Big Data - Cloud - 8.0

Talend - Versionshinweise

Version
Cloud
8.0
Language
Deutsch
Product
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Cloud API Services Platform
Talend Cloud Big Data
Talend Cloud Big Data Platform
Talend Cloud Data Integration
Talend Cloud Data Management Platform
Talend Cloud Real-Time Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Data Integration
Talend Data Management Platform
Talend Data Services Platform
Talend ESB
Talend MDM Platform
Talend Real-Time Big Data Platform
Module
Talend Cloud API Designer
Talend Cloud API Tester
Talend Cloud Data Inventory
Talend Cloud Data Preparation
Talend Cloud Data Stewardship
Talend Cloud Pipeline Designer
Talend Data Preparation
Talend Data Stewardship
Talend Management Console
Talend Studio
Content
Installation und Upgrade
Versionshinweise
Last publication date
2024-04-11

Funktion

Beschreibung

Verfügbar in

Neue Komponente tManagePartitions zur Verwaltung von Spark-Datensatzpartitionen in Spark Batch-Jobs In Ihren Spark Batch-Jobs ist jetzt die Komponente tManagePartitions verfügbar, als Ersatz für die veraltete Komponente tPartition. Diese Komponente ermöglicht Ihnen die Verwaltung Ihrer Partitionen durch die visuelle Festlegung der Art der Partitionierung eines Eingabedatensatzes.

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Support für die automatische Partitionierung mit tManagePartitions in Spark Batch-Jobs In der Dropdown-Liste Partitioning strategy (Partitionierungsstrategie) in der Ansicht Basic settings (Basiseinstellungen) von tManagePartitions in Ihren Spark-Jobs ist jetzt eine neue Option verfügbar: Auto (Autom.). Diese Option ermöglicht Ihnen die Berechnung der besten Strategie zur Anwendung auf einen Datensatz.

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Neue Komponente tCacheClear in Spark Batch-Jobs zum Leeren des Spark-Cachespeichers In Ihren Spark Batch-Jobs ist jetzt eine neue Komponente verfügbar: tCacheClear. Diese Komponente ermöglicht es Ihnen, den von tCacheOut im Arbeitsspeicher genutzten RDD-Cachespeicher (Resilient Distributed Datasets) zu entfernen.

Das Leeren des Cachespeichers hat sich als nützlich erwiesen. Wenn beispielsweise die Caching-Schicht gesättigt ist, beginnt Spark, die Daten anhand der LRU-Strategie (Least Recently Used: Zuletzt verwendete) aus dem Arbeitsspeicher auszulagern. Deshalb bietet Ihnen Nicht-Persistenz eine größere Kontrolle über das, was ausgelagert wird. Und je mehr Platz im Arbeitsspeicher zur Verfügung steht, umso mehr Speicher kann Spark für Ausführungen nutzen, z. B. für die Generierung von HashMaps.

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Support für das Kudu-Format mit tImpalaCreateTable in Standard-Jobs Bei der Erstellung einer Tabelle mit tImpalaCreateTable in Ihren Standard-Jobs wird jetzt das Kudu-Format unterstützt. Wenn Sie eine Kudu-Tabelle verwenden, ,können Sie über den neuen Parameter Kudu partition (Kudu-Partition) ebenfalls die Anzahl der zu erstellenden Partitionen konfigurieren.

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Neue Komponente tHBaseDeleteRow zum Löschen von Zeilen in einer HBase-Tabelle in Standard-Jobs In Ihren Standard-Jobs ist jetzt eine neue Komponente verfügbar: tHBaseDeleteRow. Diese Komponente ermöglicht Ihnen das Löschen von Zeilen mit Daten aus einer HBase-Tabelle durch Angabe der entsprechenden Zeilenschlüssel.

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Möglichkeit zur Ausführung von Spark Batch-Jobs mit HBase-Komponenten unter Verwendung von Knox mit CDP Public Cloud Bei der Ausführung von Spark Batch-Jobs in CDP Public Cloud können Sie jetzt Knox mit HBase verwenden. Sie können Knox entweder in den tHBaseConfiguration-Parametern oder im HBase-Metadaten-Assistenten konfigurieren.

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Support für paralleles Auslesen aus HBase-Tabellen in Spark Batch-Jobs In der Ansicht Basic settings (Basiseinstellungen) von tHBaseInput in Ihren Spark Batch-Jobs ist jetzt eine neue Option verfügbar: Partition by table regions (Partitionierung nach Tabellenregionen). Diese Option ermöglicht Ihnen das parallele Lesen von Daten aus einer HBase-Tabelle anhand der jeweiligen Regionsnummern.

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