Propriétés du tBigQueryInput pour Apache Spark Streaming - 7.0

Google BigQuery

EnrichVersion
7.0
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
Création et développement > Systèmes tiers > Stockages Cloud > Composants Google BigQuery
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Stockages Cloud > Composants Google BigQuery
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Stockages Cloud > Composants Google BigQuery

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tBigQueryInput s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Streaming.

Le composant tBigQueryInput Spark Streaming appartient à la famille Databases.

Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Source type

Sélectionnez la manière dont vous souhaitez que le tBigQueryInput lise les données de Google BigQuery :
  • Table : copie la table entière.

  • Query : écrit une requête pour sélectionner les données.

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 :

  • 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].

 

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 Job Designs et projets.

Lorsque Source type est configuré à Table :

Project ID

Si votre service Google BigQuery utilise l'ID du projet Google Cloud Platform, laissez cette case décochée pour permettre au tBigQueryInput de lire cet ID depuis l'onglet Spark configuration ou depuis le composant tBigQueryConfiguration.

Si le service Google BigQuery utilise un ID personnalisé, cochez cette case et saisissez l'ID.

L'ID de votre projet se trouve dans l'URL de la console de l'API Google ou en passant votre curseur sur le nom du projet dans BigQuery Browser Tool.

Dataset

Saisissez le nom du jeu de données auquel la table à copier appartient.

Dans Google Cloud Platform, lorsque vous utilisez BigQuery avec Dataproc, sélectionnez la même région pour que votre jeu de données Google BigQuery et votre cluster Dataproc puissent être exécutés.

Table

Saisissez le nom de la table à copier.

Lorsque Source type est configuré à Query :

Query

Saisissez la requête à utiliser.

Dans Google Cloud Platform, lorsque vous utilisez BigQuery avec Dataproc, sélectionnez la même région pour que votre jeu de données Google BigQuery et votre cluster Dataproc puissent être exécutés.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est un composant d'entrée. Il envoie les données extraites de BigQuery au composant le suivant.

Placez un composant tBigQueryConfiguration dans le même Job pour utiliser les informations de connexion à BigQuery fournies par le tBigQueryConfiguration.

Spark Connection

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 (apercu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration.
    • Lorsque vous utilisez d'autres distributions, utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers utilisé par votre cluster. Généralement, ce système est HDFS et vous devez utiliser le tHDFSConfiguration.

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

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