Qu'est-ce que le rapprochement de données ?
Définition générale
- de chercher des doublons, des paires suspectes et des enregistrements uniques dans une source de données,
- d'analyser des données et de retourner des probabilités pondérées de correspondance,
- de fusionner les entrées identiques ou similaires en une seule entrée et
- de réduire les disparités entres les différentes sources de données.
Rapprochement d'enregistrements
Le rapprochement consiste en une identification des enregistrements faisant référence à une même entité dans un jeu de données.
- le rapprochement des enregistrements déterministe, basé sur des identifiants qui entrent en correspondance et
- le rapprochement des enregistrements probabiliste, basé sur la probabilité que deux identifiants correspondent.
Que faire avant le rapprochement ?
Profiling des données
Le profiling des données aide à évaluer le niveau de qualité des données selon des objectifs définis.
Les problèmes de qualité des données peuvent avoir différentes causes dont les systèmes hérités, les migrations de données, les modifications de bases de données, les incohérences en matières de communications humaines et bien d'autres anomalies potentielles. Indépendamment de leur source, les problèmes de qualité des données peuvent avoir un impact sur la capacité des entreprises à utiliser leurs données afin de prendre des décisions éclairées.
Si des données sont de faible qualité ou gérées dans des structures dont l'intégration ne permet pas de satisfaire les besoins de l'entreprise, les processus et la prise de décision en pâtissent.
En comparaison avec les techniques d'analyse manuelle, la technologie de profiling des données améliore la capacité de l'entreprise à relever le défi de la gestion de la qualité des données et à surmonter les difficultés rencontrées lors de migrations et d'intégration de données.
Standardisation des données
- Vous pouvez standardiser des données grâce à des index de synonymes. Les synonymes sont standardisés et convertis en mots "maîtres".
Pour plus d'informations concernant les dictionnaires des synonymes de données, consultez le Guide d'utilisation de Talend Data Fabric Studio.
- Vous pouvez utiliser des composants de validation d'adresses afin de valider des données d'adresses par rapport aux outils de validation d'Experian QAS, Loqate et MelissaData. Les adresses renvoyées par ces outils sont cohérentes et les variations dans la représentation des adresses sont éliminées. Les adresses étant standardisées, le rapprochement est plus facile.
Pour plus d'informations concernant les composants tQASBatchAddressRow, tLoqateAddressRow et tMelissaDataAddress, consultez Standardisation d'adresses.
- Vous pouvez utiliser le tStandardizePhoneNumber pour standardiser un numéro de téléphone, selon les conventions de formatage du pays d'origine.
Pour plus d'informations concernant la standardisation des numéros de téléphone, consultez Standardisation de numéros de téléphone.
- Vous pouvez utiliser d'autres composants plus génériques afin de transformer vos données et obtenir des enregistrements plus standardisés, comme le tReplace, le tReplaceList, le tVerifyEmail, le tExtractRegexFields ou le tMap.
Comment rapprocher des données ?
L'approche classique du rapprochement de données
Technique des blocs par partition
Elle consiste en un tri des données en partitions de même tailles ayant le même attribut. L'objectif est de restreindre les comparaisons aux enregistrements groupés dans la même partition.
Pour créer des partitions efficaces, vous devez trouver des attributs qui ne risquent pas de changer, comme un prénom ou un nom. De ce fait, vous améliorez la fiabilité de la méthode des blocs et la vitesse d'exécution de la tâche.
Il est recommandé d'utiliser le composant tGenKey pour générer des clés de bloc et visualiser la distribution des blocs.
Pour plus d'informations sur la génération de clés de bloc, consultez Identification.
Choisir les métriques et définir les règles de rapprochement
Après avoir bloqué les données dans un groupe de la même taille, vous pouvez créer des règles de rapprochement et les tester avant de les utiliser dans le composant tMatchGroup.
Pour plus d'informations concernant la création d'une analyse de rapprochement, consultez Guide d'utilisation de Talend Data Fabric Studio.
Rapprochement des fonctions dans le composant tMatchGroup
Le tMatchGroup permet de créer des groupes d'enregistrements de données similaires dans n'importe quelle source de données, y compris avec des données volumineuses, à l'aide d'une ou plusieurs règles de rapprochement.
- Des algorithmes phonétiques tels que Soundex ou Metaphone, qui sont utilisés pour rapprocher les noms.
