Propriétés du tExtractJSONFields pour Apache Spark Streaming - 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 tExtractJSONFields s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Streaming.

Le composant tExtractJSONFields Spark Streaming appartient à la famille Traitement.

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

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.

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.

JSON field

Liste des champs JSON à extraire.

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.

  • Is Array : cochez cette case lorsque le champ JSON à extraire est un tableau et non un objet.

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

Die on error

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

Advanced settings

Encoding

Sélectionnez l'encodage à partir de la liste ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement. Ce champ est obligatoire pour la manipulation des données de base de données. Les encodages supportés dépendent de la JVM que vous utilisez. Pour plus d'informations, consultez https://docs.oracle.com.

Utilisation

Usage rule

Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire.

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.