tWriteDelimitedFields - 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

Avertissement

La version Streaming de ce composant est disponible dans la Palette du studio si vous avez souscrit à Talend Real-time Big Data Platform ou Talend Data Fabric.

Fonction

Le composant tWriteDelimitedFields embarque les données entrantes dans une colonne délimitée.

Objectif

Le tWriteDelimitedFields génère les chaînes de caractères délimitées ou les ByteArrays à utiliser par les composants de sortie, comme le tKafkaOutput qui nécessite des données sérialisées ou le tJMSOutput qui nécessite des chaînes de caractères.

Propriétés du tWriteDelimitedFields dans des Jobs Spark Streaming

Avertissement

La version Streaming de ce composant est disponible dans la Palette du studio si vous avez souscrit à Talend Real-time Big Data Platform ou Talend Data Fabric.

Famille du composant

Processing/Fields

 

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

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 de la colonne 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 gestion de données de bases de données.

Advanced settings

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 (.).

 

CSV options

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

Utilisation dans des Jobs Spark Streaming

Dans un Job Talend Spark Streaming, ce composant est utilisé comme étape intermédiaire. Les composants utilisés avec celui-ci doivent également être des composants Spark Streaming. Ils génèrent nativement du code Spark Streaming pouvant être exécuté directement dans un cluster Spark.

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 de type 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).

Scénario associé

Aucun scénario n'est disponible pour la version Spark Streaming de ce composant.