# 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-R2026-09/Hadoop接続を一元管理/talend/en-US/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。そのためには、[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: Setting up the connection in the Repository allows you to avoid configuring that connection each time you need it in the Spark configuration view of your Jobs. The fields are automatically filled. 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 | | --- | --- | | [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: | パラメーター | 使用 | | --- | --- | | [Parallelize output files writing] (出力ファイルの書き込みを並列化) | このチェックボックスを選択すると、Sparkバッチジョブが出力ファイルの書き込み時に複数のスレッドを並行して実行できるようになります。このオプションによって実行時間のパフォーマンスが改善されます。

このチェックボックスがオフのままになっていると、出力ファイルは1つのスレッド内で順次書き込まれます。

サブジョブレベルでは、各サブジョブが順次処理されます。サブジョブ内の出力ファイルのみが並列化されます。

このオプションは、次の出力コンポーネントが含まれているSparkバッチジョブでのみ使用できます:



情報メモ重要: ジョブ実行中のメモリに関する問題を避けるため、このパラメーターを使用する前に、書き込まれるファイルのサイズと実行環境の容量を考慮する必要があります。 | ## 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。