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

Spark BatchのtJapaneseTransliterateコンポーネントは、データクオリティファミリーに属しています。

このフレームワーク内のコンポーネントは、Talend Data Management PlatformTalend Big Data Platform、Talend Real-Time Big Data PlatformTalend Data Services Platform、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。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。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。 [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。
[Transliteration] (翻字)	出力スキーマからのカラムは、[Transliteration] (翻字)テーブルの[Column] (カラム)カラムに追加されます。別のシステムに翻字する日本語テキストを含む各スキーマカラムについて、[Transliterate] (翻字)カラムで対応するチェックボックスをオンにします。すべてのスキーマカラムを選択するには、ヘッダー行内のチェックボックスをオンにします。 [Transliterate] (翻字)チェックボックスをオンにしたら、[Way to transliterate] (翻字の方法)リストから翻字システムを選択します。 [Hiragana] (ひらがな)(デフォルト値): このシステムは、入力日本語テキストをひらがな形式に変換します。 [Katakana reading] (カタカナ読み): このシステムは、入力された日本語テキスト(漢字/ひらがな)をカタカナ読みの形式に変換します。 [Katakana pronunication] (カタカナ発音): このシステムは、入力された日本語テキスト(漢字/ひらがな)をカタカナ発音の形式に変換します。 [Revised Hepburn] (修正ヘボン式): 最も広く使われているローマ字表記システムです。 [Kunrei-shiki] (訓令式): このローマ字化システムは、日本政府および国際標準化機構によってISO 3602として標準化されています。現代の標準日本語のための日本式システムの修正バージョンです。 [Nihon-shiki] (日本式): このローマ字化システムは、仮名とローマ字の間で1対1の対応を維持しています。

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。

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。

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。
[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。

[Transliteration] (翻字)

出力スキーマからのカラムは、[Transliteration] (翻字)テーブルの[Column] (カラム)カラムに追加されます。

別のシステムに翻字する日本語テキストを含む各スキーマカラムについて、[Transliterate] (翻字)カラムで対応するチェックボックスをオンにします。

すべてのスキーマカラムを選択するには、ヘッダー行内のチェックボックスをオンにします。

[Transliterate] (翻字)チェックボックスをオンにしたら、[Way to transliterate] (翻字の方法)リストから翻字システムを選択します。

[Hiragana] (ひらがな)(デフォルト値): このシステムは、入力日本語テキストをひらがな形式に変換します。
[Katakana reading] (カタカナ読み): このシステムは、入力された日本語テキスト(漢字/ひらがな)をカタカナ読みの形式に変換します。
[Katakana pronunication] (カタカナ発音): このシステムは、入力された日本語テキスト(漢字/ひらがな)をカタカナ発音の形式に変換します。
[Revised Hepburn] (修正ヘボン式): 最も広く使われているローマ字表記システムです。
[Kunrei-shiki] (訓令式): このローマ字化システムは、日本政府および国際標準化機構によってISO 3602として標準化されています。現代の標準日本語のための日本式システムの修正バージョンです。
[Nihon-shiki] (日本式): このローマ字化システムは、仮名とローマ字の間で1対1の対応を維持しています。

詳細設定

プロパティ	説明
[tStatCatcher Statistics] (tStatCatcher統計)	このチェックボックスを選択すると、ジョブレベルおよび各コンポーネントレベルでジョブ処理メタデータが収集されます。

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、通常、中間コンポーネントとして使用されます。入力コンポーネントと出力コンポーネントが必要です。
[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。

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、通常、中間コンポーネントとして使用されます。入力コンポーネントと出力コンポーネントが必要です。

[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。

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