# Spark Universalでスタンドアロン接続パラメーターを定義 ## このタスクについて Talend StudioはSparkが有効になったクラスターに接続し、そのクラスターからジョブを実行します。 ## 手順 1. デザインワークスペースの下にある[Run] (実行)ビューをクリックした後に、[Spark configuration] (Spark設定)ビューをクリックします。 2. [Property type] (プロパティタイプ)ドロップダウンリストから[Built-in] (組み込み)を選択します。 [Hadoop接続を一元管理](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/studio-user-guide/8.0-R2026-05/Hadoop接続を一元管理/talend/ja-JP/studio-user-guide/8.0/centralizing-hadoop-connection)で説明されているとおり、既に[Repository] (リポジトリー)で接続パラメーターが設定されている場合は簡単に再利用できます。再利用するためには、[Property type] (プロパティタイプ)ドロップダウンリストから[Repository] (リポジトリー)を選択し、[...]ボタンをクリックし、[Repository Content] (リポジトリーコンテンツ)ダイアログボックスを開いて、使用するHadoop接続を選択します。 情報メモヒント: [Repository] (リポジトリー)で接続を設定すると、ジョブの[Spark configuration] (Spark設定)ビューで必要になるたびにその接続を設定しなくても済みます。フィールドが自動的に入力されます。 3. [Distribution] (ディストリビューション)ドロップダウンリストからUniversalを、[Version] (バージョン)ドロップダウンリストからSparkバージョンを、[Runtime mode/environment] (ランタイムモード/環境)ドロップダウンリストから[Standalone] (スタンドアロン)をそれぞれ選択します。 4. [Standalone] (スタンドアロン)設定情報を入力します: | パラメーター | 使用方法 | | --- | --- | | [Standalone master] (スタンドアロンマスター) | Sparkジョブを送信するマスターのサーバーを入力します。 | | [Configure executors] (エグゼキューターを設定) | このチェックボックスをオンにして、エグゼキューターを設定します:



このチェックボックスをオフにすると、Sparkのデフォルト値が使用され、エグゼキューターメモリには1g、エグゼキューターコアには1が使用されます。詳細については、[Sparkの公式ドキュメンテーション](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#available-properties) (英語のみ)をご覧ください。 | 5. 設定の基本情報を入力します: ## タスクの結果 これで接続詳細が完全なものになったので、Sparkジョブの実行をスケジュールしたり、すぐに実行したりできます。