- La distance de Levensthein, qui calcule le nombre minimum de modifications requises pour transformer une chaîne de caractères en une autre.
- La distance de Jaro, qui rapproche les entrées traitées en fonction des variations orthographiques.
- La distance de Jaro-Winkler, qui est une variante de la distance de Jaro et qui accorde plus d'importance au début de la chaîne de caractères.
Pour plus d'informations concernant l'utilisation du composant tMatchGroup dans des Jobs Standard et Map/Reduce, consultez Rapprochement classique.
Algorithmes Simple VSR Matcher et T-Swoosh
- Le Simple VSR Matcher
- Le T-Swoosh
Pour plus d'informations concernant les analyses de rapprochement, consultez "Créer une règle de rapprochement" sur Talend Help Center.
Quand est-ce que les enregistrements se rapprochent ?
- Lorsque vous utilisez l'algortihme T-Swoosh, le score retourné pour chaque fonction de rapprochement doit être supérieur au seuil que vous avez défini.
- Le score global, score pondéré calculé d'après les différentes fonctions de rapprochement, doit être supérieur au seuil de rapprochement.
Multiples passes
En général, des schémas de partitionnement différents sont nécessaires. Cela requiert d'utiliser des composants tMatchGroup de façon séquentielle pour rapprocher les données avec différentes clés de bloc.
Pour un exemple de rapprochement de données via de multiples passes, consultez Rapprochement classique.
Utilisation du composant tRecordMatching
Le tRecordMatching effectue une jointure entre les colonnes comparées du flux principal et les colonnes de référence du flux Lookup. En fonction de la stratégie de rapprochement que vous avez définie, le tRecordMatching écrit en sortie les données de rapprochement, les éventuelles données de rapprochement et les données rejetées. Au moment de définir votre stratégie de rapprochement, les scores de rapprochement définis par l'utilisateur ou l'utilisatrice sont cruciaux pour déterminer le niveau de rapprochement des données qui vous intéressent.
Pour plus d'informations concernant le composant tRecordMatching, consultez Rapprochement classique.
L'approche de l'apprentissage automatique
L'approche de l'apprentissage automatique est utile lorsque vous souhaitez mettre en correspondance un important volume de données.
Le processus de rapprochement des données peut être automatisé en construisant un modèle permettant de prédire les correspondances.
Le processus de rapprochement de données
Les avantages de l'apprentissage automatique sur l'approche classique sont les suivants :
- Les différents mécanismes de blocking permettent une augmentation de la vitesse du calcul et une montée en charge. Dans le cadre de l'apprentissage automatique, le blocking est différent du partitionnement : un enregistrement peut appartenir à plusieurs blocs et la taille des blocs est clairement délimitée, ce n'est pas nécessairement le cas lors de l'utilisation du composant tGenKey.
- Les règles apprises et stockées par le modèle d'apprentissage automatique peuvent être plus complexes et moins arbitraires que les règles de rapprochement définies manuellement.
- La configuration des composants est plus simple. Le modèle de rapprochement apprend automatiquement les distances de correspondance et les seuils de similarité, entre autres.
- La première étape consiste en une pré-analyse du jeu de données à l'aide du tMatchPairing. Les enregistrements uniques, les enregistrements correspondant exactement, les paires suspectes et un échantillon des paires suspectes sont écrits en sortie par le tMatchPairing.
Pour plus d'exemples, consultez Calculer des paires suspectes et écrire un échantillon dans Talend Data Stewardship et Calculer des paires suspectes et des échantillons suspects depuis les données source.
- La deuxième étape consiste à libeller manuellement les paires suspectes en tant que "match" ou "no-match". Vous pouvez utiliser Talend Data Stewardship pour libeller les paires suspectes plus facilement.
Vous pouvez utiliser une ou plusieurs classes, par exemple “match”, “potential match” et “different”.
Pour plus d'informations concernant la gestion des tâches de regroupement pour décider des relations entre les paires d'enregistrements dans Talend Data Stewardship, consultez Exemples d'utilisation de Talend Data Stewardship.
- La troisième consiste à soumettre les paires suspectes que vous avez libellées au tMatchModel afin d'apprendre et de générer un modèle de classification.
Pour des exemples de générations de modèles de rapprochement, consultez les scénarios.
- La quatrième étape consiste à libeller les paires suspectes dans des jeux de données volumineux automatiquement en utilisant, avec le tMatchPredict, le modèle calculé par le tMatchModel.
