Apache Spark BatchのtJapaneseTokenizeプロパティ - 7.2

Text standardization

Version
7.2
Language
日本語 (日本)
Product
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Data Management Platform
Talend Data Services Platform
Talend MDM Platform
Talend Real-Time Big Data Platform
Module
Talend Studio
Content
ジョブデザインと開発 > サードパーティーシステム > データクオリティコンポーネント > 標準化 > テキスト標準化コンポーネント
データガバナンス > サードパーティーシステム > データクオリティコンポーネント > 標準化 > テキスト標準化コンポーネント
データクオリティとプレパレーション > サードパーティーシステム > データクオリティコンポーネント > 標準化 > テキスト標準化コンポーネント

これらのプロパティを使って、[Spark Batch] (Sparkバッチ)ジョブフレームワーク内で実行されているtJapaneseTokenizeを設定します。

[Spark Batch] (Sparkバッチ)tJapaneseTokenizeコンポーネントはデータクオリティファミリーのコンポーネントです。

このフレームワーク内のコンポーネントは、Talend Data Management PlatformTalend Big Data PlatformTalend Real Time Big Data PlatformTalend Data Services PlatformTalend MDM PlatformおよびTalend Data Fabricで使用できます。

基本設定

Schema (スキーマ)およびEdit schema (スキーマを編集)

スキーマとは行の説明のことです。処理して次のコンポーネントに渡すフィールド(カラム)数を定義します。Sparkジョブを作成する場合、フィールドの命名時は予約語のlineを避けます。

ジョブで接続されている先行コンポーネントからスキーマを取得するには、[Sync columns] (カラムの同期)をクリックします。

スキーマを変更するには[Edit schema] (スキーマを編集)をクリックします。現在のスキーマがリポジトリータイプの場合は、3つのオプションを使用できます。

  • [View schema] (スキーマの表示): スキーマのみを表示する場合は、このオプションを選択します。

  • [Change to built-in property] (組み込みのプロパティに変更): ローカルで変更を行うためにスキーマを組み込みに変更する場合は、このオプションを選択します。

  • [Update repository connection] (リポジトリー接続を更新): リポジトリーに保存されているスキーマに変更を加え、変更後にそのコンテンツをすべてのジョブにプロパゲートするかどうかを決める場合は、このオプションを選択します。変更を現在のジョブにのみ反映する場合は、変更後、[No] (いいえ)を選択し、[Repository Content] (リポジトリーのコンテンツ)ウィンドウで再びこのスキーマのメタデータを選択します。

 

[Built-in] (組み込み): そのコンポーネントのみのスキーマを作成して、ローカルに保存します。

 

[Repository] (リポジトリー): スキーマは作成済みで、リポジトリーに保管されています。さまざまなプロジェクトやジョブデザインで再利用できます。

[Tokenization] (トークン化)

出力スキーマからのカラムは、[Tokenization] (トークン化)テーブルの[Column] (カラム)カラムに追加されます。

トークン化する日本語テキストを含む各スキーマカラムについて、[Tokenize] (トークン化)カラムで対応するチェックボックスをオンにします。

すべてのスキーマカラムを選択するには、ヘッダー行内のチェックボックスをオンにします。

詳細設定

[tStatCatcher Statistics] (tStatCatcher統計情報)

このチェックボックスをオンにすると、ジョブレベルおよび各コンポーネントレベルでジョブ処理メタデータが収集されます。

使用方法

使用ルール

このコンポーネントは通常、中間コンポーネントとして使用されます。入力コンポーネントと出力コンポーネントが必要です。

[Spark Connection] (Spark接続)

[Run] (実行)ビューの[Spark Configuration] (Spark設定)タブで、ジョブ全体でのSparkクラスターへの接続を定義します。また、ジョブでは、依存jarファイルを実行することを想定しているため、Sparkがこれらのjarファイルにアクセスできるように、これらのファイルの転送先にするファイルシステム内のディレクトリーを指定する必要があります。
  • Yarnモード(YarnクライアントまたはYarnクラスター):
    • 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。

    • 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。
    • Quboleを使用する場合は、ジョブにtS3Configurationを追加し、QuboleでS3システム内に実際のビジネスデータを書き込みます。tS3Configurationを使用しないと、このビジネスデータはQubole HDFSシステムに書き込まれ、クラスターをシャットダウンすると破棄されます。
    • 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、クラスターで使用さ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。

  • [Standalone mode] (スタンドアロンモード): tHDFSConfigurationまたはtS3Configurationなど、クラスターで使用さ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。

    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。

この接続は、ジョブごとに有効になります。