Propriétés du tFileOutputParquet pour Apache Spark Streaming

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

Le composant tFileOutputParquet Spark Streaming appartient à la famille File.

Le composant de ce framework est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Define a storage configuration component	Sélectionnez le composant de configuration à utiliser pour fournir les informations de configuration pour la connexion au système de fichiers cible, comme HDFS. Si vous laissez cette case décochée, le système de fichiers cible est le système local. Le composant de configuration à utiliser doit se trouver dans le même Job. Par exemple, si vous avez ajouté un composant tHDFSConfiguration dans votre Job, vous pouvez le sélectionner pour écrire le résultat dans un système HDFS donné.
Property type	Peut être Built-In ou Repository.
	Built-In : aucune propriété n'est stockée de manière centrale.
	Repository : Sélectionnez le fichier dans lequel sont stockées les propriétés du composant. Les propriétés sont stockées centralement sous le nœud Hadoop Cluster de la vue Repository. Les champs suivants sont prérenseignés avec les données récupérées. Pour plus d'informations concernant le nœud Hadoop Cluster, consultez le Guide de prise en main.
Schema et Edit Schema	Un schéma est une description de lignes. Il définit le nombre de champs (colonnes) dans le Repository. 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]. Ce composant ne supporte ni le type Object, ni le type List. Spark détecte automatiquement les types de données des colonnes dans un schéma PARQUET. Dans un Job Talend pour Apache Spark, le type de données est déduit et stocké en tant qu'`int96`.
	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.
Folder/File	Parcourez votre système ou saisissez le chemin d'accès aux données à utiliser dans le système de fichiers. Le bouton pour parcourir votre système ne fonctionne pas en mode Local de Spark. Si vous utilisez le mode Yarn ou Standalone de Spark, assurez-vous d'avoir correctement configuré la connexion dans un composant de configuration au sein du même Job, comme le tHDFSConfiguration.
Action	Sélectionnez une opération pour l'écriture des données : Create : crée un fichier et écrit des données dans ce fichier. Overwrite : écrase le fichier existant dans le répertoire spécifié dans le champ Folder.
Compression	Par défaut, l'option Uncompressed est active mais vous pouvez sélectionner Gzip ou Snappy pour compresser les données de sortie.

Advanced settings

Write empty batches	Cochez cette case pour autoriser votre Job Spark à créer un batch vide lorsque le batch à venir est vide. Pour plus d'informations concernant le comportement approprié, consultez cette discussion (en anglais).
Define column partitions	Cochez cette case et renseignez la table qui apparaît en utilisant les colonnes du schéma des données entrantes. Les enregistrements des colonnes sélectionnées sont utilisés comme clés pour partitionner vos données.
Sort columns alphabetically	Cochez cette case pour trier les colonnes du schéma par ordre alphabétique. Si vous laissez cette case décochée, ces colonnes conservent l'ordre défini dans l'éditeur du schéma.
Use Timestamp format for Date type	Cochez cette case écrire en sortie les dates, les heures, les minutes et les secondes contenues dans vos données de type Date. Si vous ne cochez pas cette case, seuls les années, les mois et les jours sont écrits en sortie.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée. 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.
Spark Connection	Vous devez utiliser l'onglet Spark Configuration dans la vue Run afin de définir la connexion à un cluster Spark donné pour le Job entier. 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 : lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration. Lorsque vous utilisez d'autres distributions, utilisez un composant tHDFSConfiguration afin de spécifier le répertoire. 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.

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée.

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.

Spark Connection

Vous devez utiliser l'onglet Spark Configuration dans la vue Run afin de définir la connexion à un cluster Spark donné pour le Job entier. 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 : lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration. Lorsque vous utilisez d'autres distributions, utilisez un composant tHDFSConfiguration afin de spécifier le répertoire.
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.