Propriétés du tExtractXMLField pour Apache Spark Streaming - 7.0

XML

author
Talend Documentation Team
EnrichVersion
7.0
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 XML
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants XML
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants XML
EnrichPlatform
Studio Talend

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

Le composant tExtractXMLField Spark Streaming appartient à la famille XML.

Ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

Property type

Peut-être Built-In ou Repository.

Créez le schéma, en cliquant sur le bouton Edit Schema. 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, cliquez sur No et sélectionnez à nouveau la métadonnée du schéma dans la fenêtre [Repository Content].

 

Built-in : Propriétés utilisées ponctuellement.

 

Repository : Sélectionnez le fichier de propriétés du composant.

Les champs suivants sont alors pré-remplis à l'aide des données collectées.

Schema type et Edit Schema

Un schéma est une description de lignes, il définit le nombre de champs qui sont traités et passés au composant suivant. 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.

 

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

 

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

XML field

Nom du champ XML à traiter.

Voir également le Guide utilisateur du Studio Talend

Loop XPath query

Nœud de l'arborescence XML sur lequel est basé la boucle.

Mapping

Column : reflète le schéma tel qu'il est défini dans l'éditeur Edit Schema.

XPath Query : Saisissez les champs à extraire de la structure Xml d'entrée.

Get nodes : Cochez cette case pour récupérer le contenu XML de tous les nœuds courants spécifiés dans le champ Xpath Query, ou cochez la case correspondant à un nœud spécifique pour ne récupérer que le contenu du nœud sélectionné.

Die on error

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

Décochez la case pour ignorer les lignes en erreur et terminer le traitement des lignes sans erreur. Pour cela, utilisez un lien Row > Reject.

Advanced settings

Ignore the namespaces

Cochez cette case pour ignorer les espaces de noms lors de la lecture et de l'extraction des données XML.

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 (apercu technique) pour le déploiement du Job, dans l'onglet Spark configuration.
    • Lorsque vous utilisez d'autres distributions, utilisez le composant de configuration correspondant au système de fichiers utilisé par votre cluster. Généralement, ce système est HDFS et vous devez utiliser le tHDFSConfiguration.

  • 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.