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Big Data

Funktion

Beschreibung

Verfügbar in

Unterstützung für Databricks 12.x Runtime mit Spark Universal 3.3.x Sie können Ihre Spark Batch- und Streaming-Jobs jetzt in universellen und jobbasierten Clustern in Google Cloud Platform (GCP), AWS und Azure unter Verwendung von Spark Universal mit Spark 3.3.x ausführen. Die Konfiguration erfolgt entweder in der Ansicht Spark Configuration (Spark-Konfiguration) Ihrer Spark-Jobs oder im Metadaten-Assistenten Hadoop Cluster Connection (Hadoop-Clusterverbindung).

Wenn Sie diesen Modus auswählen, ist Studio Talend mit Databricks 12.x kompatibel.

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Unterstützung für Amazon EMR 6.8.0, 6.9.0 und 6.10.0 mit Spark Universal 3.3.x Sie können Ihre Spark-Jobs jetzt in einem Amazon EMR-Cluster unter Rückgriff auf Spark Universal mit Spark 3.3.x im Yarn-Cluster-Modus ausführen. Die Konfiguration erfolgt entweder in der Ansicht Spark Configuration (Spark-Konfiguration) Ihrer Spark-Jobs oder im Metadaten-Assistenten Hadoop Cluster Connection (Hadoop-Clusterverbindung).

Wenn Sie diesen Modus auswählen, ist Studio Talend mit den Versionen 6.8.0, 6.9.0 und 6.10.0 von Amazon EMR kompatibel.

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Unterstützung für Azure Synapse Analytics mit Spark Universal 3.2.x und 3.3.x
Availability-noteBeta-InhaltBeta
Sie können Ihre Spark Batch-Jobs in Azure Synapse Analytics mit Spark Universal 3.2.x und 3.3.x jetzt im Synapse-Modus ausführen. Die entsprechende Konfiguration können Sie in der Ansicht Spark Configuration (Spark-Konfiguration) Ihrer Spark Batch-Jobs vornehmen.

Da es sich nur um eine Betafunktion handelt, ist dies nicht für die Produktionsumgebung geeignet.

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Neue Komponente tHBaseDeleteRows zum Löschen von Zeilen in einer HBase-Tabelle in Spark Batch-Jobs Studio Talend stellt jetzt die Komponente tHBaseDeleteRows bereit, die Ihnen das Löschen von Zeilen in einer HBase-Tabelle in Spark Batch-Jobs ermöglicht.

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