Propriétés du tKuduOutput pour Apache Spark Batch

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

Le composant tKuduOutput Spark Batch appartient à la famille Bases de données.

Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend avec Big Data nécessitant une souscription et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Utiliser une configuration existante	Cochez cette case et sélectionnez le composant de connexion adéquat dans la liste Component list pour réutiliser les paramètres d'une connexion que vous avez déjà définie.
Server connection	Cliquez sur le bouton [+] pour ajouter autant de lignes que de nœuds maître Kudu à utiliser, une ligne par master. Saisissez les emplacements et les ports d'écoute des nœuds maître du service Kudu à utiliser. Ce composant supporte uniquement le service Apache Kudu installé sur Cloudera. Pour des informations relatives à la compatibilité entre Apache Kudu et Cloudera, consultez la documentation Cloudera relative à ce sujet : Compatibility Matrix for Apache Kudu (en anglais).
Schema et Edit schema	Un schéma est une description de lignes. Il définit le nombre de champs (colonnes) à traiter et à passer au composant suivant. Lorsque vous créez un Job Spark, évitez le mot réservé `line` lors du nommage des champs. Built-in : le schéma est créé et conservé localement pour ce composant seulement. Repository : le schéma existe déjà et est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé dans des Jobs et projets.
	Note InformationsRemarque : Le schéma d'un tableau Kudu doit déclarer une clé primaire, composée d'une ou plusieurs colonnes. Ces colonnes doivent être non-nullable, mais peuvent être du type booléen, float ou double. Créez le schéma en cliquant sur le bouton Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles : View schema : sélectionnez cette option afin de voir uniquement le schéma. Change to built-in property : sélectionnez cette option pour passer le schéma en mode Built-In et effectuer des modifications locales. Update repository connection : sélectionnez cette option afin de modifier le schéma stocké dans le référentiel et décider de propager ou non les modifications à tous les Jobs. Si vous souhaitez propager les modifications uniquement au Job courant, cliquez sur No et sélectionnez à nouveau la métadonnée du schéma dans la fenêtre Repository Content.
Kudu table	Saisissez le nom de la table à créer, modifier ou supprimer.
Action on table	Sélectionnez une opération à effectuer sur la table définie, vous pouvez effectuer l'une des opérations suivantes : None : n'effectuer aucune opération de table. Drop and create table : la table est supprimée et de nouveau créée. Create table : la table n'existe pas et est créée. Create table if does not exist : créer la table si elle n'existe pas encore. Drop table if exists and create : supprimer la table si elle existe déjà, puis en créer une nouvelle.
Action on data	Sélectionnez une action à effectuer sur les données de la table définie. Insert : ajoute de nouvelles entrées à la table. Le Job s'arrête lorsqu'il détecte des doublons. Update : met à jour les entrées existantes. Update or insert : met à jour l'enregistrement avec la référence donnée. Si l'enregistrement n'existe pas, un nouvel enregistrement est inséré. Delete : supprime les entrées correspondant au flux d'entrée.
Replicas	Saisissez, sans guillemets doubles, le facteur de réplication de cette table, afin de créer des copies de votre table et de ses tablets (segments de tables contigus). Pour plus d'informations concernant les tablets Kudu et les politiques de réplication Kudu, consultez Distribution and Fault Tolerance (en anglais).
Hash partitions	Lorsque vous créez une table Kudu, il est recommandé de définir comment elle est partitionnée. Par défaut, votre table n'est pas partitionnée. Cliquez sur le bouton [+] pour ajouter les colonnes se basant sur les lignes partitionnées par hachage. Par exemple, ajoutez une colonne `host` et une colonne `metric`. Ces colonnes doivent exister dans vos données et dans le schéma que vous avez défini dans le tKuduOutput. Dans la colonne Number of buckets, saisissez, sans guillemets doubles, le nombre de buckets à utiliser pour stocker les partitions. Ces buckets sont créés à la volée. Lors de l'exécution, les lignes sont distribuées par la valeur de hachage dans l'un de ces buckets. Si vous laissez cette table Hash partitions vide, le partitionnement par hachage n'est pas appliqué durant la création de la table. Pour plus d'informations concernant le partitionnement par hachage dans Kudu, consultez Hash partitioning (en anglais).
Range partitions	Lorsque vous créez une table Kudu, il est recommandé de définir comment elle est partitionnée. Par défaut, votre table n'est pas partitionnée. Cliquez sur le bouton [+] pour ajouter les colonnes de clé primaire se basant sur les lignes partitionnées en segments contigus. Par exemple, ajoutez une colonne `time`. Ces colonnes doivent exister dans vos données et dans le schéma que vous avez défini dans le tKuduOutput. Dans la colonne N. Partition, saisissez, sans guillemets doubles, un nombre à utiliser comme ID de la partition à créer. Par exemple, saisissez `1` pour créer la Partition 1. Dans les colonnes Lower boundary et Upper boundary, saisissez les limites entre lesquelles les lignes sont partitionnées. La limite supérieure est exclue et seules les données comprises entre les deux limites (y compris la limite inférieure) sont écrites dans la table Kudu. Par exemple, si vous partitionnez vos données en vous basant sur une colonne `time` de type Date et que le format de vos données temporelles est yyyy-mm-dd, vous pouvez configurer la limite basse à `2016-01-01` en saisissant, sans guillemets doubles, `TalendDate.parseDate("yyyy-MM-dd", "2016-01-01")`. Répétez l'opération pour configurer la limite supérieure à `2018-01-01`. Seules les lignes ayant des dates comprises entre les deux limites entrent dans cette partition. Lors de l'exécution, les lignes de ces colonnes sont distribuées en utilisant les valeurs des colonnes ajoutées à cette table Range partitions. Si vous laissez cette table vide, ce partitionnement n'est pas appliqué durant la création de la table. Pour plus d'informations concernant le partitionnement par hachage dans Kudu, consultez Range partitioning (en anglais).
Die on error	Cochez cette case pour arrêter l'exécution du Job lorsqu'une erreur survient.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée.
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 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. 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). Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée.

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 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.
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).

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

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