Propriétés du tWriteDelimitedFields pour Apache Spark Streaming - 7.1

Processing (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 Processing (Intégration)
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Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration)
EnrichPlatform
Studio Talend

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

Le composant tWriteDelimitedFields Spark Streaming appartient à la famille Processing.

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

Basic settings

Output type

Sélectionnez le type de données à écrire en sortie dans le fichier cible. Les données sont de classe ByteArrays si vous sélectionnez byte[].

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.

Le schéma de ce composant est en lecture seule. Vous pouvez cliquer sur Edit schema afin de visualiser le schéma.

Lorsque le type de sortie est String, la colonne en lecture seule est messageContent. Cette colonne est utilisée pour fournir des chaînes de caractères aux composants de sortie, comme le tJMSOutput.

Lorsque le type de sortie est byte, la colonne en lecture seule est serializedValue. Cette colonne est utilisée pour fournir des ByteArrays aux composants de sortie, comme le tKafkaOutput.

Include header

Cochez cette case pour inclure l'en-tête des colonnes dans le fichier.

Field separator

Saisissez un caractère, une chaîne de caractères ou une expression régulière pour séparer les champs des données transférées.

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. Ce champ est obligatoire pour la manipulation des données de base de données. Les encodages supportés dépendent de la JVM que vous utilisez. Pour plus d'informations, consultez https://docs.oracle.com.

Advanced settings

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 (.).

CSV options

Cochez cette case pour inclure des paramètres spécifiques au format CSV, tels que Escape char et Text enclosure.

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.

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.