Propriétés du tDataDecrypt pour Apache Spark Batch - 7.3

Confidentialité des données

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7.3
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Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tDataDecrypt s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Batch.

Le composant tDataDecrypt Standard appartient à la famille Qualité de données.

Le composant de ce framework est disponible dans Talend Data Management Platform, Talend Big Data Platform, Talend Real Time Big Data Platform, Talend Data Services Platform, Talend MDM Platform et dans Talend Data Fabric.

Paramètres simples

Schema et Edit Schema

Un schéma est une description de lignes, il définit le nombre de champs qui sont traités et passés au composant suivant. Il définit le nombre de champs (colonnes) à traiter et à passer au composant suivant. Lorsque vous créez un Job Spark, évitez le mot réservé line lors du nommage des champs.

Cliquez sur Sync columns pour récupérer le schéma du composant précédent dans le Job.

Modifiez le schéma en cliquant sur Edit Schema. Si le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :

  • View schema : sélectionnez cette option afin de voir uniquement le schéma.

  • Change to built-in property : sélectionnez cette option pour passer le schéma en mode Built-In et effectuer des modifications locales.

  • Update repository connection : sélectionnez cette option afin de modifier le schéma stocké dans le référentiel et décider de propager ou non les modifications à tous les Jobs. Si vous souhaitez propager les modifications uniquement au Job courant, cliquez sur No et sélectionnez à nouveau la métadonnée du schéma dans la fenêtre Repository Content.

 

Built-in : le schéma est créé et conservé localement pour ce composant seulement.

 

Repository : le schéma existe déjà et est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé dans divers projets et Jobs.

Password

Saisissez le mot de passe utilisé pour chiffrer le fichier cryptographique généré par le composant tDataEncrypt.

Cette valeur doit se trouver entre guillemets doubles.

Cryptographic file path

Saisissez le chemin du fichier cryptographique utilisé pour chiffrer les données d'entrée avec le composant tDataEncrypt.

Cette valeur doit se trouver entre guillemets doubles.

Decryption

Cochez la case Decrypt correspondante pour déchiffrer les colonnes d'entrée.

Les colonnes qui ne sont pas sélectionnées ne seront pas déchiffrées. Configurez correctement le schéma de sortie du composant pour définir le type des colonnes à déchiffrer sur String.

Si vous souhaitez déchiffrer des colonnes non chiffrées, le composant écrit des valeurs Null en sortie pour ces colonnes.

Paramètres avancés

tStatCatcher Statistics

Cochez cette case pour collecter les métadonnées de traitement du Job, aussi bien au niveau du Job qu'au niveau de chaque composant.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est généralement utilisé comme composant intermédiaire et nécessite un composant d'entrée et un composant de sortie.

Connexion à Spark

Dans l'onglet Spark Configuration de la vue Run, définissez la connexion à un cluster Spark donné pour le Job complet. De plus, puisque le Job attend ses fichiers Jar dépendants pour l'exécution, vous devez spécifier le répertoire du système de fichiers dans lequel ces fichiers Jar sont transférés afin que Spark puisse accéder à ces fichiers :
  • Yarn mode (Yarn Client ou Yarn Cluster) :
    • Lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration.

    • Lorsque vous utilisez HDInsight, spécifiez le blob à utiliser pour le déploiement du Job, dans la zone Windows Azure Storage configuration de l'onglet Spark configuration.

    • Lorsque vous utilisez Altus, spécifiez le bucket S3 ou le stockage Azure Data Lake Storage (apercu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration.
    • Lorsque vous utilisez Qubole, ajoutez tS3Configuration à votre Job pour écrire vos données métier dans le système S3 avec Qubole. Sans tS3Configuration, ces données métier sont écrites dans le système Qubole HDFS et détruites une fois que vous arrêtez votre cluster.
    • Lorsque vous utilisez des distributions sur site (on-premises), utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers utilisé par votre cluster. Généralement, ce système est HDFS et vous devez utiliser bix1550477842760.html.

  • Standalone mode : vous devez choisir le composant de configuration selon le système de fichiers que vous utilisez, comme bix1550477842760.html ou aii1550477851510.html.

    Si vous utilisez Databricks sans composant de configuration dans votre Job, vos données métier sont écrites directement dans DBFS (Databricks Filesystem).

Cette connexion fonctionne uniquement pour le Job dans lequel vous l'avez définie.