Pour voir un exemple de procédure pour libeller des paires suspectes avec des libellés assignés, consultez le scénario.
Qu'est-ce qu'un bon échantillon ?
L'échantillon doit être équilibré : le nombre d'enregistrements dans chaque classe - "match" et "no match" - doit être approximativement le même. Un échantillon déséquilibré aboutit à un modèle insatisfaisant.
L'échantillon doit être diversifié : plus les exemples sont diversifiés, plus les règles apprises par le modèles seront efficaces.
L'échantillon doit avoir la bonne taille : si vous disposez d'un important jeu de données constitué de millions d'enregistrements, quelques centaines ou milliers d'exemples peuvent suffire. Si votre jeu de données est constitué de moins de 10 000 enregistrements, la taille de l'échantillon doit se situer entre 1 et 10 % du jeu de données total.
Comment le tMatchModel génère-t-il un modèle ?
L'algorithme d'apprentissage automatique calcule différentes mesures, appelées attributs, afin d'obtenir le plus d'informations possibles sur les colonnes choisies.
Pour générer le modèle, le tMatchModel analyse les données en utilisant l'algorithme Random Forest. Une forêt aléatoire (random forest) est une collection d'arbres de décision utilisée pour résoudre un problème de classifications. Dans un arbre de décision, chaque nœud correspond à une question sur les attributs associés aux données d'entrée. Une forêt aléatoire génère plusieurs arbres de décision afin d'améliorer la précision de la classification et de générer un modèle.
Pour plus d'informations concernant le rapprochement de données dans Apache Spark, consultez les propriétés du tMatchModel.
Créer des enregistrements consolidés
Fusionner les enregistrements à l'aide du tRuleSurvivorship
Après avoir estimé les doublons et regroupé les paires suspectes, vous pouvez utiliser le tRuleSurvivorship créer un représentant unique de chaque groupe de doublons en choisissant les données les plus adaptées. Cette représentation est appelée "enregistrement consolidé".
Pour un exemple de création d'un jeu de données nettoyées à partir des paires suspectes libellées par le tMatchPredict et les enregistrements uniques calculés par le tMatchPairing, consultez Rapprochement utilisant l'apprentissage automatique.
Utiliser Talend Data Stewardship pour examiner manuellement et fusionner les enregistrements
Vous pouvez ajouter des campagnes de fusion dans Talend Data Stewardship pour examiner et modifier les règles, créer des représentants uniques et fusionner les données.
Pour plus d'informations concernant les campagnes de fusion dans Talend Data Stewardship, consultez Exemples d'utilisation de Talend Data Stewardship.
Dans Talend Data Stewardship, les data stewards sont des utilisateur·trice·s métier chargé·e·s de résoudre les tâches de fusion :- Classification des données en assignant des libellés choisis parmi une liste prédéfinie de choix d'arbitrage.
- Fusion d'enregistrements suspects en un seul enregistrement.
Tâches de fusion permettant aux data stewards de fusionner plusieurs suspects parmi les enregistrements source en un seul enregistrement (enregistrement consolidé). Le résultat d'une tâche de fusion est l'enregistrement maître produit par les data stewards.
Pour plus d'informations concernant les tâches de fusion dans Talend Data Stewardship, consultez Exemples d'utilisation de Talend Data Stewardship.
Les enregistrements source peuvent provenir d'une même source (dédoublonnage de base de données) ou de sources différentes (réconciliation de bases de données).
Comment utiliser la fonction de rapprochement continue à l'aide de composants d'apprentissage automatique ?
Effectuer un rapprochement continu
Si vous voulez rapprocher de nouveaux enregistrements et un jeu de données nettoyées, il n'est pas nécessaire de reprendre le processus de rapprochement depuis le début.
Vous pouvez réutiliser et indexer le jeu de données nettoyées et effectuer un rapprochement continu.Afin d'effectuer des tâches de rapprochement continu, vous devez avoir lancé Elasticsearch version 5.1.2+.
Le processus de rapprochement continu comprend les étapes suivantes :
- La première étape consiste à calculer les suffixes pour séparer les enregistrements nettoyés et dédoublonnés d'un jeu de données et à les indexer dans Elasticsearch à l'aide du tMatchIndex.
