Propriétés du tFileInputJSON pour Apache Spark Streaming - 7.3

JSON

Version
7.3
Language
Français (France)
Product
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Data Integration
Talend Data Management Platform
Talend Data Services Platform
Talend ESB
Talend MDM Platform
Talend Open Studio for Big Data
Talend Open Studio for Data Integration
Talend Open Studio for ESB
Talend Real-Time Big Data Platform
Module
Studio Talend
Content
Création et développement > Systèmes tiers > Composants File (Intégration) > Composants JSON
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants File (Intégration) > Composants JSON
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants File (Intégration) > Composants JSON

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

Le composant tFileInputJSON Spark Streaming appartient à la famille Fichier.

Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Define a storage configuration component

Sélectionnez le composant de configuration à utiliser pour fournir les informations de configuration pour la connexion au système de fichiers cible, comme HDFS.

Si vous laissez cette case décochée, le système de fichiers cible est le système local.

Le composant de configuration à utiliser doit se trouver dans le même Job. Par exemple, si vous avez ajouté un composant tHDFSConfiguration dans votre Job, vous pouvez le sélectionner pour écrire le résultat dans un système HDFS donné.

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.

Les champs suivants sont alors pré-remplis à l'aide des données collectées.

Pour plus d'informations concernant le nœud File Json, consultez la section concernant la configuration d'un schéma de fichier JSON dans le Guide d'utilisation du Studio Talend.

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.

Modifiez le schéma en cliquant sur 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 Job Designs et projets.

Read by

Sélectionnez un moyen d'extraire les données JSON du fichier.

  • Xpath : extrait les données JSON en se basant sur la requête XPath.

  • JsonPath : extrait les données JSON en se basant sur la requête JSONPath. Il est recommandé de lire les données via JSONPath afin d'obtenir de meilleures performances.

Dossier/Fichier

Parcourez votre système ou saisissez le chemin d'accès aux données à utiliser dans le système de fichiers.

Si le chemin saisi pointe vers un dossier, tous les fichiers de ce dossier seront lus.

Si le fichier à lire est un fichier compressé, saisissez son nom et son extension, puis tFileInputJSON décompresse automatiquement le fichier lors de l'exécution. Les formats de compression, ainsi que les extensions correspondantes, sont :

  • DEFLATE : *.deflate

  • gzip : *.gz

  • bzip2 : *.bz2

  • LZO : *.lzo

Le bouton pour parcourir votre système ne fonctionne pas en mode Local de Spark. Si vous utilisez les autres modes Yarn de Spark supportés par le Studio avec votre distribution, assurez-vous d'avoir correctement configuré la connexion dans un composant de connexion dans le même Job, comme le tHDFSConfiguration. Utilisez le composant de configuration relatif au système de fichiers à utiliser.

Die on error

Cochez cette case pour arrêter l'exécution du Job lorsqu'une erreur survient.

Loop Jsonpath query

Spécifiez le chemin du nœud dans le champ JSON sur lequel se base la boucle.

Si vous avez sélectionné Xpath dans la liste déroulante Read by, le champ Loop Xpath query s'affiche.

Mapping

Renseignez cette table pour mapper les colonnes définies dans le schéma aux nœuds JSON correspondants.

  • Column : les cellules de la colonne Column sont automatiquement renseignées avec le nom des colonnes définies dans le schéma.

  • Json query/JSONPath query : spécifie le nœud JSONPath contenant les données souhaitées. Pour plus d'informations concernant les expressions JSONPath, consultez http://goessner.net/articles/JsonPath/ (en anglais).

    Cette colonne est disponible uniquement lorsque l'option JsonPath est sélectionnée dans la liste Read By.

  • XPath query : spécifie le nœud XPath contenant les données souhaitées.

    Cette colonne est disponible uniquement lorsque l'option Xpath est sélectionnée dans la liste Read By.

  • Get Nodes : cochez cette case pour extraire les données JSON de tous les nœuds ou cochez la case à côté d'un nœud spécifique pour en extraire les données.

    Cette colonne est disponible uniquement lorsque l'option Xpath est sélectionnée dans la liste Read By.

Advanced settings

Set minimum partitions

Cochez cette case pour contrôler le nombre de partitions à créer à partir des données d'entrée, pour ignorer le comportement de partitionnement par défaut de Spark.

Dans le champ qui s'affiche, saisissez, sans guillemet, le nombre minimal de partitions à obtenir.

Lorsque vous souhaitez contrôler le nombre de partitions, vous pouvez généralement configurer autant de partitions qu'il y a d'exécuteurs pour un traitement en parallèle, tout en gardant à l'esprit la mémoire disponible et l'utilisation de votre réseau par le transfert de données.

Advanced separator (for number)

Cochez cette option pour modifier les séparateurs utilisés pour les nombres. Par défaut, le séparateur des milliers est une virgule (,) et le séparateur décimal est un point (.).

Encoding

Il est possible de rencontrer des problèmes d'encodage lorsque vous traitez les données stockées. Dans ce cas, cochez cette case pour afficher la liste Encoding.

Sélectionnez l'encodage à partir de la liste ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement.

Utilisation

Usage rule

Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie.

Ce composant est utilisé uniquement pour fournir un flux Lookup (le côté droit d'une opération de jointure) au flux principal d'un composant tMap. Dans cette situation, le modèle de lookup utilisé par ce tMap doit être Load once.

Ce composant, ainsi que les composants Spark Streaming de la Palette à laquelle il appartient, s'affichent uniquement lorsque vous créez un Job Spark Streaming.

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.

Spark Connection

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 : vous devez choisir le composant de configuration selon le système de fichiers que vous utilisez, comme le tHDFSConfiguration ou le tS3Configuration.

    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.