Apache Spark BatchのtExtractRegexFieldsプロパティ - 7.3

Data extraction

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7.3
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これらのプロパティを使って、[Spark Batch] (Sparkバッチ)ジョブフレームワーク内で実行されているtExtractRegexFieldsを設定します。

[Spark Batch] (Sparkバッチ)tExtractRegexFieldsコンポーネントは変換処理ファミリーのコンポーネントです。

このフレームワーク内のコンポーネントは、ビッグデータ対応のサブスクリプションTalend 製品すべて、およびTalend Data Fabricで使用できます。

基本設定

Prev.Comp.Columnリスト

データの抽出に必要なカラムを選択します。

正規表現

使用しているプログラミング言語に従って正規表現を入力します。

[Schema] (スキーマ)および[Edit Schema] (スキーマの編集)

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。

スキーマを変更するには[Edit schema] (スキーマの編集)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つのオプションを使用できます。

  • [View schema] (スキーマの表示): 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更新): 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] (リポジトリーのコンテンツ)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。

ジョブで接続されている先行コンポーネントからスキーマを取得するには、[Sync columns] (カラムの同期)をクリックします。

警告:

出力スキーマに、分割する入力カラムと同じ名前のカラムが含まれていないことを確認します。含まれている場合、正規表現は期待どおりに動作しません。

 

[Built-in] (組み込み): そのコンポーネントのみのスキーマを作成して、ローカルに保存します。

 

[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。

Die on error (エラー発生時に強制終了)

このチェックボックスをオンにすると、エラー発生時にジョブの実行が停止されます。

詳細設定

[Encoding] (エンコーディング)

リストからエンコーディングを選択するか、[CUSTOM] (カスタム)を選択して、手動で定義します。このフィールドはデータベースデータ処理の必須フィールドです。サポートされるエンコーディングは、使用しているJVMに応じて異なります。詳細は、https://docs.oracle.comを参照してください。

使用方法

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 Batchコンポーネントのパレットと共に、Spark Batch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、このドキュメントのシナリオでは、[Standard] (標準)ジョブ、つまり従来の Talend データ統合ジョブだけを扱います。

[Spark Connection] (Spark接続)

[Run] (実行)ビューの[Spark Configuration] (Spark設定)タブで、ジョブ全体でのSparkクラスターへの接続を定義します。また、ジョブでは、依存jarファイルを実行することを想定しているため、Sparkがこれらのjarファイルにアクセスできるように、これらのファイルの転送先にするファイルシステム内のディレクトリを指定する必要があります。
  • Yarnモード(YarnクライアントまたはYarnクラスター):
    • Google Dataprocを使用している場合、[Spark configuration] (Spark設定)タブの[Google Storage staging bucket] (Google Storageステージングバケット)フィールドにバケットを指定します。

    • HDInsightを使用している場合、[Spark configuration] (Spark設定)タブの[Windows Azure Storage configuration] (Windows Azure Storage設定)エリアでジョブのデプロイメントに使用するブロブを指定します。

    • Altusを使用する場合は、[Spark configuration] (Spark設定)タブでジョブのデプロイにS3バケットまたはAzure Data Lake Storageを指定します。
    • Quboleを使用する場合は、ジョブにtS3Configurationを追加し、QuboleでS3システム内に実際のビジネスデータを書き込みます。tS3Configurationを使用しないと、このビジネスデータはQubole HDFSシステムに書き込まれ、クラスターをシャットダウンすると破棄されます。
    • オンプレミスのディストリビューションを使用する場合は、クラスターで使用されているファイルシステムに対応する設定コンポーネントを使用します。一般的に、このシステムはHDFSになるため、tHDFSConfigurationを使用します。

  • [Standalone mode] (スタンドアロンモード): tHDFSConfigurationまたはtS3Configurationなど、クラスターで使用されているファイルシステムに対応する設定コンポーネントを使用します。

    ジョブ内に設定コンポーネントがない状態でDatabricksを使用している場合、ビジネスデータはDBFS (Databricks Filesystem)に直接書き込まれます。

この接続は、ジョブごとに有効になります。