Pour un exemple d'indexation de données dans Elasticsearch à l'aide du tMatchIndex, consultez ce scénario.
- La deuxième étape consiste à comparer les enregistrements indexés à de nouveaux enregistrements ayant le même schéma et à écrire en sortie les doublons et les enregistrements uniques à l'aide du tMatchIndexPredict. Ce composant utilise le modèle permettant d'apparier les données et le modèle de rapprochement générés par le tMatchPairing et le tMatchModel
Pour un exemple de rapprochement de nouveaux enregistrements avec des enregistrements d'un jeu de données de référence, consultez ce scénario.
Vous pouvez ensuite nettoyer et dédoublonner les enregistrements n'ayant aucune correspondance à l'aide du tRuleSurvivorship et alimenter le jeu de données nettoyées indexé dans Elasticsearch à l'aide du tMatchIndex.
Exact matching (Correspondance exacte)
Cette option considère que deux enregistrements sont une correspondance exacte lorsqu'un sous-ensemble de leurs attributs est identique.
Composant
tUniqRow
Ce composant assure une qualité de données des flux d'entrée et de sortie du Job.
Le composant tUniqRow compare des entrées et trie les entrées en doublon du flux d'entrée.
Propriétés du tUniqRow Standard
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tUniqRow s'exécutant dans le framework de Jobs Standard.
Le composant tUniqRow Standard appartient à la famille Qualité de données.
Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend.
Basic settings
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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. Modifiez le schéma en cliquant sur Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :
Ce composant offre la fonction de schéma dynamique. Cela vous permet de récupérer des colonnes inconnues de fichiers sources ou de copier des lots de colonnes d'une source sans avoir à mapper chaque colonne individuellement. Pour plus d'informations concernant la définition des schémas dynamiques, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend. Cette fonctionnalité de schéma dynamique est conçue pour permettre de récupérer des colonnes inconnues d'une table. Il est recommandé de l'utiliser uniquement à cet effet et non pour créer des tables. |
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Built-in : le schéma est créé et conservé localement pour ce composant seulement. |
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|
Repository : le schéma existe déjà et est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé dans des Jobs et projets. |
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Unique key |
Sélectionnez dans cette zone une ou plusieurs colonnes sur lesquelles le dédoublonnage sera effectué. - Cochez la case Key attribute afin d'effectuer le dédoublonnage sur toutes les colonnes. - Cochez la case Case sensitive afin de différencier les majuscules et les minuscules. |
Advanced settings
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Only once each duplicated key |
Cochez cette case si vous souhaitez envoyer uniquement les premières entrées en doublon des colonnes définies comme clé(s) vers le flux de sortie des doublons. |
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Use of disk (suitable for processing large row set) |
Cochez cette case pour permettre la génération de fichiers temporaires sur le disque dur lors du traitement de données volumineuses. Cela permet d'éviter les échecs d'exécution liés à une surcharge de la mémoire. Quand cette case est cochée, vous devez également définir les éléments suivants : - Buffer size in memory : sélectionnez le nombre de lignes à mettre en mémoire tampon avant qu'un fichier temporaire ne soit généré sur le disque dur. - Directory for temp files : indiquez l'endroit où les fichiers temporaires doivent être enregistrés. Avertissement :
Assurez-vous de spécifier un répertoire existant pour les fichiers temporaires, sinon l'exécution du Job échouera. |
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Ignore trailing zeros for BigDecimal |
Cochez cette case pour ignorer les zéros en fin de champs pour les données de type BigDecimal. |
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tStatCatcher Statistics |
Cochez cette case pour collecter les métadonnées de process du Job, aussi bien au niveau du Job qu'au niveau de chaque composant. |
Global Variables
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Global Variables |
NB_UNIQUES : nombre de lignes uniques. Cette variable est une variable After et retourne un entier. NB_DUPLICATES : nombre de lignes en doublon. Cette variable est une variable After et retourne un entier. ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case. Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant. Une variable After fonctionne après l'exécution d'un composant. Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser. Pour plus d'informations concernant les variables, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend. |
Utilisation
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Règle d'utilisation |
Ce composant est un composant intermédiaire puisqu'il sert à traiter un flux de données. Ainsi, il nécessite un composant d'entrée et un composant de sortie. |
Propriétés du tUniqRow pour Apache Spark Batch
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tUniqRow s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Batch.
Le composant tUniqRow Spark Batch appartient à la famille Traitement.
