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

Sampling

Version
Cloud
8.0
Language
日本語
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 > サンプリングコンポーネント
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 > サンプリングコンポーネント
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 > サンプリングコンポーネント
Last publication date
2024-02-28

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tReservoirSamplingを設定するために使われます。

Spark BatchtReservoirSamplingコンポーネントは、データクオリティファミリーに属しています。

このフレームワークのコンポーネントは、すべてのビッグデータ対応のTalendプラットフォーム製品およびTalend Data Fabricで使用できます。

基本設定

[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。

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] (カラムを同期)をクリックします。

 

[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。

[Sample Size] (サンプルサイズ)

入力フローからサンプリングする行数を設定するために使われます。

詳細設定

[Seed for random generator] (ランダムジェネレーターをシード)

1つのジョブを複数回実行する場合に同じサンプルを抽出する場合は、ランダムな数値を設定するために使われます。

シードに異なる値を指定して実行を繰り返すと、別のデータサンプルが生成されます。

ジョブを実行するたびに別のデータサンプルを抽出する場合は、このフィールドを空のままにしておきます。

使用方法

使用ルール

このコンポーネントは中間ステップとして使用されます。

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 Data Integration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。