Propriétés du tExtractDelimitedFields pour Apache Spark Batch - 7.3

Traitement (Processing) (Intégration)

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 Processing (Intégration)
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration)
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration)

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

Le composant tExtractDelimitedFields Spark Batch appartient à la famille Traitement.

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

Basic settings

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.
Remarque : Si vous effectuez des modifications, le schéma passe automatiquement en type built-in.
 

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.

Prev.Comp.Column list

Sélectionnez la colonne de laquelle extraire les données.

Die on error

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

Field separator

Saisissez un caractère, une chaîne de caractères ou une expression régulière pour séparer les champs des données transférées.

CSV options

Cochez cette case pour inclure des paramètres spécifiques au format CSV, tels que Escape char et Text enclosure.
Important : À partir de la version 2.0 de Spark, les caractères spéciaux doivent être échappés, par "\\" et "\"" au lieu de "\" et """.

Advanced settings

Custom 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 utiliser à partir de la liste ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement.

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 (.).

Trim all columns

Cochez cette case pour supprimer les espaces en début et fin de toutes les colonnes. Lorsque cette case est cochée, la table Check column to trim est affichée, ce qui vous permet de sélectionner les colonnes desquelles vous souhaitez enlever les espaces en début et en fin de champ.

Check column to trim

Cette table est automatiquement renseignée avec le schéma utilisé. Cochez la (les) case(s) correspondant à la (aux) colonne(s) dont vous souhaitez supprimer les espaces en début et en fin de champ.

Check each row structure against schema

Cochez cette case afin de vérifier que le nombre total de colonnes est cohérent par rapport au schéma. Si le nombre n'est pas cohérent, un message d'erreur s'affiche dans la console.

Check date

Cochez cette case pour vérifier strictement le format de date par rapport au schéma d'entrée.

Decode String for long, int, short, byte Types

Cochez cette case si l'un de vos types numériques (long, integer, short, ou byte), doit être parsé depuis une chaîne de caractères hexadécimale ou octale.

Utilisation

Usage rule

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.

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.