Apache Spark BatchのtFileInputFullRowプロパティ - Cloud - 8.0

FullRow

Version
Cloud
8.0
Language
日本語 (日本)
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 Open Studio for Big Data
Talend Open Studio for Data Integration
Talend Open Studio for ESB
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 > FullRow
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 > FullRow
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 > FullRow

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

[Spark Batch]tFileInputFullRowコンポーネントは、ファイル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サブスクリプションTalend 製品すべて、およびTalend Data Fabricで利用できます。

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。

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。

[Hadoop Cluster] (Hadoopクラスター)ノードの詳細は、Getting Started Guideをご覧ください。

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。

[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。
注: 変更を加えると、スキーマは自動的に組み込みになります。
 

[Built-in] (組み込み): こ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。

[Folder/File] (フォルダー/ファイル)

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。

設定したパスがフォルダーを指す場合、このコンポーネントによりフォルダーに保管されているすべてのファイル(/user/talend/inなど)が読み取られます。サブフォルダーが存在する場合、[Spark configuration] (Spark設定)タブの[Advanced properties] (詳細プロパティ)テーブルでプロパティspark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursivetrueに設定しない限り、サブフォルダーは自動的に無視されます。
  • 使用するファイルシステムに応じて、ジョブに配置されたHDFS向けtHDFSConfigurationコンポーネント、S3向けtS3Configurationコンポーネント、Azure StorageおよびAzure Data Lake Storage向けtAzureFSConfigurationなど、対応する設定コンポーネントを適切に設定します。

このフィールドに複数のファイルまたはディレクトリーを指定する場合は、パスをそれぞれコンマ(,)で区切ります。

読み込むファイルが圧縮されている場合は、拡張子を付けてファイル名を入力します。するとtHDFSFullRowは実行時に自動的に解凍します。サポートされている圧縮形式と対応する拡張子は次のとおりです。

  • DEFLATE: *.deflate

  • gzip: *.gz

  • bzip2: *.bz2

  • LZO: *.lzo

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。

[Die on error] (エラー発生時に強制終了)

このチェックボックスをオンにすると、エラー発生時にジョブの実行が停止されます。

[Row separator] (行区切り)

行の終端を識別するために使用される区切り。

[Header] (ヘッダー)

ファイルの先頭でスキップする行の数を入力します。

[Skip empty rows] (空の行をスキップ)

このチェックボックスをオンにすると、空の行はスキップされます。

詳細設定

[Set minimum partitions] (最小パーティションを設定)

このチェックボックスをオンにすると、Sparkのデフォルトのパーティション分割動作により入力データから作成されるパーティションの数を制御できます。

表示されたフィールドに、取得するパーティションの最小数を引用符なしで入力します。

一般に、パーティション数の制御においては、少なくとも並列処理を実行するパーティションの数を設定できますが、利用可能なメモリ容量およびネットワークのデータ転送負荷を考慮する必要があります。

[Custom Encoding] (カスタムエンコーディング)

保管データを処理する際、エンコーディングの問題が発生することがあります。このような場合は、チェックボックスをオンにして[Encoding] (エンコーディング)リストを表示します。

次に、リストから使用するエンコーディングを選択するか、[Custom] (カスタム)を選択して手動で定義します。

使用方法

[Usage rule] (使用ルール)

このコンポーネントは開始コンポーネントとして使用され、出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 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、このドキュメンテーションのシナリオでは、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。
    • 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): 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。

この接続は、ジョブごとに有効になります。