Propriétés du tExtractPositionalFields MapReduce (déprécié) - 7.3

Traitement (Processing) (Intégration)

Version
7.3
Language
Français
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 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)
Last publication date
2024-03-05

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tExtractPositionalFields s'exécutant dans le framework de Jobs MapReduce.

Le composant tExtractPositionalFields MapReduce appartient à la famille Processus en cours.

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

Le framework MapReduce est déprécié à partir de la version 7.3 de Talend. Utilisez des Jobs Talend pour Apache Spark afin d'accomplir vos tâches d'intégration.

Basic settings

Prev.Comp.Column list

Sélectionnez dans la liste Field le champ entrant à extraire.

Customize

Cochez cette case pour personnaliser le format de données du fichier positionnel et définir les colonnes de la table :

Column : sélectionnez la colonne que vous souhaitez personnaliser.

Size : saisissez la taille de la colonne.

Padding char : saisissez, entre guillemets, le caractère de remplissage à supprimer du champ. Ce caractère est par défaut un espace.

Alignment : sélectionnez le paramètre d'alignement approprié.

Pattern

Renseignez le modèle à utiliser pour l'extraction.

Un modèle est constitué de valeurs de longueur séparées par des virgules et interprétées comme une chaîne de caractères entre guillemets. Assurez-vous que les valeurs saisies dans ces champs correspondent au schéma défini.

Die on error

Décochez la case pour ignorer les lignes en erreur et terminer le traitement des lignes sans erreur. Lorsque les erreurs sont ignorées, vous pouvez récupérer les lignes en erreur en utilisant la connexion Row > Reject.

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 :

  • 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.

Cliquez sur Sync columns pour récupérer le schéma du composant précédent dans le Job.

 

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 Jobs et projets.

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 propriétés sont stockées centralement sous le nœud Hadoop Cluster de la vue Repository.

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

Pour plus d'informations concernant le nœud Hadoop Cluster, consultez le Guide de prise en main.

Advanced settings

Advanced separator (for number)

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

Trim Column

Cochez cette case afin de supprimer les espaces en début et en fin de champ, dans toutes les colonnes.

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.

Global Variables

Variables globales

ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, lorsque le composant contient cette case.

Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant.

Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser.

Pour plus d'informations concernant les variables, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant traite des flux de données, il nécessite donc un composant d'entrée et un composant de sortie. Il permet d'extraire des données d'un champ délimité à l'aide d'un lien Row > Main, et permet de créer un flux de rejet filtrant les données dont le type ne correspond pas au type défini.

Dans un Job Map/Reduce Talend, il est utilisé comme étape intermédiaire, avec d'autres composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être exécuté directement dans Hadoop.

Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet.

Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

Pour plus d'informations concernant les Jobs Map/Reduce Talend, consultez les sections décrivant comment créer, convertir et configurer un Job Map/Reduce Talend, dans le Guide de prise en main de Talend Big Data.

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 et non des Jobs Map/Reduce.