Propriétés du tNormalize pour Apache Spark Streaming - 7.2

Traitement (Processing) (Intégration)

EnrichVersion
7.2
EnrichProdName
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
EnrichPlatform
Studio Talend
task
Création et développement > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration)
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Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration)

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tNormalize s'exécutant dans le framework de Jobs Spark Streaming.

Le composant tNormalize Spark Streaming appartient à la famille Traitement.

Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data 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.

Créez le schéma en cliquant sur le bouton 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.

Column to normalize

Sélectionnez la colonne du flux entrant sur laquelle est basée la normalisation.

Item separator

Renseignez le séparateur délimitant les données du flux entrant.

Remarque :

Le séparateur d'éléments se base sur des expressions régulières. Par conséquent, le caractère "." (caractère spécial dans les expressions régulières) doit être évité ou utilisé avec prudence.

Advanced settings

Use CSV parameters

Cochez cette case pour prendre en compte les paramètres spécifiques aux fichiers CSV, notamment les caractères escape mode et enclosure.

Discard the trailing empty strings

Cochez cette case pour ignorer les chaînes de caractères vides à la fin d'un groupe d'éléments.

Trim resulting values

Cochez cette case pour supprimer les espaces en début et en fin de champ des données de résultat.

Remarque :

Lorsque les cases Discard the trailing empty string et Trim resulting values sont cochées, le traitement de la première option s'effectue en premier.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire.

Ce composant, ainsi que les composants Spark Streaming de la Palette à laquelle il appartient, s'affichent uniquement lorsque vous créez un Job Spark Streaming.

Notez que, dans cette documentation, sauf mention contraire, un scénario présente uniquement des Jobs Standard, c'est-à-dire des Jobs Talend traditionnels d'intégration de données.

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.