Big Data
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Funktion |
Beschreibung |
Verfügbar in |
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| Unterstützung für Amazon EMR ab 6.6.0 und 6.7.0 mit Spark Universal 3.2.x |
Sie können Ihre Spark-Jobs jetzt in einem Amazon EMR-Cluster unter Rückgriff auf Spark Universal mit Spark 3.2.x im Yarn-Cluster-Modus ausführen. Die Konfiguration erfolgt entweder in der Ansicht Spark Configuration (Spark-Konfiguration) Ihrer Spark-Jobs oder im Metadaten-Assistenten Hadoop Cluster Connection (Hadoop-Clusterverbindung). Wenn Sie diesen Modus auswählen, ist Studio Talend mit den Versionen 6.6.0 und 6.7.0 von Amazon EMR kompatibel. |
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Unterstützung für Databricks Runtime 11.x mit Spark Universal 3.3.x |
Sie können Ihre Spark Batch- und Streaming-Jobs jetzt in jobbasierten wie auch in multifunktionalen Databricks-Clustern in Google Cloud Platform (GCP), AWS und Azure unter Rückgriff auf Spark Universal mit Spark 3.3.x ausführen. Die Konfiguration erfolgt entweder in der Ansicht Spark Configuration (Spark-Konfiguration) Ihrer Spark-Jobs oder im Metadaten-Assistenten Hadoop Cluster Connection (Hadoop-Clusterverbindung). Wenn Sie diesen Modus auswählen, ist Studio Talend mit Databricks 11.x kompatibel. Mit der generellen Verfügbarkeit dieser Funktion wurden die folgenden bekannten Fehler behoben:
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Unterstützung von BigDecimal in tRedshiftOutput |
Sie können jetzt BigDecimal-Werte im Schema der tRedshiftOutput-Komponente in Ihren Spark Batch-Jobs verwenden.
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Unterstützung für tGSConfiguration mit Spark Universal |
Sie können jetzt die Komponente tGSConfiguration verwenden, um einen Zugriff auf Google Storage mit anderen Eingabe- und Ausgabekomponenten bereitzustellen. Diese Funktion gilt sowohl für Spark Batch- als auch für Spark Streaming-Jobs. |
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Unterstützung der Schema-Registry |
Sie können in Ihren Spark-Jobs jetzt die Schema-Registry mit den folgenden Komponenten verwenden:
Die Schema-Registry ermöglicht Studio Talend die Registrierung von Informationen zu Avro-Datensätzen. 
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Unterstützung für S3 Select |
Sie können jetzt S3 Select mit tFileInputDelimited und tFileInputJSON verwenden, wenn Sie tS3Configuration als Speicherkomponente in Spark-Jobs einsetzen, die mit Spark Universal im YARN-Cluster- (mit einem Amazon EMR-Cluster) oder Databricks-Modus ausgeführt werden. Mit S3 Select können Sie das über Spark SQL-Abfragen abgerufene Datenvolumen reduzieren. Bei der Ausführung von Spark-Jobs in Databricks muss sich das S3-Bucket im selben Bereich befinden wie das Cluster. Andernfalls wird auf Cluster-Seite eine S3-Ausnahme ausgegeben. |
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