Propriétés du tFileStreamInputPositional pour Apache Spark Streaming - 7.0

Positional

author
Talend Documentation Team
EnrichVersion
7.0
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 File (Intégration) > Composants Positional
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Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants File (Intégration) > Composants Positional
EnrichPlatform
Studio Talend

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

Le composant tFileStreamInputPositional Spark Streaming appartient à la famille File.

La version Streaming de ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Define a storage configuration component

Sélectionnez le composant de configuration à utiliser pour fournir les informations de configuration pour la connexion au système de fichiers cible, comme HDFS.

Si vous laissez cette case décochée, le système de fichiers cible est le système local.

Le composant de configuration à utiliser doit se trouver dans le même Job. Par exemple, si vous avez ajouté un composant tHDFSConfiguration dans votre Job, vous pouvez le sélectionner pour écrire le résultat dans un système HDFS donné.

Property type

Peut être Built-In ou Repository.

 

Built-In : aucune propriété n'est stockée de manière centrale.

 

Repository : Sélectionnez le fichier dans lequel sont stockées les propriétés du composant.

Les propriétés sont stockées centralement sous le nœud Hadoop Cluster de la vue Repository.

Les champs suivants sont pré-renseignés avec les données récupérées.

Pour plus d'informations concernant le nœud Hadoop Cluster, consultez le Guide de prise en main.

Schema et Edit Schema

Un schéma est une description de lignes. 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. Notez que si vous effectuez des modifications, le schéma passe automatiquement en type built-in.

 

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 des Jobs et projets.

Folder/File

Parcourez votre système ou saisissez le chemin d'accès aux données à utiliser dans le système de fichiers.

Si le chemin d'accès défini pointe vers un dossier, ce composant lit tous les fichiers stockés dans le dossier, par exemple /user/talend/in. Si les sous-dossiers existent, ils sont automatiquement ignorés, sauf si vous définissez la propriété spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive à true dans la table Advanced properties, dans l'onglet Spark configuration.

Si vous souhaitez spécifier plusieurs fichiers ou dossiers dans ce champ, séparez les chemins à l'aide d'une virgule (,).

Si le fichier à lire est un fichier compressé, saisissez son nom ainsi que son extension. Ce composant décompresse le fichier automatiquement à l'exécution. Les formats de compression, ainsi que les extensions correspondantes, sont :

  • DEFLATE : *.deflate

  • gzip : *.gz

  • bzip2 : *.bz2

  • LZO : *.lzo

Le bouton pour parcourir votre système ne fonctionne pas en mode Local de Spark. Si vous utilisez le mode Yarn ou Standalone de Spark, assurez-vous d'avoir correctement configuré la connexion dans un composant de configuration au sein du même Job, comme le tHDFSConfiguration.

Die on error

Cochez cette case pour arrêter l'exécution du Job lorsqu'une erreur survient.

Row separator

Saisissez le séparateur utilisé pour identifier la fin d'une ligne.

Customize

Cochez cette case pour personnaliser le format de données du fichier positionnel et définir les colonnes de la table :

Column : sélectionnez la colonne que vous souhaitez personnaliser.

Size : saisissez la taille de la colonne.

Padding char : saisissez, entre guillemets doubles, le caractère de remplissage à supprimer du champ. Ce caractère est par défaut un espace.

Alignment : sélectionnez le paramètre d'alignement approprié.

Pattern

Saisissez, entre guillemets doubles, les valeurs de longueur, séparées par une virgule, interprétées comme des chaînes de caractères. Assurez-vous que les valeurs saisies dans ce champ sont cohérentes avec le schéma défini.

Header

Saisissez le nombre de lignes à ignorer au début du fichier.

Par exemple, saisissez 0 pour ignorer les données sans en-tête et saisissez 1 pour les données ayant un en-tête comme première ligne.

Skip empty rows

Cochez cette case pour ignorer les lignes vides.

Advanced settings

Custom Encoding

Il est possible de rencontrer des problèmes d'encodage lorsque vous traitez les données stockées. Dans ce cas, cochez cette case pour afficher la liste Encoding.

Sélectionnez l'encodage à partir de la liste ou sélectionnez Custom et définissez-le manuellement.

Advanced separator (for number)

Cochez cette option pour modifier les séparateurs utilisés pour les nombres. Par défaut, le séparateur des milliers est une virgule (,) et le séparateur décimal est un point (.).

Trim columns

Cochez cette case pour supprimer les espaces en début et fin de toutes les colonnes. Lorsque cette case est cochée, la table Check column to trim est affichée, ce qui vous permet de sélectionner les colonnes desquelles vous souhaitez enlever les espaces en début et en fin de champ.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé en tant que composant de début et nécessite un lien de sortie.

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.