# Sparkジョブの作成

Integration パースペクティブの[Repository] (リポジトリー)ツリービューにある[Job Designs] (ジョブデザイン)ノードから、または[Job Designs] (ジョブデザイン)ノードの下にある[Big Data Batch] (ビッグデータバッチ)ノードから始めることができます。

2つのアプローチは似ています。次の手順は、[Job Designs] (ジョブデザイン)ノードからSparkジョブを作成する方法を示すものです。

## 手順

1. [Job Designs] (ジョブデザイン)ノードを右クリックし、コンテキストメニューから[Create Big Data Batch Job] (ビッグデータバッチジョブを作成)を選択します。

   [New Big Data Batch Job] (新しいビッグデータバッチジョブ)ウィザードが表示されます。
2. [Framework] (フレームワーク)ドロップダウンリストから[Spark]を選択します。
3. [Name] (名前)、[Purpose] (目的)、[Description] (説明)の各フィールドにそれぞれ情報を入力します。ジョブの名前は必須です。

   入力が終わると[Finish] (終了)ボタンが有効になります。
4. ジョブのバージョンを変更する必要がある場合は、[Version] (バージョン)フィールドの横の[M]と[m]ボタンをクリックして変更を行います。

   ジョブのステータスを変更する必要がある場合は、[Status] (ステータス)フィールドのドロップダウンリストから選択します。

   変更不可能なフィールドの情報を編集する必要がある場合は、メニューバーで[File] (ファイル)> [Edit Project properties] (プロジェクトプロパティを編集)と選択して[Project Settings] (プロジェクト設定)ダイアログボックスを開き、必要な変更を行います。
5. [Finish] (終了)をクリックしてウィザードを閉じ、変更を有効にします。

   Talend Studioワークスペースに空のジョブが開き、Sparkで利用可能なコンポーネントが[Palette] (パレット)に表示されます。

## タスクの結果

[Repository] (リポジトリー)ツリービューで、作成されたこのSparkジョブが、[Job Designs] (ジョブデザイン)の下にある[Big Data Batch] (ビッグデータバッチ)ノードの下に自動的に表示されます。

使用するコンポーネントを[Palette] (パレット)からワークスペースに配置し、標準ジョブの場合と同様じ方法でリンクや設定を行ってSparkジョブをデザインします。また、[Run] (実行)ビューの[Spark configuration] (Spark設定)タブで、使用するSparkクラスターへの接続をセットアップする必要があります。

* 利用対象:
* 対象製品：
* Cloud Data Fabric
* Data Fabric
* Qlik Cloud Enterprise Edition
* Qlik Talend Cloud Enterprise Edition
* Qlik Talend Cloud Premium Edition
* Real-Time Big Data Platform

Spark Streamingジョブを作成する場合も、同じオペレーションを繰り返します。唯一異なるステップは、[Job Designs] (ジョブデザイン)ノードを右クリックした後でコンテキストメニューから[Create Big Data Streaming Job] (ビッグデータストリーミングジョブの作成)を選択し、表示される[New Big Data Streaming Job] (新しいビッグデータストリーミングジョブ)ウィザードで、[Framework] (フレームワーク)ドロップダウンリストからSpark Streamingを選択する点だけです。

Sparkジョブを作成した後は、軽量の依存項目オプションを使ってそのジョブの実行時間を短縮できます。このオプションによってライブラリーの数がTalendライブラリーのみに減らされるため、ジョブの実行方法に影響します。また、依存項目はすべて残りますが、実行時にクラスターに送信されることはありません。そのため、依存項目に関する問題(競合している、署名がない、JARのバージョンが間違っている、JARがないなど)の問題を回避できます。[Run] (実行)ビューで[Spark configuration] (Spark設定)タブをクリックし、[Use lightweight dependencies] (軽量の依存項目を使用)チェックボックスをオンにします。[Use custom classpath] (カスタムクラスパスを使用)チェックボックスをオンにし、使用したいJARをコンマ区切りの正規表現構文で入力することで、Clouderaのデフォルトのものとは異なるクラスパスを使用することもできます。このオプションを利用できるディストリビューションは次のとおりです。

* Amazon EMR 6.2.0
* Cloudera CDH 6.1.1、およびその他の6.xバージョン(ダイナミックディストリビューションを通じて互換性あるもの)
* Cloudera CDH 7.1.1、およびその他の7.1.xバージョン(ダイナミックディストリビューションを通じて互換性あるもの)

Talend 8でJARを使用する場合は、Spark Universalをお勧めします。詳細は、[Talend StudioにおけるHadoopディストリビューションのSpark Universalサポート](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/8.0-R2025-07/spark-universal-support-for-hadoop-distributions-in-talend-studio "Spark Universalは、Talend Studioと特定のSparkバージョンの全ビッグデータディストリビューションの互換性があるようにできるメカニズムです。Sparkバージョンを選択して、クラスターへの接続に必要な情報がすべて含まれているHadoop設定JARファイルをアップロードします。")をご覧ください。 ![Spark設定ビューが開かれ、\[軽量の依存項目を使用\]オプションが選択されている状態。](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/Resources/images/LightweightDependencies.png)

Sparkジョブを[Local] (ローカル)モード以外のモードと[Universal] (ユニバーサル)ディストリビューション以外のディストリビューションで実行する必要がある場合は、同じジョブ内にストレージコンポーネント(通常はtHDFSConfigurationコンポーネント)が必要です。これは、Sparkがこのコンポーネントを使用して、ジョブに依存するjarファイルの転送先のファイルシステムに接続できるようにするためです。

ジョブスクリプトビューにジョブスクリプトを書き込み、ジョブを生成することで、これらのタイプのジョブを作成することも可能です。ジョブスクリプトの使い方の詳細は、Talend [ジョブスクリプトリファレンスガイド](https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/8.0/job-script-reference-guide)をご覧ください。