Apache Spark StreamingのtAvroOutputプロパティ - 7.3

Avro

Version
7.3
Language
日本語 (日本)
Product
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
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 > ファイルコンポーネント > Avro
データガバナンス > サードパーティーシステム > ファイルコンポーネント > Avro
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 > ファイルコンポーネント > Avro

このプロパティはSpark Streamingジョブフレームワークで実行されているtAvroOutputを設定するために使います。

Spark Streaming tAvroOutputコンポーネントはファイルファミリーのコンポーネントです。

このコンポーネントは、Talend Real Time Big Data PlatformおよびTalend Data Fabricで使用できます。

基本設定

[Define a storage configuration component] (ストレージ設定コンポーネントを定義)

HDFSなどのターゲットファイルシステムへの接続の設定情報を提供するために使用する設定コンポーネントを選択します。

このチェックボックスをオフにすると、ターゲットファイルシステムはローカルシステムになります。

使用する接続設定は同じジョブ内にあることが必要です。たとえば、tHDFSConfigurationコンポーネントをジョブにドロップした場合は、このコンポーネントを選択して、所定のHDFSシステム内で結果を書き込むことができます。

[Property type] (プロパティタイプ)

[Built-In] (組み込み)または[Repository] (リポジトリー)のいずれか。

 

[Built-In] (組み込み): プロパティデータは一元的に保存されません。

 

[Repository] (リポジトリー): プロパティを保存するリポジトリーファイルを選択します。

プロパティは、[Repository] (リポジトリー)ツリーの[Hadoop Cluster] (Hadoopクラスター)ノードに一元的に保存されます。

後続するフィールドは、取得されたデータを使用して事前に入力されます。

[Hadoop Cluster] (Hadoopクラスター)ノードの詳細は、『Getting Started Guide』を参照してください。

[Schema] (スキーマ)[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。

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。

フォルダー

ファイルシステムで使用するデータを参照するか、パスを入力します。

このパスは、ファイルではなくフォルダーを指している必要があります。

参照用のボタンはSpark Localモードでは機能しません。お使いのディストリビューションでStudioがサポートしているその他のSpark Yarnモードを使用している場合は、同じジョブ内の設定コンポーネント(tHDFSConfigurationなど)で接続を適切に設定したことを確認する必要があります。使用されるファイルシステムに応じて設定コンポーネントを使用します。

[Action] (アクション)

データを書き込む操作を選択します。

[Create] (作成): ファイルを作成して、そこにデータを書き込みます。

[Overwrite] (上書き): [Folder] (フォルダー)フィールドで指定されたディレクトリーに存在するファイルを上書きします。

[Compression] (圧縮)

[Compress data blocks] (データブロックの圧縮)チェックボックスをオンにすると、出力データが圧縮されます。

Hadoopではファイルの保存に必要な領域を削減し、データ転送を高速化するための圧縮形式が異なります。圧縮ファイルを読み込む場合、Studioでは入力フローにフィードする前に展開する必要があります。

詳細設定

[Write empty batches] (空のバッチを書き込む) 入力バッチが空の時にSparkジョブで空のバッチを作成できるようにするには、このチェックボックスをオンにします。

これが望ましい動作となるタイミングについては、この説明を参照してください。

使用方法

使用ルール

このコンポーネントは終了コンポーネントとして使用され、入力リンクを必要とします。

このコンポーネントは、所属するSpark Streamingコンポーネントのパレットと共に、Spark Streamingジョブを作成している場合にだけ表示されます。

特に明記していない限り、このドキュメントのシナリオでは、[Standard] (標準)ジョブ、つまり従来の Talend データ統合ジョブだけを扱います。

[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。