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
|
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. Modifiez le schéma en cliquant sur Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :
|
|
|
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. |
|
Unique key |
Sélectionnez dans cette zone une ou plusieurs colonnes sur lesquelles le dédoublonnage sera effectué. - Cochez la case Key attribute afin d'effectuer le dédoublonnage sur toutes les colonnes. - Cochez la case Case sensitive afin de différencier les majuscules et les minuscules. |
Advanced settings
|
Only once each duplicated key |
Cochez cette case si vous souhaitez envoyer uniquement les premières entrées en doublon des colonnes définies comme clé(s) vers le flux de sortie des doublons. |
Utilisation
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Règle d'utilisation |
Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire. Ce composant, ainsi que la Palette Spark Batch à laquelle il appartient, ne s'affiche que lorsque vous créez un Job Spark Batch. 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 :
Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie. |
Propriétés du tUniqRow pour Apache Spark Streaming
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tUniqRow s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Streaming.
Le composant tUniqRow Spark Streaming appartient à la famille Traitement.
Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.
Basic settings
|
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. Modifiez le schéma en cliquant sur Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :
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Built-in : le schéma est créé et conservé localement pour ce composant seulement. |
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Repository : le schéma existe déjà et est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé dans des Jobs et projets. |
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Unique key |
Sélectionnez dans cette zone une ou plusieurs colonnes sur lesquelles le dédoublonnage sera effectué. - Cochez la case Key attribute afin d'effectuer le dédoublonnage sur toutes les colonnes. - Cochez la case Case sensitive afin de différencier les majuscules et les minuscules. |
Advanced settings
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Only once each duplicated key |
Cochez cette case si vous souhaitez envoyer uniquement les premières entrées en doublon des colonnes définies comme clé(s) vers le flux de sortie des doublons. |
Utilisation
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Règle d'utilisation |
Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire. 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. |
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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 :
Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie. |
Propriétés du tUniqRow MapReduce (déprécié)
Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tUniqRow s'exécutant dans le framework de Jobs MapReduce.
Le composant tUniqRow MapReduce appartient à la famille Qualité 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
|
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. Modifiez le schéma en cliquant sur Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :
Ce composant offre la fonction de schéma dynamique. Cela vous permet de récupérer des colonnes inconnues de fichiers sources ou de copier des lots de colonnes d'une source sans avoir à mapper chaque colonne individuellement. Pour plus d'informations concernant la définition des schémas dynamiques, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend. Cette fonctionnalité de schéma dynamique est conçue pour permettre de récupérer des colonnes inconnues d'une table. Il est recommandé de l'utiliser uniquement à cet effet et non pour créer des tables. |
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|
Built-in : le schéma est créé et conservé localement pour ce composant seulement. |
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Repository : le schéma existe déjà et est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé dans des Jobs et projets. |
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Unique key |
Sélectionnez dans cette zone une ou plusieurs colonnes sur lesquelles le dédoublonnage sera effectué. - Cochez la case Key attribute afin d'effectuer le dédoublonnage sur toutes les colonnes. - Cochez la case Case sensitive afin de différencier les majuscules et les minuscules. |
Advanced settings
|
Only once each duplicated key |
Cochez cette case si vous souhaitez envoyer uniquement les premières entrées en doublon des colonnes définies comme clé(s) vers le flux de sortie des doublons. |
|
Ignore trailing zeros for BigDecimal |
Cochez cette case pour ignorer les zéros en fin de champs pour les données de type BigDecimal. |
Variables globales
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Global Variables |
ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case. Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant. Une variable After fonctionne après l'exécution d'un composant. Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser. Pour plus d'informations concernant les variables, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend. |
Utilisation
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Règle d'utilisation |
Dans un Job Map/Reduce Talend, il est utilisé comme étape intermédiaire, avec d'autres composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être exécuté directement dans Hadoop. Pour plus d'informations concernant les Jobs Map/Reduce Talend, consultez les sections décrivant comment créer, convertir et configurer un Job Map/Reduce Talend, dans le Guide de prise en main de Talend Open Studio for Big Data. Pour un exemple de scénario de Job Map/Reduce Job utilisant ce composant, consultez le Dédoublonner des entrées en utilisant des composants 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. |
Scénarios
Dédoublonner des données
Ce scénario décrit un Job à cinq composants, dont le but est de trier des entrées à partir d'une liste d'entrées comprenant des noms, de trouver des noms en doublons, et d'afficher les noms uniques ainsi que les noms en doublon dans la console Run.
