Propriétés du tJDBCOutput MapReduce (déprécié) - 7.3

JDBC

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Cloud
7.3
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Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tJDBCOutput s'exécutant dans le framework de Jobs MapReduce.

Le composant tJDBCOutput MapReduce appartient aux familles MapReduce et 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.

Le framework MapReduce est déprécié à partir de la version 7.3 de Talend. Utilisez des Jobs Talend pour Apache Spark afin d'accomplir vos tâches d'intégration.

Basic settings

Property type

Peut être Built-In ou Repository.

 

Built-In : aucune propriété n'est stockée de manière centrale.

 

Repository : Sélectionnez le fichier dans lequel sont stockées les propriétés du composant.

Cliquez sur cette icône pour ouvrir l'assistant de configuration de connexion à la base de données et enregistrer les paramètres de connexion que vous avez définis dans la vue Basic settings du composant.

Pour plus d'informations concernant la configuration et le stockage des paramètres de connexion à la base de données, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.

JDBC URL

URL JDBC de la base de données à utiliser. Par exemple, l'URL JDBC de la base de données Amazon Redshift est jdbc:redshift://endpoint:port/database.

Driver JAR

Renseignez cette table pour charger les pilotes Jar requis. Pour ce faire, cliquez sur le bouton [+], sous la table, pour ajouter autant de lignes que nécessaire, chaque ligne pour un Jar de pilote. Sélectionnez la cellule et cliquez sur le bouton [...] à droite de la cellule pour ouvrir la boîte de dialogue Module, dans laquelle vous pouvez sélectionner le Jar du pilote à utiliser. Par exemple, le pilote Jar RedshiftJDBC41-1.1.13.1013.jar pour la base de données Redshift.

Pour plus d'informations, consultez Importer un pilote de base de données.

Class Name

Saisissez entre guillemets doubles le nom de la classe pour le pilote spécifié. Par exemple, pour le pilote RedshiftJDBC41-1.1.13.1013.jar, le nom à saisir est com.amazon.redshift.jdbc41.Driver.

Username et Password

Saisissez les informations d'authentification de la base de données à laquelle vous devez vous connecter.

Pour saisir le mot de passe, cliquez sur le bouton [...] à côté du champ Password, puis, dans la boîte de dialogue qui s'ouvre, saisissez le mot de passe entre guillemets doubles et cliquez sur OK afin de sauvegarder les paramètres.

Table name

Nom de la table à écrire. Notez qu'une seule table peut être écrite à la fois.

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.

Advanced settings

Use Batch Size

Lorsque cette case est cochée, saisissez le nombre de lignes contenues dans chaque lot traité.

Utilisation

Règle d'utilisation

Dans un Job Map/Reduce Talend, ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un composant de transformation comme lien d'entrée. Les autres composants utilisés avec lui doivent également être des composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être exécuté directement dans Hadoop.

Ce composant, ainsi que la famille MapReduce à laquelle il appartient, n'apparaît que lorsque vous créez un Job Map/Reduce.

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 et non des Jobs Map/Reduce.

Hadoop Connection

Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet.

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

Limitation

Il est recommandé d'utiliser les bases de données suivantes avec la version Map/Reduce de ce composant : DB2, Informix, MSSQL, MySQL, Netezza, Oracle, Postgres, Teradata et Vertica.

Ce composant peut également fonctionner avec d'autres bases de données. Cependant, ces dernières n'ont pas nécessairement été testées.