Apache Spark StreamingのtJavaRowプロパティ

[Schema] (スキーマ)および[Edit Schema] (スキーマを編集)

スキーマとは行の説明のことです。処理して次のコンポーネントに渡すフィールド(カラム)数を定義します。Sparkジョブを作成する場合、フィールドの命名時は予約語のlineを避けます。

[Built-in] (組み込み): そのコンポーネントに対してのみスキーマを作成し、ローカルに保管します。

[Repository] (リポジトリー): スキーマは作成済みで、リポジトリーに保管されています。さまざまなプロジェクトやジョブデザインで再利用できます。

再使用するスキーマに整数またはファンクションのデフォルト値が指定されている場合は、これらのデフォルト値を引用符で囲まないようにご注意ください。引用符で囲まれている場合は手動で削除します。

詳細は、テーブルスキーマを取得をご覧ください。

スキーマを変更するには[Edit schema] (スキーマを編集)をクリックします。現在のスキーマがリポジトリータイプの場合は、3つのオプションを利用できます。

• [View schema] (スキーマを表示): スキーマのみを表示する場合は、このオプションを選択します。

• [Change to built-in property] (組み込みのプロパティに変更): ローカルで変更を行うためにスキーマを組み込みに変更する場合は、このオプションを選択します。

• [Update repository connection] (リポジトリー接続をアップデート): リポジトリーに保存されているスキーマに変更を加え、変更後にそのコンテンツをすべてのジョブにプロパゲートするかどうかを決める場合は、このオプションを選択します。

  変更を現在のジョブにのみ反映する場合は、変更後、[No] (いいえ)を選択し、[Repository Content] (リポジトリーコンテンツ)ウィンドウで再びこのスキーマのメタデータを選択します。

ジョブで接続している先行コンポーネントからスキーマを取得するためには、[Sync columns] (カラムを同期)をクリックします。

このコンポーネントの入力スキーマと出力スキーマは異なる場合があります。

[Map type] (マップタイプ)

書き込む必要のあるマップ変換の種類を選択します。これでコンポーネントは、メソッドを自動的に選択し、カスタムコードで使用する変数を宣言できます。

これらのメソッドについては、https://spark.apache.org/docs/latest/api/java/index.htmlでJava APIに関するApache Sparkのドキュメンテーションをご覧ください。

[Generate code] (コードの生成)

[Code] (コード)フィールド内にコードを自動生成するには、このボタンをクリックして、入力スキーマのカラムを出力スキーマのカラムにマッピングします。この生成によって、スキーマの内容は何も変更されません。

生成されたサンプルコードは、事前定義されたどの変数が入力および出力RDDに対するものであるか、また、それらの変数をどう使用したらよいかを示します。

[Code] (コード)

[Map type] (マップの種類) ドロップダウンリストから選択したメソッドのカスタムBodyを書き込みます。入力スキーマと出力スキーマを使用して、入力および出力RDDレコードのカラムを管理する必要があります。このカスタムコードは、RDDレコード内で行ごとに適用されます。

たとえば、入力スキーマにuserカラムが含まれていれば、input.user変数を使用して各入力レコードのuserカラムを取得する必要があります。

カスタムコードの書き込みに使用できる変数については、このフィールドに表示されるデフォルトコメントをご覧ください。

[Import] (インポート)

インポートするJavaコード、および必要に応じて[Basic settings] (基本設定)ビューの[Code] (コード)フィールドで使用されている外部ライブラリーを入力します。

使用ルール

このコンポーネントは中間ステップとして使用されます。

このコンポーネントは、所属するSpark Streamingのコンポーネントのパレットと共に、Spark Streamingジョブを作成している場合にだけ表示されます。

特に明記していない限り、このドキュメンテーションのシナリオでは、標準ジョブ、つまり従来の Talend Data Integrationジョブだけを扱います。

[Spark Connection] (Spark接続)

この接続は、ジョブごとに有効になります。

[Limitation] (制限事項)

SparkとJava言語の知識が必要です。