Configurer le Job
Procédure
- Déposez un tFileInputDelimited, un tSortRow, un tUniqRow et deux tLogRow de la Palette dans l'espace de modélisation graphique et renommez les composants comme montrer ci-dessus.
- Reliez les composants tFileInputDelimited, tSortRow, et tUniqRow à l'aide d'un lien Row > Main.
- Reliez le tUniqRow au premier tLogRow à l'aide d'un lien Main > Uniques.
- Reliez le tUniqRow au second tLogRow à l'aide d'un lien Main > Duplicates.
Configurer les composants
Procédure
-
Double-cliquez sur le composant tFileInputDelimited afin d'afficher sa vue Basic settings.
-
Double-cliquez sur le tSortRow afin d'afficher sa vue Basic settings.
-
Double-cliquez sur le composant tUniqRow afin d'afficher sa vue Basic settings.
Exécuter le Job
Procédure
-
Exécutez le Job en appuyant sur F6 ou en cliquant sur le bouton Run dans l'onglet Run.
Dans la console Run, les noms uniques et les noms en doublon sont affichés dans des tableaux différents.
Dédoublonner les entrées basées sur le schéma dynamique
Ce composant est disponible dans Talend Data Management Platform, Talend Big Data Platform, Talend Real Time Big Data Platform, Talend Data Services Platform, Talend MDM Platform et Talend Data Fabric.
Dans ce scénario, vous utilisez un Job similaire à celui décrit dans le scénario précédent pour dédoublonner les données d'entrée de plusieurs familles, de telle manière qu'une seule personne par famille reste sur la liste des noms. Comme tous les composants de ce Job supportent le schéma dynamique, vous pouvez utiliser cette option pour gagner du temps en évitant de configurer chaque colonne des schémas.
Configurer le Job
Procédure
- Déposez les composants suivants de la Palette dans l'espace de modélisation graphique : un tFileInputDelimited, un tExtractDynamicFields, un tUniqRow, un tFileOutputDelimited et un tLogRow. Renommez-les comme ci-dessus pour mieux identifier leur rôle au sein du Job.
- Reliez les composants nommés People, Split_Column et Deduplicate à l'aide de liens Row > Main.
- Reliez le composant nommé Deduplicate au Unique_Families à l'aide d'un lien Main > Uniques.
- Reliez le composant nommé Deduplicate au Duplicated_Families à l'aide d'un lien Main > Duplicates.
Configurer les composants
Procédure
-
Double-cliquez sur le composant nommé People pour afficher sa vue Basic settings.
Avertissement :La fonctionnalité de schéma dynamique est supportée uniquement en mode Built-In et requiert une ligne d'en-tête dans le fichier d'entrée.
-
Cliquez sur Edit schema pour définir le schéma de ce composant.
Dans ce scénario, le fichier d'entrée contient cinq colonnes : FirstName, LastName, HouseNo, Street, et City. Toutefois, comme vous allez profiter de l'option de schéma dynamique, vous n'aurez à définir qu'une seule colonne, ici nommée Dyna.Pour ce faire :
-
Dans la liste Type, choisissez Dynamic.
-
Dans la liste Type, choisissez Dynamic.
-
Double-cliquez sur le composant nommé Split_Column pour afficher sa vue Basic settings.
Ce composant vous servira à séparer la colonne du schéma d'entrée en deux colonnes : une pour le prénom et l'autre pour les informations concernant la famille. Pour ce faire :
-
Cliquez sur Edit schema pour ouvrir la boîte de dialogue Schema.
-
Cliquez sur Edit schema pour ouvrir la boîte de dialogue Schema.
-
Double-cliquez sur le composant nommé Deduplicate pour afficher sa vue Basic settings.
-
Dans la vue Basic settings du tFileOutputDelimited nommé Deduplicated_Families, définissez le chemin d'accès au fichier de sortie, cochez la case Include header et laissez les autres paramètres tels qu'ils sont.
Exécuter le Job
Procédure
-
Exécutez-le en appuyant sur F6 ou en cliquant sur le bouton Run dans l'onglet Run.
Les informations concernant les familles en doublon apparaissent dans la console Run. Une personne par famille s'affiche dans la liste des noms, dans le fichier de sortie.
