Propriétés du tWriteAvroFields pour Apache Spark Streaming - 6.4

Processing (Integration)

author
Talend Documentation Team
EnrichVersion
6.4
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 Processing (Intégration)
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration)
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Processing (Intégration)
EnrichPlatform
Studio Talend

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

Le composant tWriteAvroFields Spark Streaming appartient à la famille Processing.

La version Streaming de ce composant est disponible dans Talend Real Time Big Data Platform et dans Talend Data Fabric.

Basic settings

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.

Le schéma en lecture seule du tWriteAvroFields reçoit des données en tant qu'objet entier depuis le schéma de son composant d'entrée, sans se soucier du schéma d'entrée et sérialise l'objet entrant en binaires Avro.

Il n'est pas obligatoire que le flux d'entrée ait un schéma identique. Par exemple, un schéma d'entrée composé d'une colonne user et d'une colonne age peut être directement sérialisé. Les types de données supportés par ce composant sont listés dans sa vue Basic settings.

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 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, 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.