Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tPredict s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Batch.
Le composant tPredict Spark Batch appartient à la famille Apprentissage automatique.
Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend Platform avec Big Data et dans Talend Data Fabric.
Basic settings
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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 :
Selon le modèle que vous choisissez d'utiliser, une colonne en lecture seule correspondante est automatiquement ajoutée au schéma et est utilisée pour contenir les enregistrements résultants de la prédiction. |
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Model type |
Sélectionnez le type de modèle que le tPredict doit utiliser. Cela ajoute automatiquement une colonne en lecture seule au schéma du tPredict pour contenir les enregistrements résultants de la prédiction. |
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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. La case Define a storage configuration component s'affiche lorsque vous sélectionnez cette option. Cochez-la pour vous connecter au système de fichiers à utiliser. |
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Model on filesystem |
Sélectionnez cette option si le modèle à utiliser est stocké dans un système de fichiers. Le bouton pour parcourir votre système ne fonctionne pas en mode Local de Spark. Si vous utilisez le mode Yarn ou Standalone de Spark, assurez-vous d'avoir correctement configuré la connexion dans un composant de configuration au sein du même Job, comme le tHDFSConfiguration. Dans le champ HDFS folder qui s'affiche, saisissez l'URI du HDFS dans lequel le modèle est stocké. La case Define a storage configuration component s'affiche lorsque vous sélectionnez cette option. Cochez-la pour vous connecter au système de fichiers à utiliser. |
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Model computed in the current Job |
Sélectionnez cette option et sélectionnez le composant d'apprentissage de modèle utilisé dans le même Job afin de créer le modèle à utiliser. |
Utilisation
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Règle d'utilisation |
Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire. 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. |
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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 :
Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie. |