Dédoublonner des entrées en utilisant des composants Map/Reduce
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.
Ce scénario s'applique uniquement aux solutions Talend Platform avec Big Data et Talend Data Fabric nécessitant une souscription.
Ce scénario montre comment créer un Job Talend Map/Reduce afin de dédoublonner des entrées. En d'autres termes, ce scénario utilise des composants Map/Reduce afin de générer du code Map/Reduce et exécuter le Job dans Hadoop.
Notez que les composants Map/Reduce de Talend ne sont disponibles que pour les utilisateurs et utilisatrices ayant souscrit à une offre Big Data, et que ce scénario ne peut être reproduit qu'avec des composants Map/Reduce.
1;Harry;Ford;68;Albany
2;Franklin;Wilson;79;Juneau
3;Ulysses;Roosevelt;25;Harrisburg
4;Harry;Ford;48;Olympia
5;Martin;Reagan;75;Columbia
6;Woodrow;Roosevelt;63;Harrisburg
7;Grover;McKinley;98;Atlanta
8;John;Taft;93;Montpelier
9;Herbert;Johnson;85;Lincoln
10;Grover;McKinley;33;Lansing
Étant donné que le Studio Talend vous permet de convertir un Job Map/Reduce en Job Standard (non Map/Reduce), et vice-versa, vous pouvez convertir le scénario expliqué plus tôt afin de créer ce Job Map/Reduce. Ainsi, la plupart des composants utilisés peuvent garder leurs paramètres d'origine afin de réduire votre charge de travail pour la création de ce Job.
Avant de commencer à reproduire ce scénario, assurez-vous d'avoir les droits d'accès appropriés à la distribution Hadoop à utiliser. Procédez comme suit :
Convertir le Job en un Job Big Data Batch
Procédure
-
Dans la vue Repository, cliquez-droit sur le Job que vous avez créé dans le scénario précédent pour ouvrir son menu contextuel et sélectionnez Edit properties.
La boîte de dialogue Edit properties s'ouvre alors. Notez que le Job doit être fermé avant que vous ne puissiez effectuer des changements dans cet assistant.L'assistant se présente comme dans la capture d'écran ci-dessous :
Notez que vous pouvez changer le nom du Job ainsi que les autres informations de description du Job à partir de cet assistant.
Réorganiser les composants
Configurer une connexion Hadoop
Configurer les composants d'entrée et de sortie
Configurer le tHDFSInput
Procédure
-
Double-cliquez sur le tHDFSInput pour ouvrir sa vue Component.
-
Cliquez sur le bouton
situé à côté du champ Edit schema afin de vérifier si le schéma reçu dans les étapes précédentes a été correctement défini.
Notez que si vous avez créé ce Job à partir d'un Job vierge, vous devez cliquer sur le bouton
afin d'ajouter manuellement ces colonnes au schéma. Si le schéma a été défini dans le Repository, vous pouvez sélectionner l'option Repository dans la liste Schema de la vue Basic settings afin de le réutiliser. Pour plus d'informations concernant la définition d'un schéma dans le Repository, consultez le chapitre décrivant la gestion des métadonnées dans le Guide d'utilisation du Studio Talend ou le chapitre décrivant le nœud Hadoop cluster du Repository dans le Guide de prise en main de Talend Open Studio for Big Data .
Vérifier les composants de transformation
Procédure
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Double-cliquez sur le tSortRow afin d'ouvrir sa vue Component.
Ce composant garde la configuration utilisée dans le Job d'origine. Il trie les données d'entrée par ordre alphabétique à partir des colonnes FirstName et LastName. -
Double-cliquez sur le tUniqRow pour ouvrir sa vue Component.
Le composant garde également la configuration utilisée dans le Job d'origine. Il sépare les données d'entrée en un flux Uniques et un flux Duplicates (Doublons), puis envoie les données uniques dans le tHDFSOutput et les doublons dans le tJDBCOutput.
Configurer le tHDFSOutput
Procédure
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Double-cliquez sur le tHDFSOutput afin d'ouvrir sa vue Component.
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Comme expliqué précédemment pour la vérification du schéma du tHDFSInput, procédez de la même manière afin de vérifier le schéma du tHDFSOutput. S'il ne correspond pas au schéma du composant précédent, le tUniqRow, cliquez sur Sync column afin de récupérer le schéma du tUniqRow.
