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Propriétés du tTachyonConfiguration pour Apache Spark Streaming

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tTachyonConfiguration s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Streaming.

Le composant tTachyonConfiguration Spark Streaming appartient à la famille Stockage.

Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Tachyon master URI

Saisissez l'adresse du serveur maître du cluster Tachyon à utiliser.

Ces informations se trouvent dans le fichier conf/tachyon-env.sh de votre système Tachyon.

Pour plus d'informations relatives à la compatibilité des versions entre Tachyon et Spark, consultez la documentation Tachyon à l'adresse http://tachyon-project.org/documentation/Running-Spark-on-Tachyon.html (en anglais).

UnderFS username

Saisissez les informations d'authentification requises par le système de fichiers (la sous-couche du système de stockage, en termes Tachyon) utilisé par votre cluster Tachyon. Le système de fichiers par défaut est HDFS.

Ces informations se trouvent dans le fichier conf/tachyon-env.sh de votre système Tachyon.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants.

Déposez un tTachyonConfiguration avec le sous-Job relatif au système de fichiers à exécuter au sein du même Job, afin que la configuration soit utilisée par le Job complet lors de l'exécution.

Ce composant, ainsi que les composants Spark Streaming de la Palette à laquelle il appartient, s'affichent uniquement lorsque vous créez un Job Spark Streaming.

Notez que, dans cette documentation, sauf mention contraire, un scénario présente uniquement des Jobs Standard, c'est-à-dire des Jobs Talend traditionnels d'intégration de données.

Connexion à Spark

Dans l'onglet Spark Configuration de la vue Run, définissez la connexion à un cluster Spark donné pour le Job complet. De plus, puisque le Job attend ses fichiers .jar dépendants pour l'exécution, vous devez spécifier le répertoire du système de fichiers dans lequel ces fichiers .jar sont transférés afin que Spark puisse accéder à ces fichiers :
  • Yarn mode (Yarn Client ou Yarn Cluster) :
    • Lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration.

    • 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.
    • Lorsque vous utilisez Qubole, ajoutez tS3Configuration à votre Job pour écrire vos données métier dans le système S3 avec Qubole. Sans tS3Configuration, ces données métier sont écrites dans le système Qubole HDFS et détruites une fois que vous arrêtez votre cluster.
    • 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 (en anglais).

  • 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 (en anglais).

    Si vous utilisez Databricks sans composant de configuration dans votre Job, vos données métier sont écrites directement dans DBFS (Databricks Filesystem).

Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

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