Apache Spark BatchのtTeradataOutputプロパティ - 7.3

Teradata

Version
7.3
Language
日本語
Product
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
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
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 > DBコンポーネント > Teradata
データガバナンス > サードパーティーシステム > DBコンポーネント > Teradata
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 > DBコンポーネント > Teradata
Last publication date
2024-02-22

これらのプロパティは、Spark Batchジョブのフレームワークで実行されているtTeradataOutputを設定するために使われます。

Spark BatchtTeradataOutputコンポーネントは、データベースファミリーに属しています。

このフレームワーク内のコンポーネントは、ビッグデータ対応のTalend 製品すべて、およびTalend Data Fabricで使用できます。

基本設定

[Property type] (プロパティタイプ)

[Built-in] (組み込み)[Repository] (リポジトリー)のいずれかです。

 

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

 

[Repository] (リポジトリー): プロパティが保存されているリポジトリーファイルを選択します。

[Use an existing configuration] (既存の設定を使用)

定義済みの接続の詳細を再利用する場合は、このチェックボックスをオンにして、[Component List] (コンポーネントリスト)ドロップダウンリストから、目的の接続コンポーネントを選択します。

このアイコンをクリックすると、データベース接続ウィザードが開き、コンポーネント[Basic settings] (基本設定)ビューに設定したデータベース接続パラメーターが保存されます。

データベース接続パラメーターの設定と保管の詳細は、Talend Studioユーザーガイドをご覧ください。

Host (ホスト)

データベースサーバーのIPアドレス

[Database] (データベース)

データベースの名前

[Username] (ユーザー名)[Password] (パスワード)

データベースユーザー認証データ。

パスワードを入力するには、パスワードフィールドの横にある[...]ボタンをクリックし、ポップアップダイアログボックスにパスワードを二重引用符の間に入力し、OKをクリックして設定を保存します。

[Table] (テーブル)

書き込まれるテーブルの名前。一度に書き込みができるテーブルは1つだけです。

[Action on table] (テーブルでのアクション)

定義済みのテーブルで、次のオペレーションの1つを実行できます。

[None] (なし): 操作は行われません。

[Drop and create a table] (ドロップしてテーブルを作成): テーブルが削除され、再び作成されます。

[Create a table] (テーブルを作成): テーブルが存在しないため、作成されます。

[Create a table if not exists] (テーブルが存在しない場合は作成): テーブルが存在しない場合は作成されます。

[Drop a table if exists and create] (テーブルが存在する場合はドロップして作成): テーブルが既に存在する場合は削除されて再作成されます。

[Clear a table] (テーブルをクリア): テーブルのコンテンツが削除されます。

[Action on data] (データでのアクション)

定義されたテーブルのデータで実行できる操作は次のとおりです。

[Insert] (挿入): テーブルに新しいエントリーを追加します。重複が見つかると、ジョブは停止します。

[Update] (アップデート): 既存のエントリーが変更されます。

[Insert or update] (挿入またはアップデート): 新しいレコードを挿入します。指定された参照を持つレコードが既に存在する場合は、アップデートされます。

[Update or insert] (アップデートまたは挿入): 指定された参照を使用してレコードをアップデートします。レコードが存在しない場合は、新しいレコードが挿入されます。

[Delete] (削除): 入力フローに対応するエントリーを削除します。

[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。

 

[Built-in] (組み込み): そのコンポーネントに対してのみスキーマを作成し、ローカルに保管します。

 

[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。

再使用するスキーマに整数またはファンクションのデフォルト値が指定されている場合は、これらのデフォルト値を引用符で囲まないようにご注意ください。引用符で囲まれている場合は手動で削除します。

詳細は、Talend Studioユーザーガイドでテーブルスキーマに関連する説明をご覧ください。

 

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つのオプションを利用できます。

  • [View schema] (スキーマを表示): 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アップデート): 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。

[Die on error] (エラー発生時に強制終了)

このチェックボックスはデフォルトで選択されています。エラーの発生した行をスキップし、エラーが発生していない行の処理を完了するには、このチェックボックスをオフにします。必要に応じて[Row] (行) > [Rejects] (リジェクト)リンクを使用してエラー発生時に行を取得できます。

詳細設定

[Additional JDBC parameters] (追加のJDBCパラメーター)

作成するデータベース接続の接続の追加プロパティを指定します。このオプションは、[Basic settings] (基本設定)[Use an existing connection] (既存の接続を使用)チェックボックスがオンになっている場合は利用できません。

これは、特定の文字セットのサポートできるようにすることを目的としています。例: CHARSET=KANJISJIS_OSで日本語文字のサポートが得られます。

注:

事前定義済みのグローバル変数のリストにアクセスするには、[Ctrl]+[Space]を押します。

[Use batch per partition] (パーティションごとにバッチを使用)

このチェックボックスをオンにして、データ処理のバッチモードを有効にします。

バッチサイズ

各バッチで処理するレコードの数を指定します。

このフィールドは、[Use batch mode] (バッチモードを使用)チェックボックスがオンの場合のみ表示されます。

[Connection pool] (接続プール)

このエリアでは、各Sparkエグゼキューターに、同時に開いたままにする接続の数を制御するための接続プールを設定するために使われます。以下の接続プールパラメーターに与えられているデフォルト値は、ほとんどのユースケースでそのまま利用できます。

  • [Max total number of connections] (接続の最大合計数): 同時に開いたままにしておくことができる接続(アイドルまたはアクティブ)の最大数を入力します。

    デフォルトの数は8です。-1を入力すると、同時に開いておける接続の数が無制限となります。

  • [Max waiting time (ms)] (最大待機時間(ミリ秒)): 接続使用の要求に対して接続プールからレスポンスが返されるまでの最大待機時間を入力します。デフォルトでは-1(無制限)となっています。

  • [Min number of idle connections] (アイドル接続の最小数): 接続プール内に維持されるアイドル接続(使用されていない接続)の最小数を入力します。

  • [Max number of idle connections] (アイドル接続の最大数): 接続プール内に維持されるアイドル接続(使用されていない接続)の最大数を入力します。

[Evict connections] (接続を無効化)

接続プール内の接続を破棄する条件を定義する場合は、このチェックボックスをオンにします。オンにすると、以下のフィールドが表示されます。

  • [Time between two eviction runs] (2つの削除実行の間隔): コンポーネントが接続のステータスを確認し、アイドル状態の接続を破棄するまでの間隔(ミリ秒)を入力します。

  • [Min idle time for a connection to be eligible to eviction] (接続が削除可能になるまでの最小アイドル時間): アイドル接続が破棄されるまでの間隔(ミリ秒)を入力します。

  • [Soft min idle time for a connection to be eligible to eviction] (接続が削除可能になるまでのソフト最小アイドル時間): このパラメーターの機能は[Min idle time for a connection to be eligible to eviction] (接続が削除可能になるまでの最小アイドル時間)と同じですが、[Min number of idle connections] (アイドル接続の最小数)フィールドで定義したアイドル接続の最小数が維持されます。

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、Oracleに接続するために同じジョブ内にあるtTeradataConfigurationコンポーネントを使う必要があります。[Use an existing configuration] (既存の設定を使う)チェックボックスをオンにして、使用するtElasticSearchConfigurationコンポーネントを選択する必要があります。

このコンポーネントは、所属するSpark Batchのコンポーネントのパレットと共に、Spark Batch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、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。

  • [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 BatchtS3Configuration 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。

この接続は、ジョブごとに有効になります。