Spark環境でのデータ変換 - Cloud - 8.0

Data mapping

Version
Cloud
8.0
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 > 変換処理コンポーネント > データマッピング
データガバナンス > サードパーティーシステム > 変換処理コンポーネント > データマッピング
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 > 変換処理コンポーネント > データマッピング

このシナリオは、Talend Data Fabricを備えたサブスクリプションベースの ビッグデータ関連Talend Platform製品のみ適用されます。

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参照ください。

以下のシナリオでは、2コンポーネントジョブを作成します。このジョブは、 Talend Data Mapper で作成済みのマップを使って、Spark環境内のデータを変換します。

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。

[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。
    • 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、https://help.talend.com/access/sources/content/topic?pageid=thdfsconfiguration&mapid=hdfs&afs:lang=ja&EnrichVersion=8.0を使用します。

  • [Standalone mode] (スタンドアロンモード): tHDFSConfigurationtS3Configurationなど、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。

    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。