Propriétés du tTeradataLookupInput pour Apache Spark Streaming - 7.1

Teradata

EnrichVersion
7.1
EnrichProdName
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Data Integration
Talend Data Management Platform
Talend Data Services Platform
Talend ESB
Talend MDM Platform
Talend Open Studio for Big Data
Talend Open Studio for Data Integration
Talend Open Studio for ESB
Talend Open Studio for MDM
Talend Real-Time Big Data Platform
EnrichPlatform
Studio Talend
task
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Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tTeradataLookupInput s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Streaming.

Le composant tTeradataLookupInput Spark Streaming appartient à la famille Databases.

La version Streaming de ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Property type

Peut-être Built-In ou Repository.

 

Built-In : propriétés utilisées ponctuellement sans stockage dans le référentiel.

 

Repository : sélectionnez le référentiel dans lequel sont stockées les propriétés. Les champs suivants sont automatiquement renseignés à l'aide des données récupérées.

Use an existing configuration

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.

Cliquez sur cette icône pour ouvrir l'assistant de connexion à la base de données et stocker les paramètres de connexion configurés 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 utilisateur du Studio Talend .

Host

Adresse IP du serveur de base de données.

Database

Nom de la base de données.

Username et Password

Données d'authentification de l’utilisateur de la base de données.

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

Saisissez le nom de la table à utiliser.

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.

Lorsque le schéma à réutiliser contient des valeurs par défaut de type Integer ou Function, assurez-vous que ces valeurs par défaut ne sont pas entourées de guillemets. Si elles le sont, supprimez manuellement les guillemets.

Pour plus d'informations, consultez Vérification des valeurs par défaut dans un schéma récupéré.

 

Modifiez le schéma en cliquant sur 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.

Query Type et Query

Saisissez votre requête de base de données en faisant attention à ce que l'ordre des champs corresponde à celui défini dans le schéma.

Le résultat de la requête doit contenir uniquement les enregistrements correspondant à la clé de jointure à utiliser dans le tMap. En d'autres termes, vous devez utiliser le schéma du flux principal vers le tMap pour construire l'instruction SQL ici, afin de charger uniquement les enregistrements correspondants dans le flux Lookup.

Cette approche assure qu'aucun enregistrement redondant n'est chargé en mémoire et écrit en sortie dans le composant qui suit.

Advanced settings

Additional JDBC Parameters

Ajoutez des informations de connexion supplémentaires nécessaires à la connexion à la base de données, afin de supporter des caractères spécifiques. Exemple : CHARSET=KANJISIS_OS pour supporter les caractères japonais.

Trim all the String/Char columns

Cochez cette case afin de supprimer les espaces en début et fin de champ des colonnes contenant des chaînes de caractères

Trim columns

Supprimez les espaces blancs en début et fin de champ dans les colonnes sélectionnées.

Connection pool

Dans cette zone, configurez, pour chaque exécuteur Spark, le pool de connexions utilisé pour contrôler le nombre de connexions qui restent ouvertes simultanément. Généralement, les valeurs par défaut données aux paramètres suivants du pool de connexions conviennent à la plupart des cas d'utilisation.

  • Max total number of connections : saisissez le nombre maximal de connexions (actives ou inactives) autorisées à rester ouvertes simultanément.

    Le nombre par défaut est 8. Si vous saisissez -1, vous autorisez un nombre illimité de connexions ouvertes simultanément.

  • Max waiting time (ms) : saisissez le temps maximum d'attente à la fin duquel la réponse à une demande d'utilisation de connexion doit être retournée par le pool de connexions. Par défaut, la valeur est -1, c'est-à-dire un temps illimité.

  • Min number of idle connections : saisissez le nombre minimal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.

  • Max number of idle connections : saisissez le nombre maximal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.

Evict connections

Cochez cette case pour définir les critères de destruction de connexions dans le pool de connexions. Les champs suivants sont affichés une fois la case cochée.

  • Time between two eviction runs : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel le composant vérifie le statut des connexions et détruit les connexions inactives.

  • Min idle time for a connection to be eligible to eviction : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel les connexions inactives sont détruites.

  • Soft min idle time for a connection to be eligible to eviction : ce paramètre fonctionne de la même manière que l'option Min idle time for a connection to be eligible to eviction mais garde le nombre minimal de connexions inactives, nombre défini dans le champ Min number of idle connections.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie.

Ce composant doit utiliser un tTeradataConfiguration présent dans le même Job pour se connecter à Oracle. Cochez la case Use an existing configuration et sélectionnez le composant tTeradataConfiguration à utiliser.

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.

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 (apercu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration.
    • Lorsque vous utilisez Qubole, ajoutez tS3Configuration à votre Job pour écrire vos données métier dans le système S3 avec Qubole. Sans tS3Configuration, ces données métier sont écrites dans le système Qubole HDFS et détruites une fois que vous arrêtez votre cluster.
    • 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 tHDFSConfiguration.

  • Standalone mode : vous devez choisir le composant de configuration selon le système de fichiers que vous utilisez, comme tHDFSConfiguration ou tS3Configuration.

    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.

Limitation

Du fait d'une incompatibilité de licence, un ou plusieurs Jar requis pour utiliser ce composant ne sont pas fournis. Vous pouvez installer les Jar manquants pour ce composant en cliquant sur le bouton Install dans l'onglet Component. Vous pouvez également trouver les Jar manquants et les ajouter dans l'onglet Modules de la perspective Integration de votre Studio. Pour plus d'informations, consultez la page Installation de modules externes.