Propriétés du tKuduConfiguration pour Apache Spark Batch - Cloud

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

Le composant tKuduConfiguration Spark Batch appartient aux familles Stockage et Bases de données.

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

Server connection	Cliquez sur le bouton [+] pour ajouter autant de lignes que de nœuds maître Kudu à utiliser, une ligne par master. Saisissez les emplacements et les ports d'écoute des nœuds maître du service Kudu à utiliser. Ce composant supporte uniquement le service Apache Kudu installé sur Cloudera. Pour des informations relatives à la compatibilité entre Apache Kudu et Cloudera, consultez la documentation Cloudera relative à ce sujet : Compatibility Matrix for Apache Kudu (en anglais).

Server connection

Cliquez sur le bouton [+] pour ajouter autant de lignes que de nœuds maître Kudu à utiliser, une ligne par master.

Saisissez les emplacements et les ports d'écoute des nœuds maître du service Kudu à utiliser.

Ce composant supporte uniquement le service Apache Kudu installé sur Cloudera.

Pour des informations relatives à la compatibilité entre Apache Kudu et Cloudera, consultez la documentation Cloudera relative à ce sujet : Compatibility Matrix for Apache Kudu (en anglais).

Utilisation

Règle d'utilisation	Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants. Utilisez ce composant uniquement si vous devez vous connecter à un cluster Cloudera Kudu.
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 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). Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants.

Utilisez ce composant uniquement si vous devez vous connecter à un cluster Cloudera Kudu.

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 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).

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