Propriétés du tExtractDelimitedFields dans des Jobs Spark Batch - 6.1

Composants Talend Guide de référence

EnrichVersion
6.1
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 Data Quality
Talend Open Studio for ESB
Talend Open Studio for MDM
Talend Real-Time Big Data Platform
task
Création et développement
Gouvernance de données
Qualité et préparation de données
EnrichPlatform
Studio Talend

Famille du composant

Processing / Fields

 

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.

Cliquez sur Edit schema pour modifier le schéma. Si vous effectuez des modifications, le schéma devient automatiquement built-in.

  

Built-In : Le schéma est créé et conservé ponctuellement pour ce composant seulement. Voir également le Guide utilisateur du Studio Talend.

  

Repository : Le schéma existe déjà et il est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé. Voir également le Guide utilisateur du Studio Talend.

 

Prev.Comp.Column list

Sélectionnez la colonne de laquelle extraire les données.

 

Die on error

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

 

Field separator

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

 

CSV options

Cochez cette case pour inclure des paramètres CSV spécifiques comme Escape char et Text enclosure.

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 utiliser dans la liste ou sélectionnez Custom pour le définir manuellement.

Advanced separator (for number)

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

 

Trim all columns

Cochez cette case pour supprimer les espaces en début et en fin de champ dans les colonnes sélectionnées. 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.

 

Check column to trim

Cette table est automatiquement renseignée avec le schéma utilisé. Cochez la (les) case(s) correspondant à la (aux) colonne(s) dont vous souhaitez supprimer les espaces et début et en fin de champ.

 

Check each row structure against schema

Cochez cette case afin de vérifier que le nombre total de colonnes est cohérent par rapport au schéma. Si le nombre n'est pas cohérent, un message d'erreur s'affiche dans la console.

 

Check date

Cochez cette case pour vérifier strictement le format de date par rapport au schéma d'entrée.

 

Decode String for long, int, short, byte Types

Cochez cette case si l'un de vos types numériques (long, integer, short, ou byte), doit être parsé depuis une chaîne de caractères hexadécimale ou octale.

Utilisation dans des Jobs Spark Batch

Dans un Job Talend Spark Batch, il est utilisé comme étape intermédiaire, avec d'autres composants Spark Batch. Ils génèrent nativement du code Spark pouvant être exécuté directement dans un cluster Spark.

Ce composant, ainsi que la Palette Spark Batch à laquelle il appartient, ne s'affiche que lorsque vous créez un Job Spark Batch.

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

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, un (et un seul) composant relatif à un système de fichiers de la famille Storage est requis au sein du même Job, afin que Spark puisse utiliser ce composant pour se connecter au système de fichiers auquel les fichiers .jar dépendants du Job sont transférés :

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

Log4j

Si vous utilisez une solution Talend soumise à souscription, l'activité de ce composant peut être journalisée avec la fonctionnalité log4j. Pour plus d'informations sur cette fonctionnalité, consultez le Guide utilisateur du Studio Talend.

Pour plus d'informations sur les niveaux de logs du log4j, consultez la documentation d'Apache : http://logging.apache.org/log4j/1.2/apidocs/org/apache/log4j/Level.html (en anglais).