Analyser un flux Twitter en quasi temps réel - 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

Ce scénario s'applique uniquement aux solutions Talend Real-Time Big Data Platform et Talend Data Fabric.

Pour plus d'informations concernant les technologies supportées par Talend, consultez Composants Talend.

Dans ce scénario, vous créez un Job Spark Streaming pour analyser, après chaque intervalle de 15 secondes, les hashtags les plus utilisés par les utilisateurs de Twitter lorsqu'ils mentionnent Paris, au cours de la période des 20 secondes précédentes.

Un programme tiers open source est utilisé pour recevoir et écrire des flux Twitter dans un sujet Kafka donné, twitter_live par exemple et le Job que vous créez dans ce scénario est utilisé pour consommer les Tweets de ce sujet.

Une ligne de données brutes Twitter avec des hashtags se présente comme exemple à l'adresse suivante https://dev.twitter.com/overview/api/entities-in-twitter-objects#hashtags (en anglais).

Avant de reproduire ce scénario, vous devez vous assurer que votre système Kafka s'exécute correctement et que vous avez les droits et permissions appropriés pour accéder au sujet Kafka à utiliser. Vous avez besoin d'un programme de mise en flux de Twitter afin de transférer des flux Twitter dans Kafka en quasi temps réel. Talend ne fournit pas ce genre de programme mais certains programmes gratuits, créés à cet effet, sont disponibles sur des communautés en ligne, comme Github.

Le tHDFSConfiguration est utilisé dans ce scénario par Spark afin de se connecter au système HDFS où sont transférés les fichiers Jar dépendant du Job.

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 tHDFSConfiguration.

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

Pour reproduire ce scénario, procédez comme suit :