Propriétés du tHBaseOutput MapReduce (déprécié)

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tHBaseOutput s'exécutant dans le framework de Jobs MapReduce.

Le composant tHBaseOutput MapReduce appartient aux familles MapReduce et Bases de données.

Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend avec Big Data et dans Talend Data Fabric.

Le framework MapReduce est déprécié à partir de la version 7.3 de Talend. Utilisez des Jobs Talend pour Apache Spark afin d'accomplir vos tâches d'intégration.

Basic settings

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.
	Cliquez sur cette icône pour ouvrir l'assistant de configuration de connexion à la base de données et enregistrer les paramètres de connexion que vous avez définis dans la vue Basic settings du composant. Pour plus d'informations concernant la configuration et le stockage des paramètres de connexion à la base de données, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.
Distribution	Sélectionnez dans la liste le cluster que vous utilisez. Les options de la liste varient selon le composant que vous utilisez. Parmi ces options, les suivantes nécessitent une configuration spécifique : Si disponible dans la liste de Distribution, l'option Microsoft HDInsight vous permet d'utiliser un cluster Microsoft HDInsight. Dans cette optique, vous devez configurer les connexions au cluster HDInsight et au service Windows Azure Storage du cluster dans les zones affichées. Pour des explications détaillées au sujet de ces paramètres, recherchez Configuration manuelle de la connexion sur Talend Help Center (https://help.talend.com). Si vous avez sélectionné Amazon EMR, obtenez davantage d'informations concernant Amazon EMR - Prise en main dans Talend Help Center (https://help.talend.com). L'option Custom vous permet de vous connecter à un cluster différent des clusters de la liste, par exemple une distribution non supportée officiellement par Talend . Sélectionner Import from existing version pour importer une distribution de base officiellement supportée et ajouter manuellement les autres Jars requis non fournis par cette distribution. Sélectionner Import from zip pour importer le fichier .zip de configuration pour la distribution personnalisée à utiliser. Ce fichier .zip doit contenir les bibliothèques des différents éléments Hadoop et le fichier d'index de ces bibliothèques. Notez que les versions personnalisées ne sont pas officiellement supportées par Talend . Talend et sa Communauté fournissent l'opportunité de vous connecter à des versions personnalisées depuis le Studio mais ne peuvent garantir que la configuration de la version choisie sera simple, car de nombreuses versions et distributions d'Hadoop différentes sont disponibles. Il est recommandé de configurer une telle connexion uniquement si vos connaissances relatives à Hadoop sont suffisantes pour réparer les problèmes par vous-même. Note InformationsRemarque : Dans cette boîte de dialogue, la case de la zone active doit être cochée, afin d'importer les fichiers .jar correspondant à la connexion créée entre la distribution personnalisée et ce composant. Pour un exemple étape par étape expliquant comment se connecter à une distribution personnalisée et partager cette connexion, consultez Hortonworks. Dans la version Map/Reduce de ce composant, la distribution que vous sélectionnez doit être la même que celle définie dans la vue Hadoop configuration pour le Job.
HBase version	Sélectionnez la version de la distribution Hadoop que vous utilisez. Les options disponibles dépendent du composant que vous utilisez.
