Propriétés du tRunJob pour Apache Spark Batch - 7.1

Orchestration (Integration)

author
Talend Documentation Team
EnrichVersion
7.1
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 Open Studio for MDM
Talend Real-Time Big Data Platform
task
Création et développement > Systèmes tiers > Composants Orchestration (Intégration)
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EnrichPlatform
Studio Talend

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

Le composant tRunJob Spark Batch appartient à la famille System.

Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend avec Big Data nécessitant souscription et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Use dynamic job

Cochez cette case afin de pouvoir appeler et traiter de nombreux Jobs. Lorsque cette case est cochée, seule la dernière version des Jobs peut être appelée et traitée. Un processus indépendant sera utilisé pour exécuter le sous-Job. Les options Context et Use an independent process to run subJob disparaissent.

Avertissement : L'option Use dynamic job n'est pas compatible avec le cache du JobServer. Il est possible que l'exécution échoue si vous exécutez un Job contenant un tRunjob avec cette case cochée dans Talend Administration Center.

Context job

Ce champ est visible uniquement lorsque l'option Use dynamic job est cochée. Saisissez le nom du Job que vous souhaitez appeler dans la liste des Jobs sélectionnés.

Job

Sélectionnez le Job à appeler et à traiter. Assurez-vous que le Job appelé ait été exécuté au moins une fois auparavant pour que son exécution via le tRunJob se déroule le mieux possible.

Version

Sélectionnez la version du Job fils que vous souhaitez utiliser.

Contexte

Si vous avez paramétré des contextes et des variables pour les Jobs à exécuter via le tRunJob, sélectionnez dans la liste le contexte à appliquer.

Die on child error

Décochez cette case pour exécuter le Job parent même s'il y a une erreur lors de l'exécution du Job fils.

Transmit whole context

Cochez cette case pour obtenir les contextes du Job parent. Décochez-la pour obtenir les contextes du Job fils.

Si cette case est cochée lorsque les Jobs père et fils ont les mêmes variables de contexte définies :
  • les valeurs des variables pour le Job père sont utilisées durant l'exécution du Job fils si aucune valeur cohérente n'est définie dans la table Context Param.

  • sinon, les valeurs définies dans la table Context Param sont utilisées durant l'exécution du Job fils.

Context Param

Vous pouvez modifier la valeur des paramètres de contexte sélectionnés. Cliquez sur le bouton [+] pour ajouter les paramètres définis dans l'onglet Context contexte du Job fils. Pour plus d'informations concernant les paramètres de contexte, consultez le Guide utilisateur du Studio Talend .

Les valeurs définies ici sont utilisées durant l'exécution du Job fils, même si la case Transmit whole context est cochée.

Advanced settings

Print Parameters

Cochez cette case pour afficher les paramètres internes et externes dans la console.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé sans avoir besoin d'être connecté à d'autres composants.

Ce composant, ainsi que la Palette Spark Batch à laquelle il appartient, ne s'affiche que lorsque vous créez un Job Spark Batch.

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.

Spark Connection

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 tHDFSConfiguration.

  • Standalone mode : vous devez choisir le composant de configuration selon le système de fichiers que vous utilisez, comme tHDFSConfiguration ou tS3Configuration.

    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.