Propriétés du tFileOutputDelimited MapReduce (déprécié) - 7.3

Délimité

Version
7.3
Language
Français
Product
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 Real-Time Big Data Platform
Module
Studio Talend
Content
Création et développement > Systèmes tiers > Composants File (Intégration) > Composants Delimited
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants File (Intégration) > Composants Delimited
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants File (Intégration) > Composants Delimited
Last publication date
2024-02-22

Ces propriétés sont utilisées pour configurer le tFileOutputDelimited s'exécutant dans le framework de Jobs MapReduce.

Le composant tFileOutputDelimited MapReduce appartient à la famille MapReduce.

Le composant de ce framework est disponible dans tous les produits Talend avec Big Data et dans Talend Data Fabric.

Le framework MapReduce est déprécié à partir de la version 7.3 de Talend. Utilisez des Jobs Talend pour Apache Spark afin d'accomplir vos tâches d'intégration.

Basic settings

Property type

Peut être Built-In ou Repository.

 

Built-In : aucune propriété n'est stockée de manière centrale.

 

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 alors préremplis à l'aide des données collectées.

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

Cliquez sur cette icône pour ouvrir l'assistant de configuration de connexion à la base de données et enregistrer les paramètres de connexion que vous avez définis dans la vue Basic settings du composant.

Pour plus d'informations concernant la configuration et le stockage des paramètres de connexion à la base de données, consultez le Guide d'utilisation du Studio Talend.

Schema et Edit Schema

Un schéma est une description de lignes. 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.

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 uniquement 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 : le schéma est créé et conservé localement pour ce composant seulement.

 

Repository : le schéma existe déjà et est stocké dans le Repository. Ainsi, il peut être réutilisé dans des Jobs et projets.

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 les données dedans.

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

Row Separator

Saisissez le séparateur utilisé pour identifier la fin d'une ligne.

Field separator

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

Include Header

Cochez cette case pour inclure l'en-tête des colonnes dans le fichier.

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 manipulation des données de base de données. Les encodages supportés dépendent de la JVM que vous utilisez. Pour plus d'informations, consultez https://docs.oracle.com.

Compress the data

Cochez la case Compress the data 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 alimenter le flux d'entrée.

Fusionner les résultats en un fichier

Cochez cette case pour fusionner les fichiers finaux part en un fichier et mettre ce fichier dans un répertoire spécifié.

Une fois cochée, saisissez le chemin d'accès ou parcourez votre système jusqu'au dossier dans lequel stocker le fichier fusionné. Ce répertoire est automatiquement créé s'il n'existe pas.

Les cases suivantes sont utilisées pour gérer les fichiers sources et cible :
  • Remove source dir : cochez cette case pour supprimer les fichiers sources après la fusion.

  • Override target file : cochez cette case pour écraser le fichier existant à l'emplacement cible. Cette option n'écrase pas le dossier.

Si ce composant écrit des fichiers fusionnés avec un cluster Databricks, ajoutez le paramètre suivant dans la console de configuration de votre cluster :
spark.sql.sources.commitProtocolClass org.apache.spark.sql.execution.datasources.SQLHadoopMapReduceCommitProtocol
Ce paramètre empêche la fusion des fichiers, y compris le fichier de log automatiquement généré par le service DBIO de Databricks.

Cette option n'est pas disponible pour un fichier Sequence.

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 (.).

Cette option n'est pas disponible pour un fichier Sequence.

CSV options

Cochez cette case pour inclure des paramètres spécifiques au format CSV, tels que Escape char et Text enclosure.
Important : À partir de la version 2.0 de Spark, les caractères spéciaux doivent être échappés, par "\\" et "\"" au lieu de "\" et """.
Use local timezone for date Cochez cette case pour utiliser la date locale de la machine sur laquelle votre Job est exécuté. Si vous ne cochez pas cette case, UTC est automatiquement utilisé pour formater les données de type Date.

Variables globales

Variables globales

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, lorsque le composant contient cette case.

Une variable Flow fonctionne durant 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. À partir de cette liste, vous pouvez choisir la variable que vous souhaitez utiliser.

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

Utilisation

Règle d'utilisation

Dans un Job Map/Reduce Talend, 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 exécuté directement dans Hadoop.

Lorsqu'un Job Map/Reduce est ouvert dans l'espace de modélisation graphique, le tFileOutputDelimited et la famille MapReduce s'affichent 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.

Connexion à Hadoop

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.