Zookeeper quorum	Saisissez le nom ou l'URL du service Zookeeper utilisé pour coordonner les transactions entre votre Studio et votre base de données. Notez que, lorsque vous configurez Zookeeper, vous pouvez avoir besoin de configurer explicitement la propriété zookeeper.znode.parent pour définir le chemin vers le nœud znode racine contenant tous les znodes créés et utilisés par votre base de données. Cochez la case la case Set Zookeeper znode parent afin de définir cette propriété.
Zookeeper client port	Saisissez le numéro du port d'écoute client du service Zookeeper que vous utilisez.
Use kerberos authentication	Si la base de données choisie utilise la sécurité Kerberos, cochez cette case puis saisissez le nom des principaux dans les champs affichés. Vous pouvez trouver cette information dans le fichier hbase-site.xml du cluster à utiliser. Si ce cluster est un cluster MapR de version 5.0.0 ou postérieure, vous pouvez paramétrer la configuration de l'authentification par ticket MapR en plus ou comme une alternative en suivant les explications dans Connexion sécurisée à MapR. Gardez à l'esprit que cette configuration génère un nouveau ticket de sécurité MapR pour le nom d'utilisateur ou d'utilisatrice défini dans le Job dans chaque exécution. Si vous devez réutiliser un ticket existant provenant du même utilisateur, laissez décochées les cases Force MapR ticket authentication et Use Kerberos authentication. MapR devrait pouvoir trouver automatiquement ce ticket à la volée. Si vous souhaitez utiliser un fichier Kerberos keytab pour vous identifier, cochez la case Use a keytab to authenticate. Un fichier Keytab contient les paires des Principaux et clés cryptées Kerberos. Vous devez saisir le principal à utiliser dans le champ Principal et le chemin d'accès au fichier keytab dans le champ Keytab. Ce fichier keytab doit être stocké sur la machine où s'exécute votre Job, par exemple, sur un serveur de Jobs Talend. l'utilisateur ou l'utilisatrice exécutant un Job utilisant un fichier Keytab n'est pas nécessairement celui désigné par un Principal mais doit avoir le droit de lire le fichier Keytab utilisé. Par exemple, le nom d'utilisateur ou d'utilisatrice que vous utilisez pour exécuter le Job est user1 et le principal à utiliser est guest. Dans cette situation, assurez-vous que user1 a les droits de lecture pour le fichier Keytab à utiliser.
Schema et Edit schema	Un schéma est une description de lignes. Il définit le nombre de champs (colonnes) à traiter et à passer au composant suivant. Lorsque vous créez un Job Spark, évitez le mot réservé `line` lors du nommage des champs. Créez le schéma en cliquant sur le bouton 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.
	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.
Table Name	Saisissez le nom de la table HBase dans laquelle vous devez écrire des données. Cette table doit déjà exister.
Row key column	Sélectionnez la colonne utilisée comme colonne Row Key de la table HBase. Si nécessaire, cochez la case Store row key column to HBase column afin de faire de la colonne Row Key une colonne HBase appartenant à une famille de colonnes spécifique.
Families	Renseignez cette table afin de mapper les colonnes de la table à utiliser avec les colonnes du schéma défini pour le flux de données à traiter. La colonne Column de cette table est automatiquement renseignée une fois le schéma défini. Dans la colonne Family name, saisissez les familles de colonnes que vous souhaitez créer ou utiliser pour grouper les colonnes dans la colonne Column. Pour plus d'informations concernant les familles de colonnes, consultez la documentation Apache Column families (en anglais).

