Propriétés du tMatchIndexPredict pour Apache Spark Batch - 6.5

Continuous matching

author
Talend Documentation Team
EnrichVersion
6.5
EnrichProdName
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Real-Time Big Data Platform
task
Création et développement > Systèmes tiers > Composants Data Quality > Composants de rapprochement > Composants de rapprochement continu
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants Data Quality > Composants de rapprochement > Composants de rapprochement continu
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Data Quality > Composants de rapprochement > Composants de rapprochement continu
EnrichPlatform
Studio Talend
Talend Data Stewardship

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

Le composant tMatchIndexPredict Spark Batch appartient à la famille Data Quality.

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

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.

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

Le composant de configuration à utiliser doit se trouver dans le même Job. Par exemple, si vous avez ajouté un composant tHDFSConfiguration dans votre Job, vous pouvez le sélectionner pour écrire le résultat dans un système HDFS donné.

Schema and Edit Schema

Un schéma est une description de lignes. Il définit le nombre de champs (colonnes) dans le Repository. Lorsque vous créez un Job Spark, évitez le mot réservé line lors du nommage des champs.

Cliquez sur Sync columns pour récupérer le schéma du composant précédent dans le Job.

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].

Vous devez manuellement éditer le schéma de sortie afin d'ajouter les colonnes nécessaires qui contiendront les champs des données de référence.

Le schéma de sortie comporte une colonne en lecture seule :

LABEL: utilisée uniquement avec le lien de sortie Possible matches.

 

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 .

ElasticSearch configuration

Nodes : Saisissez l'emplacement du cluster hébergeant le système ElasticSearch à utiliser.

Index : Saisissez le nom de l'index ElasticSearch dans lequel les données de référence sont stockées.

Models

Pairing model folder : Configurez le chemin d'accès au dossier contenant les fichiers de modèles générés par le tMatchPairing.

Matching model location : Sélectionnez dans la liste l'emplacement du fichier modèle généré par le Job de classification à l'aide du composant tMatchModel :

  • from file system : dans le champ Matching model folder, chemin d'accès au dossier contenant les fichiers de modèles générés par le composant tMatchModel.

  • from current Job : Configurez le nom du fichier modèle généré par le composant de classification. Vous pouvez utiliser cette option uniquement si le Job de classification avec le composant tMatchModel est intégré dans le Job à l'aide du composant tMatchPredict.

Matching model folder: : Configurez le chemin d'accès au dossier contenant les fichiers de modèles générés par le tMatchModel.

No-match label: Saisissez l'étiquette utilisée pour les enregistrements uniques écrits en sortie.

Si vous souhaitez stocker le modèle dans un système de fichiers spécifique, par exemple S3 ou HDFS, vous devez utiliser le composant correspondant dans le Job et cocher la case Define a storage configuration component dans les propriétés simples de ce composant.

Le bouton pour parcourir votre système ne fonctionne pas en mode Local de Spark. Si vous utilisez le mode Yarn ou Standalone de Spark, assurez-vous d'avoir correctement configuré la connexion dans un composant de configuration au sein du même Job, comme le tHDFSConfiguration.

Utilisation

Règle d'utilisation

Ce composant est utilisé comme étape intermédiaire.

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

Connexion à Spark Batch

Vous devez utiliser l'onglet Spark Configuration dans la vue Run afin de définir la connexion à un cluster Spark donné pour le Job entier. 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 : lorsque vous utilisez Google Dataproc, spécifiez un bucket dans le champ Google Storage staging bucket de l'onglet Spark configuration. Lorsque vous utilisez d'autres distributions, utilisez un composant tHDFSConfiguration afin de spécifier le répertoire.

  • 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.