Propriétés du tSnowflakeConfiguration pour Apache Spark Batch

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

Le composant tSnowflakeConfiguration Spark Batch appartient à la famille 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.

Basic settings

Account	Dans le champ Account, saisissez, entre guillemets doubles, le nom qui vous a été assigné par Snowflake.
Région	Sélectionnez une région AWS ou Azure dans la liste déroulante.
Username et Password	Saisissez entre guillemets doubles, vos informations d'authentification à Snowflake.
Base de données	Saisissez, entre guillemets doubles, le nom de la base de données Snowflake à utiliser. Ce nom est sensible à la casse et est normalement en lettres capitales dans Snowflake.
Database Schema	Saisissez, entre guillemets doubles, le nom du schéma de la base de données à utiliser. Ce nom est sensible à la casse et est normalement en lettres capitales dans Snowflake.
Warehouse	Saisissez, entre guillemets doubles, le nom de l'entrepôt Snowflake à utiliser. Ce nom est sensible à la casse et est normalement en lettres capitales dans Snowflake.

Paramètres avancés

Use Custom Region	Cochez cette case pour utiliser les régions Snowflake personnalisées.
Custom Region	Saisissez, entre guillemets doubles, le nom de la région à utiliser. Ce nom est sensible à la casse et est normalement en majuscules dans Snowflake.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants. La configuration dans un composant tSnowflakeConfiguration s'applique uniquement aux composants Snowflake associés, utilisant cette configuration, dans le même Job.
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 bix1550477842760.html. Standalone mode : vous devez choisir le composant de configuration selon le système de fichiers que vous utilisez, comme bix1550477842760.html ou aii1550477851510.html. 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.

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants.

La configuration dans un composant tSnowflakeConfiguration s'applique uniquement aux composants Snowflake associés, utilisant cette configuration, dans le même Job.

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 bix1550477842760.html.
Standalone mode : vous devez choisir le composant de configuration selon le système de fichiers que vous utilisez, comme bix1550477842760.html ou aii1550477851510.html.

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.