Propriétés du tSetKeystore pour Apache Spark Batch - 7.3

KeyStore

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 d'authentication > Composants Keystore
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants d'authentication > Composants Keystore
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants d'authentication > Composants Keystore

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

Le composant tSetKeystore Spark Batch appartient à la famille Authentification.

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

Paramètres simples

TrustStore type

Sélectionnez le type TrustStore à utiliser. Il peut être PKCS 12 ou JKS.

TrustStore file

Saisissez le chemin d'accès et le nom du fichier TrustStore, ou parcourez votre répertoire jusqu'au TrustStore contenant la liste des certificats approuvés par le client.

TrustStore password

Saisissez le mot de passe utilisé pour vérifier l'intégrité des données TrustStore.

Need Client authentication

Cochez cette case pour valider les données keystore. Vous devez ensuite compléter trois champs :

- KeyStore type : sélectionnez le type de keystore à utiliser. Il peut être PKCS 12 ou JKS.

- KeyStore file : saisissez le chemin d'accès et le nom du fichier Keystore, ou parcourez votre répertoire jusqu'au fichier contenant les données keystore.

- KeyStore password : saisissez le mot de passe keystore.

Check server identity

Cochez cette case afin que le Job vérifie la correspondance entre le nom de l'hôte de l'URL et le nom de l'hôte du serveur. S'ils ne correspondent pas, le mécanisme de vérification vous demande si la connexion doit être autorisée.

Utilisation

Usage rule

Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants.

Ce composant, ainsi que la Palette Spark Batch à laquelle il appartient, ne s'affiche que lorsque vous créez un Job Spark Batch.

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.