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。 |