Big Data

Funktion	Beschreibung	Verfügbar in
Unterstützung für den Standalone-Modus mit Spark Universal 3.4.x	Sie können Ihre Spark Batch- und Spark Streaming-Jobs jetzt unter Rückgriff auf Spark Universal mit Spark 3.4.x im Standalone-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). Bei der Auswahl dieses Modus stellt Studio Talend eine Verbindung zu einem Spark-fähigen benutzerspezifischen Cluster für die Ausführung des Jobs ausgehend von diesem Cluster her. Mit der generellen Verfügbarkeit dieser Funktion wird HBase jetzt unterstützt. Beachten Sie, dass für Hive und Spark-Jobs mit Avro-Komponenten im Augenblick keine Unterstützung geboten wird.	Alle abonnementbasierte Produkte von Talend mit Big Data
In tHBaseTable verfügbare neue Optionen	In der Ansicht Basic settings (Basiseinstellungen) von tHBaseTable sind jetzt neue Parameter verfügbar: Family parameters (Familienparameter) - ersetzt Families (Familien) und ermöglicht Ihnen die Angabe weiterer Eigenschaften für die Familienparameter. Split regions keys (Nach Regionsschlüsseln teilen) - ermöglicht Ihnen die manuelle Unterteilung von Tabellen nach Regionsschlüsseln.	Alle abonnementbasierte Produkte von Talend mit Big Data
Unterstützung für Databricks Runtime 13.x mit Spark Universal 3.4.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 3.4.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 13.x kompatibel.	Alle abonnementbasierte Produkte von Talend mit Big Data

Funktion

Beschreibung

Verfügbar in

Unterstützung für den Standalone-Modus mit Spark Universal 3.4.x

Sie können Ihre Spark Batch- und Spark Streaming-Jobs jetzt unter Rückgriff auf Spark Universal mit Spark 3.4.x im Standalone-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).

Bei der Auswahl dieses Modus stellt Studio Talend eine Verbindung zu einem Spark-fähigen benutzerspezifischen Cluster für die Ausführung des Jobs ausgehend von diesem Cluster her.

Mit der generellen Verfügbarkeit dieser Funktion wird HBase jetzt unterstützt. Beachten Sie, dass für Hive und Spark-Jobs mit Avro-Komponenten im Augenblick keine Unterstützung geboten wird.

Spark-Konfigurationsansicht eines im Standalone-Modus in Spark 3.4.x geöffneten Spark Batch-Jobs (optisch hervorgehoben)

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In tHBaseTable verfügbare neue Optionen

In der Ansicht Basic settings (Basiseinstellungen) von tHBaseTable sind jetzt neue Parameter verfügbar:

Family parameters (Familienparameter) - ersetzt Families (Familien) und ermöglicht Ihnen die Angabe weiterer Eigenschaften für die Familienparameter.
Split regions keys (Nach Regionsschlüsseln teilen) - ermöglicht Ihnen die manuelle Unterteilung von Tabellen nach Regionsschlüsseln.

Geöffnete Ansicht der Basiseinstellungen von tHBaseTable mit den hervorgehobenen Optionen „Family parameters (Familienparametern)“ und „Split regions keys (Nach Regionsschlüsseln teilen)“

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Unterstützung für Databricks Runtime 13.x mit Spark Universal 3.4.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 3.4.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 13.x kompatibel.

Spark-Konfigurationsansicht eines im Databricks-Modus in Spark 3.4.x geöffneten Spark Batch-Jobs (optisch hervorgehoben)

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