Définir les paramètres de connexion locale avec Spark Universal - Cloud

Définir les paramètres de connexion locale avec Spark Universal - Cloud - 8.0

Guide d'utilisation du Studio Talend

Version

Cloud

8.0

Language

Français

Product

Talend Big Data

Talend Big Data Platform

Talend Cloud

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

Last publication date

2023-10-02

Disponible dans...

Big Data

Big Data Platform

Cloud Big Data

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Real-Time Big Data Platform

Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Le Studio Talend se connecte à votre système de fichiers local sur votre machine pour exécuter le Job. Le Studio Talend construit l'environnement Spark en lui-même lors de l'exécution.

Complétez la configuration de la connexion à Spark Universal avec le mode Local sur Spark 2.4.x, 3.0.x, 3.1.x, 3.2.x, 3.3.x ou 3.4.x dans l'onglet Spark configuration de la vue Run de votre Job Spark. Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.

Procédure

Cliquez sur la vue Run sous l'espace de modélisation graphique, puis cliquez sur la vue Spark configuration.
Sélectionnez Built-in dans la liste déroulante Property type.
Si vous avez déjà configuré les paramètres de connexion dans le Repository, comme expliqué dans Centraliser une connexion à Hadoop, vous pouvez réutiliser ces paramètres. Pour ce faire, sélectionnez Repository dans la liste Property type, cliquez sur le bouton [...] pour ouvrir la boîte de dialogue Repository Content et sélectionnez la connexion à Hadoop à utiliser.
Conseil : Configurer la connexion dans le Repository vous permet d'éviter de configurer cette connexion chaque fois que vous en avez besoin dans la vue Spark Configuration de vos Jobs Spark. Les champs sont automatiquement renseignés.
Sélectionnez Universal dans la liste déroulante Distribution, la version Spark de votre choix dans la liste déroulante Version et Local dans la liste déroulante Runtime mode/environment.
Si vous devez exécuter votre Job Spark sur Windows, spécifiez l'emplacement du programme winutils.exe à utiliser :
- Si vous savez où se trouve le fichier winutils.exe et que vous souhaitez l'utiliser, cochez la case Define the Hadoop home directory et saisissez le répertoire dans lequel est stocké winutils.exe.
- Sinon, laissez la case Define the Hadoop home directory décochée, le Studio en génère un lui-même et l'utilise automatiquement pour ce Job.

Saisissez les informations simples de configuration :

Use local timezone	Cochez cette case pour laisser Spark utiliser le fuseau horaire local fourni par le système. Remarque : Si vous décochez cette case, Spark utilise le fuseau horaire UTC. Certains composants ont également une case Use local timezone for date. Si vous décochez la case du composant, il hérite du fuseau horaire de la configuration Spark.
Use dataset API in migrated components	Cochez cette case pour laisser les composants utiliser l'API Dataset (DS) au lieu de l'API RDD (Resilient Distributed Dataset) : Si vous cochez la case, les composants dans le Job s'exécutent avec DS, ce qui améliore les performances. Si vous décochez la case, les composants dans le Job s'exécutent avec RDD, ce qui signifie que le Job reste inchangé. Cela assure la rétrocompatibilité. Cette case est cochée par défaut, mais, si vous importez des Jobs depuis une version 7.3 vers une plus ancienne, la case sera décochée, car ces Jobs s'exécutent avec RDD. Important : Si votre Job contient les composants tDeltaLakeInput et tDeltaLakeOutput, vous devez cocher cette case.
Use timestamp for dataset components	Cochez cette case pour utiliser `java.sql.Timestamp` pour les dates. Remarque : Si vous laissez cette case décochée, `java.sql.Timestamp` ou `java.sql.Date` peut être utilisé, selon le modèle.

Use local timezone

Cochez cette case pour laisser Spark utiliser le fuseau horaire local fourni par le système.

Remarque :

Si vous décochez cette case, Spark utilise le fuseau horaire UTC.
Certains composants ont également une case Use local timezone for date. Si vous décochez la case du composant, il hérite du fuseau horaire de la configuration Spark.

Use dataset API in migrated components

Cochez cette case pour laisser les composants utiliser l'API Dataset (DS) au lieu de l'API RDD (Resilient Distributed Dataset) :

Si vous cochez la case, les composants dans le Job s'exécutent avec DS, ce qui améliore les performances.
Si vous décochez la case, les composants dans le Job s'exécutent avec RDD, ce qui signifie que le Job reste inchangé. Cela assure la rétrocompatibilité.

Cette case est cochée par défaut, mais, si vous importez des Jobs depuis une version 7.3 vers une plus ancienne, la case sera décochée, car ces Jobs s'exécutent avec RDD.

Important : Si votre Job contient les composants tDeltaLakeInput et tDeltaLakeOutput, vous devez cocher cette case.

Use timestamp for dataset components

Cochez cette case pour utiliser java.sql.Timestamp pour les dates.

Remarque : Si vous laissez cette case décochée, java.sql.Timestamp ou java.sql.Date peut être utilisé, selon le modèle.

Dans le champ Spark "scratch" directory, saisissez le nom du répertoire dans lequel le Studio stocke les fichiers temporaires dans le système de fichiers local, par exemple les fichiers JAR à transférer. Si vous lancez votre Job sous Windows, le disque par défaut est C:. Si vous laissez /tmp dans ce champ, ce répertoire est C:/tmp.
S'il vous faut un Job résistant aux échecs, cochez la case Activate checkpointing pour activer l'opération de points de contrôle Spark. Dans le champ Checkpoint directory, saisissez le chemin du répertoire dans lequel Spark stocke, dans le système de fichiers du cluster, les données contextuelles des calculs, comme les métadonnées et les RDD générés par ce calcul.
Dans la table Advanced properties, ajoutez toute propriété Spark à utiliser pour écraser la propriété équivalente utilisée par le Studio.

Résultats

Les informations de connexion sont renseignées. Vous êtes prêt·e à ordonnancer les exécutions de votre Job Spark ou à l'exécuter immédiatement.