Propriétés du tFileInputDelimited MapReduce (déprécié) - 7.3

Délimité

EnrichVersion
Cloud
7.3
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Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tFileInputDelimited s'exécutant dans le framework de Jobs MapReduce.

Le composant tFileInputDelimited MapReduce appartient à la famille MapReduce.

Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend avec Big Data nécessitant une souscription 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

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.

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

Schema et Edit Schema

Un schéma est une description de lignes, il définit le nombre de champs qui sont traités et passés au composant suivant. 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.
Remarque : Si vous effectuez des modifications, le schéma passe automatiquement en type built-in.
 

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 divers projets et Jobs.

Folder/File

Parcourez votre système ou saisissez le chemin d'accès aux données à utiliser dans le système de fichiers.

Si le chemin d'accès défini pointe vers un dossier, ce composant lit tous les fichiers stockés dans le dossier, par exemple /user/talend/in. Si les sous-dossiers existent, ils sont automatiquement ignorés, sauf si vous définissez la propriété mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive à true dans la table Hadoop properties, dans l'onglet Hadoop configuration.

Si le fichier à lire est un fichier compressé, saisissez son nom et son extension. Ce composant décompresse automatiquement le fichier lors de l'exécution. Les formats de compression, ainsi que les extensions correspondantes, sont :

  • DEFLATE : *.deflate

  • gzip : *.gz

  • bzip2 : *.bz2

  • LZO : *.lzo

Assurez-vous que la connexion à la distribution Hadoop utilisée est correctement configurée dans l'onglet Hadoop configuration de la vue Run.

Arrêter en cas d''erreur

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.

Row separator

Saisissez le séparateur utilisé pour identifier la fin d'une ligne.

Field separator

Saisissez un caractère, une chaîne de caractères ou une expression régulière pour séparer les champs des données transférées.

En-tête

Saisissez le nombre de lignes à ignorer au début du fichier.

Options CSV

Cochez cette case pour inclure des paramètres spécifiques au format CSV, tels que Escape char et Text enclosure.
Important : À partir de la version 2.0 de Spark, les caractères spéciaux doivent être échappés, par "\\" et "\"" au lieu de "\" et """.

Skip empty rows

Cochez cette case pour ignorer les lignes vides.

Paramètres avancés

Custom Encoding

Il est possible de rencontrer des problèmes d'encodage lorsque vous traitez les données stockées. Dans ce cas, cochez cette case pour afficher la liste Encoding.

Sélectionnez dans la liste l'encodage à utiliser ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement.

Advanced separator (for numbers)

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

Trim all columns

Cochez cette case pour supprimer les espaces en début et fin de toutes les colonnes. Lorsque cette case est cochée, la table Check column to trim est affichée, ce qui vous permet de sélectionner les colonnes desquelles vous souhaitez enlever les espaces en début et en fin de champ.

Check column to trim

Cette table est automatiquement renseignée avec le schéma utilisé. Cochez la (les) case(s) correspondant à la (aux) colonne(s) dont vous souhaitez supprimer les espaces en début et en fin de champ.

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.

Check date

Cochez cette case pour vérifier strictement le format de la date par rapport au schéma d'entrée.

Decode String for long, int, short, byte Types

Cochez cette case si l'un de vos types numériques (long, integer, short, ou byte), doit être parsé depuis une chaîne de caractères hexadécimale ou octale.

Variables globales

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. Une variable After fonctionne après 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

Dans un Job Talend Map/Reduce, ce composant est utilisé comme composant de début et requiert un composant de transformation comme lien de sortie. Les autres composants utilisés avec lui doivent également être des composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être exécuté directement dans Hadoop.

Lorsqu'un Job Map/Reduce est ouvert dans l'espace de modélisation graphique, le tFileInputDelimited et la famille MapReduce s'affiche dans la Palette du Studio.

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.

Connexion à 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.