tAvroOutput - 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

Ce composant est disponible dans la Palette du Studio Talend si vous avez souscrit à l'une des solutions Big Data de Talend.

Fonction

Le composant tAvroOutput reçoit des flux de données du composant de traitement précédent et écrit ces données dans des fichiers au format Avro dans un système de fichiers distribué donné.

Objectif

Le tAvroOutput crée des fichiers au format Avro dans un système de fichiers distribué donné.

Si vous avez souscrit à l'une des solutions Big Data de Talend, ce composant est disponible dans les types de Job suivants :

Le composant tAvroOutput dans les Jobs Map/Reduce Talend

Avertissement

Les informations contenues dans cette section concernent uniquement les utilisateurs ayant souscrit à l'une des solutions Big Data de Talend et ne sont pas applicables aux utilisateurs de Talend Open Studio for Big Data.

Dans un Job Map/Reduce Talend, le tAvroOutput, ainsi que le Job complet utilisant ce composant, génère du code Map/Reduce natif. Cette section présente les propriétés du tAvroOutput lorsqu'il est utilisé dans un Job Map/Reduce. Pour plus d'informations concernant un Job Map/Reduce Talend, consultez le Guide de prise en main de Talend Big Data.

Famille du composant

MapReduce

 

Basic settings

Property type

Peut être Built-in ou Repository.

  

- Built-in : Propriétés utilisées ponctuellement.

  

- 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 qui suivent sont alors pré-remplis à l'aide des données collectées.

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

 

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 le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :

  • View schema : sélectionnez cette option afin de voir le schéma.

  • Change to Built-In property : sélectionnez cette option pour passer le schéma en mode Built-In et effectuer des modifications locales.

  • Update repository connection : sélectionnez cette option afin de modifier le schéma stocké dans le référentiel et décider de propager ou non les modifications à tous les Jobs. Si vous souhaitez propager les modifications uniquement au Job courant, sélectionnez No et sélectionnez à nouveau la métadonnée du schéma dans la fenêtre [Repository Content].

  

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.

 

Folder

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

Ce chemin d'accès doit pointer vers un dossier et non vers un fichier car un Job Talend Map/Reduce doit écrire dans ce dossier cible le résultat final mais aussi différents fichiers part- générés durant l'exécution des calculs Map/Reduce.

Assurez-vous que la connexion à la distribution Hadoop utilisée est correctement configurée dans l'onglet Hadoop configuration de la vue Run.

 

Action

Sélectionnez une opération pour l'écriture des données :

Create : Créer un fichier et écrire des données dans ce fichier.

Overwrite : Ecraser le fichier existant dans le répertoire spécifié dans le champ Folder.

 

Compression

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

Hadoop fournit différents formats de compression permettant de réduire l'espace nécessaire au stockage des fichiers et d'accélérer le transfert de données. Lorsque vous lisez un fichier compressé, le Studio Talend doit le décompresser avant de pouvoir en alimente le flux d'entrée.

Advanced settings

tStatCatcher Statistics

Cochez cette case pour collecter les données de log au niveau du composant1. Notez que cette case n'est pas disponible dans la version Map/Reduce de ce composant.

Global Variables

ERROR_MESSAGE : message d'erreur généré par le composant lorsqu'une erreur survient. Cette variable est une variable After et retourne une chaîne de caractères. Cette variable fonctionne uniquement si la case Die on error est décochée, si le composant a cette option.

Une variable Flow fonctionne durant l'exécution d'un composant. Une variable After fonctionne après l'exécution d'un composant.

Pour renseigner un champ ou une expression à l'aide d'une variable, appuyez sur les touches Ctrl+Espace pour accéder à la liste des variables. A partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser.

Pour plus d'informations concernant les variables, consultez le Guide utilisateur du Studio Talend.

Utilisation dans les Job Map/Reduce

Dans un Job Talend Map/Reduce, ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un composant de transformation comme lien d'entrée. Les autres composants utilisés avec lui doivent également être des composants Map/Reduce. Ils génèrent nativement du code Map/Reduce pouvant être directement exécuté dans Hadoop.

Une fois qu'un Job Map/Reduce est ouvert dans l'espace de modélisation graphique, le tAvroOutput et toute la famille MapReduce apparaissent dans la Palette du Studio.

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 et non des Jobs Map/Reduce.

Hadoop Connection

Vous devez utiliser l'onglet Hadoop Configuration de la vue Run afin de définir la connexion à une distribution Hadoop donnée pour le Job complet.

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

Scénario associé

Propriétés du tAvroOutput dans des Jobs Spark Batch

Famille du composant

File / Output

 

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 ou S3.

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

Notez que le composant de configuration à utiliser doit se trouver dans le même Job. Par exemple, si vous avez ajouté un 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 : Propriétés utilisées ponctuellement.

