Propriétés du tKafkaOutput pour Apache Spark Streaming - 7.0

Kafka

author
Talend Documentation Team
EnrichVersion
7.0
EnrichProdName
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Open Studio for Big Data
Talend Real-Time Big Data Platform
task
Création et développement > Systèmes tiers > Composants Messaging (Intégration) > Composants Kafka
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants Messaging (Intégration) > Composants Kafka
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Messaging (Intégration) > Composants Kafka
EnrichPlatform
Studio Talend

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

Le composant tKafkaOutput Spark Streaming appartient à la famille Messaging.

Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

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.

Le schéma de ce composant est en lecture seule et stocke les messages à publier.

Broker list

Saisissez les adresses des nœuds du broker du cluster Kafka à utiliser.

L'adresse doit se présenter sous la forme suivante : hostname:port. Ces informations contiennent le nom et le port du nœud hébergeant dans le cluster Kafka.

Si vous devez spécifier plusieurs adresses, séparez-les à l'aide d'une virgule (,).

Topic name

Saisissez le nom du topic dans lequel vous souhaitez publier des messages. Ce topic doit déjà exister.

Compress the data

Cochez la case Compress the data afin de compresser les données de sortie.

Advanced settings

Kafka properties

Ajoutez dans cette table les nouvelles propriétés producteur Kafka à personnaliser.

Pour plus d'informations concernant les nouvelles propriétés producteur que vous pouvez définir dans cette table, consultez la section décrivant la nouvelle configuration producteur dans la documentation Kafka à l'adresse http://kafka.apache.org/documentation.html#newproducerconfigs (en anglais).

Connection pool

Dans cette zone, configurez, pour chaque exécuteur Spark, le pool de connexions utilisé pour contrôler le nombre de connexions qui restent ouvertes simultanément. Généralement, les valeurs par défaut données aux paramètres suivants du pool de connexion conviennent à la plupart des cas d'utilisation.

  • Max total number of connections : saisissez le nombre maximal de connexions (actives ou inactives) autorisées à rester ouvertes simultanément.

    Le nombre par défaut est 8. Si vous saisissez -1, vous autorisez un nombre illimité de connexions ouvertes simultanément.

  • Max waiting time (ms) : saisissez le temps maximum d'attente à la fin duquel la réponse à une demande d'utilisation de connexion doit être retournée par le pool de connexion. Par défaut, la valeur est -1, c'est-à-dire un temps illimité.

  • Min number of idle connections : saisissez le nombre minimal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.

  • Max number of idle connections : saisissez le nombre maximal de connexions inactives (connexions non utilisées) maintenues dans le pool de connexions.

Evict connections

Cochez cette case pour définir les critères de destruction de connexions dans le pool de connexions. Les champs suivants sont affichés une fois la case cochée.

  • Time between two eviction runs : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel le composant vérifie le statut des connexions et détruit les connexions inactives.

  • Min idle time for a connection to be eligible to eviction : saisissez l'intervalle de temps (en millisecondes) à la fin duquel les connexions inactives sont détruites.

  • Soft min idle time for a connection to be eligible to eviction : ce paramètre fonctionne de la même manière que l'option Min idle time for a connection to be eligible to eviction mais garde le nombre minimal de connexions inactives, nombre défini dans le champ Min number of idle connections.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée.

Ce composant requiert un composant d'écriture (Write) comme le tWriteJSONField pour définir une colonne serializedValue dans le schéma d'entrée, afin d'envoyer des données sérialisées.

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.

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 (apercu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration.
    • Lorsque vous utilisez d'autres distributions, utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers utilisé par votre cluster. Généralement, ce système est HDFS et vous devez utiliser le tHDFSConfiguration.

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

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