Propriétés du tDataDecrypt pour Apache Spark Streaming

Propriétés du tDataDecrypt pour Apache Spark Streaming - 7.3

Confidentialité des données

Version

7.3

Language

Français

Product

Talend Big Data Platform

Talend Data Fabric

Talend Data Management Platform

Talend Data Services Platform

Talend MDM Platform

Talend Real-Time Big Data Platform

Module

Studio Talend

Content

Création et développement > Systèmes tiers > Composants Data Quality > Composants de protection des données sensibles

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Last publication date

2024-04-03

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

Le composant tDataDecrypt Standard appartient à la famille Qualité de données.

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

Basic settings

Password	Saisissez le mot de passe utilisé pour chiffrer le fichier cryptographique généré par le composant tDataEncrypt. Cette valeur doit se trouver entre guillemets doubles.
Cryptographic file path	Saisissez le chemin du fichier cryptographique utilisé pour chiffrer les données d'entrée avec le composant tDataEncrypt. Cette valeur doit se trouver entre guillemets doubles.
Decryption	Cochez la case Decrypt correspondante pour déchiffrer les colonnes d'entrée. Les colonnes qui ne sont pas sélectionnées ne seront pas déchiffrées. Configurez correctement le schéma de sortie du composant pour définir le type des colonnes à déchiffrer sur String. Vous ne pouvez déchiffrer : Des données chiffrées. Des données chiffrées sans le composant tDataEncrypt.

Password

Saisissez le mot de passe utilisé pour chiffrer le fichier cryptographique généré par le composant tDataEncrypt.

Cette valeur doit se trouver entre guillemets doubles.

Cryptographic file path

Saisissez le chemin du fichier cryptographique utilisé pour chiffrer les données d'entrée avec le composant tDataEncrypt.

Cette valeur doit se trouver entre guillemets doubles.

Decryption

Cochez la case Decrypt correspondante pour déchiffrer les colonnes d'entrée.

Les colonnes qui ne sont pas sélectionnées ne seront pas déchiffrées. Configurez correctement le schéma de sortie du composant pour définir le type des colonnes à déchiffrer sur String.

Vous ne pouvez déchiffrer :

Des données chiffrées.
Des données chiffrées sans le composant tDataEncrypt.

Advanced settings

tStat Catcher Statistics	Cochez cette case pour collecter les métadonnées de traitement du Job, aussi bien au niveau du Job qu'au niveau de chaque composant.

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est généralement utilisé comme composant intermédiaire et nécessite un composant d'entrée et un composant de sortie.
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 (aperçu 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 le tHDFSConfiguration. Standalone mode : utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers que votre cluster utilise, comme le tHDFSConfiguration Apache Spark Batch ou le tS3Configuration Apache Spark Batch. 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 généralement utilisé comme composant intermédiaire et nécessite un composant d'entrée et un composant de sortie.

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 (aperçu 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 le tHDFSConfiguration.
Standalone mode : utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers que votre cluster utilise, comme le tHDFSConfiguration Apache Spark Batch ou le tS3Configuration Apache Spark Batch.

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.