  

- 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 prérenseignés avec les données récupérées.

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

 

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 le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :

  • View schema : sélectionnez cette option afin de voir le schéma.

  • Change to Built-In property : sélectionnez cette option pour passer le schéma en mode Built-In et effectuer des modifications locales.

  • Update repository connection : sélectionnez cette option afin de modifier le schéma stocké dans le référentiel et décider de propager ou non les modifications à tous les Jobs. Si vous souhaitez propager les modifications uniquement au Job courant, sélectionnez No et sélectionnez à nouveau la métadonnée du schéma dans la fenêtre [Repository Content].

  

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.

 

Folder

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

Ce chemin d'accès doit pointer vers un dossier et non vers un fichier car un Job Talend Map/Reduce doit écrire dans ce dossier cible le résultat final mais aussi différents fichiers part- générés durant l'exécution des calculs Map/Reduce.

Assurez-vous d'avoir configuré correctement la connexion dans le composant de configuration sélectionné dans la liste des composants de configuration.

 

Action

Sélectionnez une opération pour l'écriture des données :

Create : créer un fichier et écrire des données dans ce fichier.

Overwrite : écraser le fichier existant dans le répertoire spécifié dans le champ Folder.

 

Compression

Cochez la case Compress data blocks pour compresser les données de sortie.

Hadoop fournit différents formats de compression permettant de réduire l'espace nécessaire au stockage des fichiers et d'accélérer le transfert de données. Lorsque vous lisez un fichier compressé, le Studio Talend doit le décompresser avant de pouvoir en alimente le flux d'entrée.

Advanced settings

Use output schema compatible with AvroKeyValueOutputFormat

Cochez cette case pour définir un schéma hiérarchique clé/valeur pour le fichier Avro à écrire. Selon ce schéma, le composant embarque les colonnes de la ligne d'entrée dans un enregistrement de sortie avec deux champs, nommés key et value.

Pour ce faire, spécifiez les colonnes des données de sortie à utiliser comme champs de clé dans la table qui s'affiche.

Par exemple, les données suivantes proviennent d'un enregistrement Avro écrit avec cette structure clé/valeur :

{ 
  "key" : { "key1" : 1,  "key2" :  "Canada"},
   "value" : { "value1" :  "maple syrup",  "value2" : 2015}
}

Utilisation dans des Jobs Spark Batch

Dans un Job Talend Spark Batch, ce composant est utilisé en tant que composant de fin et requiert un lien d'entrée. Les autres composants utilisés avec lui doivent également être des composants Spark Batch. Ils génèrent nativement du code Spark pouvant être directement exécuté 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).

Scénario associé

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

Propriétés du tAvroOutput dans des Jobs Spark Streaming

Famille du composant

File / Output

 

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 ou S3.

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

Notez que le composant de configuration à utiliser doit se trouver dans le même Job. Par exemple, si vous avez ajouté un 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 : Propriétés utilisées ponctuellement.

  

- 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 prérenseignés avec les données récupérées.

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

 

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 le schéma est en mode Repository, trois options sont disponibles :

  • View schema : sélectionnez cette option afin de voir le schéma.

  • Change to Built-In property : sélectionnez cette option pour passer le schéma en mode Built-In et effectuer des modifications locales.

  • Update repository connection : sélectionnez cette option afin de modifier le schéma stocké dans le référentiel et décider de propager ou non les modifications à tous les Jobs. Si vous souhaitez propager les modifications uniquement au Job courant, sélectionnez No et sélectionnez à nouveau la métadonnée du schéma dans la fenêtre [Repository Content].

  

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.

 

Folder

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

Ce chemin d'accès doit pointer vers un dossier et non vers un fichier car un Job Talend Map/Reduce doit écrire dans ce dossier cible le résultat final mais aussi différents fichiers part- générés durant l'exécution des calculs Map/Reduce.

Assurez-vous d'avoir configuré correctement la connexion dans le composant de configuration sélectionné dans la liste des composants de configuration.

 

Action

Sélectionnez une opération pour l'écriture des données :

Create : créer un fichier et écrire des données dans ce fichier.

Overwrite : écraser le fichier existant dans le répertoire spécifié dans le champ Folder.

 

Compression

Cochez la case Compress data blocks pour compresser les données de sortie.

Hadoop fournit différents formats de compression permettant de réduire l'espace nécessaire au stockage des fichiers et d'accélérer le transfert de données. Lorsque vous lisez un fichier compressé, le Studio Talend doit le décompresser avant de pouvoir en alimente le flux d'entrée.

Utilisation dans des Jobs Spark Streaming

Dans un Job Talend Spark Streaming, il est utilisé en tant que composant de fin et nécessite un lien d'entrée. Les composants utilisés avec celui-ci doivent également être des composants Spark Streaming. Ils génèrent nativement du code Spark 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.