Propriétés du tMapRStreamsOutput pour Apache Spark Streaming - 6.4

MapRStreams

author
Talend Documentation Team
EnrichVersion
6.4
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 MapRStreams
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants Messaging (Intégration) > Composants MapRStreams
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Messaging (Intégration) > Composants MapRStreams
EnrichPlatform
Studio Talend

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

Le composant tMapRStreamsOutput Spark Streaming appartient à la famille Messaging.

Ce composant est disponible dansTalend 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 (colonnes) qui sont traités et passés au composant suivant. Le schéma est soit local (Built-In), soit distant dans le Repository.

Note that the schema of this component is read-only. It stores the messages to be published.

Topic name

Saisissez le nom du topic dans lequel vous souhaitez publier les messages. Ce topic doit déjà exister. Vous devez saisir le nom du flux auquel appartient ce topic. La syntaxe est la suivante : chemin_du_flux:nom_du_topic

Compress the data

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

Advanced settings

Producer properties

Ajoutez dans cette table les propriétés producteur MapR Streams Kafka à personnaliser.

Pour plus d'informations concernant la configuration du producteur que vous pouvez définir dans cette table, consultez la section décrivant les propriétés importantes de configuration du producteur pour MapR Streams dans la documentation MapR à l'adresse MapR Streams Overview (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 nécessite 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.

Connexion à Spark

Vous devez utiliser l'onglet Spark Configuration de la vue Run afin de définir 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 : lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration. Lorsque vous utilisez d'autres distributions, utilisez un composant tHDFSConfiguration afin de spécifier le répertoire.

  • 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.

Prérequis

La distribution Hadoop doit être correctement installée afin de garantir les interactions avec le Studio Talend . La liste suivante présente des informations d'exemple relatives à MapR.

  • Assurez-vous d'avoir installé le client MapR sur la même machine que le Studio Talend et d'avoir ajouté la bibliothèque client de MapR dans la variable PATH de cette machine. D'après la documentation de MapR, la ou les librairies du client MapR correspondant à chaque OS peuvent être trouvées MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\native. Par exemple, pour Windows, la bibliothèque est lib\MapRClient.dll dans le fichier Jar du client MapR. Pour plus d'informations, consultez la page suivante sur le site de MapR : http://www.mapr.com/blog/basic-notes-on-configuring-eclipse-as-a-hadoop-development-environment-for-mapr (en anglais).

    Si vous n'ajoutez pas de librairie, il est possible que vous rencontriez l'erreur suivante : no MapRClient in java.library.path.

  • Configurez l'argument -Djava.library.path, par exemple, dans la zone Job Run VM arguments de la vue Run/Debug de la boîte de dialogue [Preferences] dans le menu Window. Cet argument fournit au studio le chemin d'accès à la bibliothèque native du client MapR. Cela permet aux utilisateurs en souscription d'utiliser entièrement l'aperçu des données (Data viewer) afin de visualiser localement dans le studio les données stockées dans MapR.

Pour plus d'informations concernant l'installation d'une distribution Hadoop, consultez le manuel correspondant à la distribution Hadoop que vous utilisez.