Transformation de données dans un environnement Spark
Ce scénario s'applique uniquement aux produits Talend Platform avec Big Data nécessitant souscription et à Talend Data Fabric.
Pour plus de technologies supportées par Talend, consultez Composants Talend.
Le scénario suivant présente un Job à deux composants, transformant des données dans un environnement Spark à l'aide d'un mapping précédemment créé dans Talend Data Mapper.
Le tHDFSConfiguration est utilisé dans ce scénario par Spark afin de se connecter au système HDFS où sont transférés les fichiers Jar dépendant du Job.
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Yarn mode (Yarn Client ou Yarn Cluster) :
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Lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration.
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Lorsque vous utilisez HDInsight, spécifiez le blob à utiliser pour le déploiement du Job, dans la zone Windows Azure Storage configuration de l'onglet Spark configuration.
- Lorsque vous utilisez Altus, spécifiez le bucket S3 ou le stockage Azure Data Lake Storage (aperçu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration.
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Lorsque vous utilisez des distributions sur site (on-premises), utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers utilisé par votre cluster. Généralement, ce système est HDFS et vous devez utiliser le tHDFSConfiguration.
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Standalone mode : utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers que votre cluster utilise, comme le tHDFSConfiguration Apache Spark Batch ou le tS3Configuration Apache Spark Batch.
Si vous utilisez Databricks sans composant de configuration dans votre Job, vos données métier sont écrites directement dans DBFS (Databricks Filesystem).
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