Spark Batchジョブを使用してMongoDBでデータの読み書きを行う
このシナリオは、サブスクリプションベースのビッグデータ対応のTalend製品にのみ適用されます。
Talendでサポートされているテクノロジーの詳細は、Talendコンポーネントをご覧ください。
このシナリオでは、一部の映画監督に関するデータをMongoDBの[default] (デフォルト)のデータベースに書き込み、このデータベースからデータを読み取るSpark Batchジョブを作成します。
1;Gregg Araki
2;P.J. Hogan
3;Alan Rudolph
4;Alex Proyas
5;Alex Sichelこのデータには、監督の名前と監督のID番号が含まれます。
サンプルデータはあくまでも例示用です。
tHDFSConfigurationはこのシナリオで、ジョブに依存するjarファイルの転送先となるHDFSシステムに接続するために、Sparkによって使用されます。
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Yarnモード(YarnクライアントまたはYarnクラスター):
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Google Dataprocを使用している場合、[Spark configuration] (Spark設定)タブの[Google Storage staging bucket] (Google Storageステージングバケット)フィールドにバケットを指定します。
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HDInsightを使用している場合、[Spark configuration] (Spark設定)タブの[Windows Azure Storage configuration] (Windows Azure Storage設定)エリアでジョブのデプロイメントに使用するブロブを指定します。
- Altusを使用する場合は、[Spark configuration] (Spark設定)タブでジョブのデプロイにS3バケットまたはAzure Data Lake Storageを指定します。
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オンプレミスのディストリビューションを使用する場合は、クラスターで使われているファイルシステムに対応する設定コンポーネントを使用します。一般的に、このシステムはHDFSになるため、tHDFSConfigurationを使用します。
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[Standalone mode] (スタンドアロンモード): クラスターで使われているファイルシステム(tHDFSConfiguration Apache Spark BatchやtS3Configuration Apache Spark Batchなど)に対応する設定コンポーネントを使用します。
ジョブ内に設定コンポーネントがない状態でDatabricksを使用している場合、ビジネスデータはDBFS (Databricks Filesystem)に直接書き込まれます。
[Prerequisite] (前提条件): Sparkクラスターと使用するMongoDBデータベースが正しくインストールされ、実行されていることを確認します。
このシナリオを複製するには、次の手順に従います。
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