Big Data : problèmes et limitations connus - 8.0

Notes de version de Talend Data Fabric

Version
8.0
Language
Français (France)
EnrichDitaval
Data Fabric
Product
Talend Data Fabric
Content
Installation et mise à niveau
Notes de version

Nous vous invitons à consulter l'outil de suivi des bugs JIRA pour obtenir une liste complète des questions ouvertes :

https://jira.talendforge.org/issues/?filter=35345

Limitation

Description

Hive Hive n'est pas supporté en mode Spark Local.
Java 11
  • Java 11 n'est pas supportée dans les Jobs Standard ou dans le référentiel des métadonnées lorsqu'ils impliquent des distributions Big Data.
  • Java 11 n'est pas supporté dans les Jobs Spark.

Cette limitation est liée aux contraintes du support de Java 11 dans les distributions Big Data.

Pour exécuter vos Jobs Spark et Standard, ou pour travailler avec un référentiel de métadonnées utilisant des distributions Big Data, vous devez installer Java 8 sur votre ordinateur. Dans le Studio Talend, personnalisez le chemin d'accès dans Preferences > Talend > Java interpreter, en parcourant votre système jusqu’à l'emplacement de la JDK 8, dans Preferences > Java > Installed JREs.

Problème Solution de contournement

Lorsque vous exécutez un Job Spark Batch avec des composants MapRDB ayant des colonnes de type Date dans leur schéma, l'erreur de compilation suivante s'affiche :

"The method toBytes(ByteBuffer) in the type Bytes is not applicable for the arguments (Date)".

Les colonnes de type Date dans le schéma ne peuvent être utilisées lorsque vous exécutez un Job Spark Batch avec des composants MapRDB.
HBase ne fonctionne pas avec un cluster CDP 7.1.x utilisant Kerberos en mode YARN Client et retourne l'erreur suivante : hbase.pb.AuthenticationService.GetAuthenticationTokenorg.apache.hadoop.hbase.HBaseIOException: com.google.protobuf.ServiceException: Error calling method hbase.pb.AuthenticationService.GetAuthenticationToken. Si vous souhaitez utiliser Kerberos lors de l'utilisation de HBase avec un cluster CDP 7.1.x, il est recommandé d'utiliser le mode YARN Cluster au lieu du mode YARN Client.