Advanced settings

Use batch mode	Cochez cette case pour activer le mode de traitement de données par lot.
Batch size	Spécifiez le nombre d'enregistrements à traiter dans chaque lot. Ce champ est disponible uniquement lorsque la case Use batch mode est cochée.
Propriétés	Si vous devez utiliser une configuration personnalisée pour votre base de données, renseignez cette table avec la ou les propriétés à personnaliser. Lors de l'exécution, la ou les propriété(s) personnalisée(s) vont écraser les propriétés utilisées par le Studio Talend. Par exemple, vous devez définir la valeur de la propriété dfs.replication à 1 pour la configuration de base de données. Vous devez ajouter une ligne à cette table, à l'aide du bouton [+] et saisir le nom et la valeur de cette propriété dans la ligne.
Use local timezone for date	Cochez cette case pour utiliser la date locale de la machine sur laquelle votre Job est exécuté. Si vous ne cochez pas cette case, UTC est automatiquement utilisé pour formater les données de type Date.

Variables globales

Variables globales	ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case. Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant. Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser. Pour plus d'informations concernant les variables, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.

ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case.

Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant.

Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser.

Pour plus d'informations concernant les variables, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.

Utilisation

Règle d'utilisation	Dans un Job Map/Reduce Talend, ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un composant de transformation comme lien d'entrée. Les autres composants utilisés avec lui doivent également être des composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être exécuté directement dans Hadoop. La configuration Hadoop à utiliser pour le Job complet et la distribution Hadoop à utiliser pour le composant doit être la même. Ce composant requiert que les paramètres de la distribution Hadoop soient configurés séparément, afin de lancer le pilote de la base de données uniquement lorsque ce composant est utilisé. Une fois qu'un Job Map/Reduce est ouvert dans l'espace de modélisation graphique, le tHBaseOutput et toute la famille MapReduce apparaissent dans la Palette du Studio. 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 et non des Jobs Map/Reduce.
Hadoop Connection	Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet. Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.
Prérequis	Avant de commencer, vérifiez que tous les prérequis de l'IP de Loopback (rebouclage) attendus par votre base de données sont respectés. La distribution Hadoop doit être correctement installée afin de garantir les interactions avec le Studio Talend . La liste suivante présente des informations d'exemple relatives à MapR. Assurez-vous d'avoir installé le client MapR sur la même machine que le Studio et d'avoir ajouté la bibliothèque client de MapR dans la variable PATH de cette machine. D'après la documentation de MapR, la ou les bibliothèques du client MapR correspondant à chaque OS peuvent être trouvées dans MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\native. Par exemple, pour Windows, la bibliothèque est lib\MapRClient.dll dans le fichier Jar du client MapR. Pour plus d'informations, consultez la page suivante sur le site de MapR : http://www.mapr.com/blog/basic-notes-on-configuring-eclipse-as-a-hadoop-development-environment-for-mapr (en anglais). Si vous n'ajoutez pas de librairie, il est possible que vous rencontriez l'erreur suivante : no MapRClient in java.library.path. Configurez l'argument -Djava.library.path, par exemple, dans la zone Job Run VM arguments de la vue Run/Debug de la boîte de dialogue Preferences dans le menu Window. Cet argument fournit au Studio le chemin d'accès à la bibliothèque native du client MapR. Cela permet aux utilisateurs et utilisatrices en souscription d'utiliser entièrement l'aperçu des données (Data viewer) afin de visualiser localement dans le Studio les données stockées dans MapR. Pour plus d'informations concernant l'installation d'une distribution Hadoop, consultez le manuel correspondant à la distribution Hadoop que vous utilisez.

Règle d'utilisation

Dans un Job Map/Reduce Talend, ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un composant de transformation comme lien d'entrée. Les autres composants utilisés avec lui doivent également être des composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être exécuté directement dans Hadoop.

La configuration Hadoop à utiliser pour le Job complet et la distribution Hadoop à utiliser pour le composant doit être la même. Ce composant requiert que les paramètres de la distribution Hadoop soient configurés séparément, afin de lancer le pilote de la base de données uniquement lorsque ce composant est utilisé.

Une fois qu'un Job Map/Reduce est ouvert dans l'espace de modélisation graphique, le tHBaseOutput et toute la famille MapReduce apparaissent dans la Palette du Studio.

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 et non des Jobs Map/Reduce.

Hadoop Connection

Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet.

Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

Prérequis

Avant de commencer, vérifiez que tous les prérequis de l'IP de Loopback (rebouclage) attendus par votre base de données sont respectés.

La distribution Hadoop doit être correctement installée afin de garantir les interactions avec le Studio Talend . La liste suivante présente des informations d'exemple relatives à MapR.

Assurez-vous d'avoir installé le client MapR sur la même machine que le Studio et d'avoir ajouté la bibliothèque client de MapR dans la variable PATH de cette machine. D'après la documentation de MapR, la ou les bibliothèques du client MapR correspondant à chaque OS peuvent être trouvées dans MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\native. Par exemple, pour Windows, la bibliothèque est lib\MapRClient.dll dans le fichier Jar du client MapR. Pour plus d'informations, consultez la page suivante sur le site de MapR : http://www.mapr.com/blog/basic-notes-on-configuring-eclipse-as-a-hadoop-development-environment-for-mapr (en anglais).

Si vous n'ajoutez pas de librairie, il est possible que vous rencontriez l'erreur suivante : no MapRClient in java.library.path.
Configurez l'argument -Djava.library.path, par exemple, dans la zone Job Run VM arguments de la vue Run/Debug de la boîte de dialogue Preferences dans le menu Window. Cet argument fournit au Studio le chemin d'accès à la bibliothèque native du client MapR. Cela permet aux utilisateurs et utilisatrices en souscription d'utiliser entièrement l'aperçu des données (Data viewer) afin de visualiser localement dans le Studio les données stockées dans MapR.

Pour plus d'informations concernant l'installation d'une distribution Hadoop, consultez le manuel correspondant à la distribution Hadoop que vous utilisez.

Cette page vous a-t-elle aidé ?

Si vous rencontrez des problèmes sur cette page ou dans son contenu – une faute de frappe, une étape manquante ou une erreur technique – dites-nous comment nous améliorer !

Laissez vos commentaires ici