Transformation de données dans un environnement Spark - Cloud - 8.0

Data mapping

Version
Cloud
8.0
Language
Français
Product
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Data Management Platform
Talend Data Services Platform
Talend MDM Platform
Talend Real-Time Big Data Platform
Module
Studio Talend
Content
Création et développement > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration) > Mapping de données
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration) > Mapping de données
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration) > Mapping de données
Last publication date
2024-03-04

Ce scénario s'applique uniquement aux produits Talend Platform avec Big Data nécessitant souscription et à Talend Data Fabric.

Pour plus de technologies supportées par Talend, consultez Composants Talend.

Le scénario suivant présente un Job à deux composants, transformant des données dans un environnement Spark à l'aide d'un mapping précédemment créé dans Talend Data Mapper.

Le tHDFSConfiguration est utilisé dans ce scénario par Spark afin de se connecter au système HDFS où sont transférés les fichiers Jar dépendant du Job.

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 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 : utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers que votre cluster utilise, comme le tHDFSConfiguration Apache Spark Batch ou le tS3Configuration Apache Spark Batch.

    Si vous utilisez Databricks sans composant de configuration dans votre Job, vos données métier sont écrites directement dans DBFS (Databricks Filesystem).