tMapRDBConfiguration - 6.3

Composants Talend Guide de référence

EnrichVersion
6.3
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

Fonction

Configurez la connexion à une base de données MapR-DB dans le tMapRDBConfiguration et configurez les autres composants MapRDB pour qu'ils réutilisent cette configuration. Lors de l'exécution, les exécuteurs Spark lisent cette configuration afin de se connecter à MapR-DB.

Objectif

Le tMapRDBConfiguration stocke les informations de connexion et d'authentification réutilisables par les autres composants MapRDB.

Selon la solution Talend que vous utilisez, ce composant peut être utilisé dans un framework de Jobs, dans plusieurs, ou dans tous les frameworks :

Propriétés du tMapRDBConfiguration dans des Jobs Spark Batch

Famille du composant

Storage / MapRDB

 

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.

 

Distribution et Version

Sélectionnez la distribution MapR à utiliser. Seules les versions 5.2 et supérieures de MapR sont supportées par les composants MapRDB.

Si la distribution que vous devez utiliser pour votre base de données MapRDB n'est pas officiellement supportée par ce composant MapRBD, c'est-à-dire, si la distribution de MapR ne s'affiche pas dans la liste déroulante Version de ce composant ou si cette distribution n'est pas MapR, sélectionnez Custom.

Pour vous connecter à une distribution personnalisée, une fois l'option Custom sélectionnée, cliquez sur le bouton pour afficher une fenêtre, dans laquelle vous pouvez :

  1. Sélectionner Import from existing version pour importer une distribution de base officiellement supportée et ajouter manuellement les autres Jars requis non fournis par cette distribution. Ou,

  2. Sélectionner Import from zip pour importer le fichier .zip de configuration pour la distribution personnalisée à utiliser. Ce fichier zip doit contenir les bibliothèques des différents éléments Hadoop et le fichier d'index de ces bibliothèques.

    Dans Talend Exchange, des membres de la Communauté Talend ont partagé des fichiers zip de configuration prêts à utiliser, que vous pouvez télécharger depuis cette liste Hadoop configuration et utiliser directement dans votre connexion. Cependant, avec l'évolution en continu des différents projets relatifs à Hadoop, il est possible que vous ne trouviez pas dans la liste le zip de configuration correspondant à votre distribution. Il est alors recommandé d'utiliser l'option Import from existing version, afin de se baser sur une distribution existante pour ajouter les .jars requis par votre distribution.

    Notez que certaines versions personnalisées ne sont pas officiellement supportées par Talend. Talend et sa Communauté fournissent l'opportunité de vous connecter à des versions personnalisées depuis le Studio mais ne peuvent garantir que la configuration de la version choisie sera simple, car de nombreuses versions et distributions d'Hadoop différentes sont disponibles. Il est recommandé de configurer une telle connexion uniquement si vos connaissances relatives à Hadoop sont suffisantes pour réparer les problèmes par vous-même.

    Note

    Dans cette boîte de dialogue, la case de la zone active doit être cochée, afin d'importer les fichiers .jar correspondant à la connexion créée entre la distribution personnalisée et ce composant.

    Pour un exemple étape par étape expliquant comment se connecter à une distribution personnalisée et partager cette connexion, consultez Connexion à une distribution Hadoop personnalisée.

 

Zookeeper quorum

Saisissez le nom ou l'URL du service Zookeeper utilisé pour coordonner les transactions entre votre Studio et votre base de données. Notez que, lorsque vous configurez Zookeeper, vous pouvez avoir besoin de configurer explicitement la propriété zookeeper.znode.parent pour définir le chemin vers le nœud znode racine contenant tous les znodes créés et utilisés par votre base de données. Cochez la case la case Set Zookeeper znode parent afin de définir cette propriété.

 

Zookeeper client port

Saisissez le numéro du port d'écoute client du service Zookeeper que vous utilisez.

 

Use kerberos authentication

Si la base de données choisie utilise la sécurité Kerberos, cochez cette case puis saisissez le nom des principaux dans les champs affichés. Vous pouvez trouver cette information dans le fichier hbase-site.xml du cluster utilisé.

  • Si ce cluster est un cluster MapR de version 4.0.1 ou postérieure, vous pouvez paramétrer la configuration de l'authentification par ticket MapR en plus ou comme une alternative en suivant les explications dans Connexion sécurisée à MapR.

    Gardez à l'esprit que cette configuration génère un nouveau ticket de sécurité MapR pour le nom d'utilisateur défini dans le Job dans chaque exécution. Si vous devez réutiliser un ticket existant provenant du même utilisateur, laissez décochées les cases Force MapR ticket authentication et Use Kerberos authentication. MapR devrait pouvoir trouver automatiquement ce ticket à la volée.

Si vous souhaitez utiliser un fichier Kerberos keytab pour vous identifier, cochez la case Use a keytab to authenticate. Un fichier keytab contient des paires de principaux et clés cryptées Kerberos. Vous devez saisir le principal à utiliser dans le champ Principal et le chemin d'accès au fichier keytab dans le champ Keytab.

Notez que l'utilisateur qui exécute un Job utilisant un keytab n'est pas forcément celui désigné par le principal mais qu'il doit avoir le droit de lecture pour le fichier keytab utilisé. Par exemple, le nom d'utilisateur que vous utilisez pour exécuter le Job est user1 et le principal à utiliser est guest. Dans cette situation, assurez-vous que user1 a les droits de lecture pour le fichier keytab à utiliser.

Pour plus d'informations relatives à la configuration de Kerberos pour votre base de données du cluster MapR, consultez Configuring Kerberos Authentication.

 

HBase Properties

Si vous devez utiliser une configuration personnalisée pour votre base de données, renseignez cette table avec la ou les propriétés à personnaliser. Lors de l'exécution, les propriétés personnalisées écrasent les propriétés correspondantes précédemment définies pour votre base de données.

Par exemple, vous devez définir la valeur de la propriété dfs.replication à 1 pour la configuration de la base de données. Vous devez ajouter une ligne à cette table, à l'aide du bouton [+] et saisir le nom et la valeur de cette propriété dans la ligne.

Utilisation dans des Jobs Spark Batch

Ce composant est utilisé uniquement avec d'autres composants MapRDB, afin de fournir une connexion à MapR-DB à Spark.

Prérequis

Avant de commencer, vérifiez que tous les prérequis de l'IP de Loopback (rebouclage) attendus par votre base de données sont respectés.

La distribution Hadoop doit être correctement installée afin de garantir les interactions avec le Studio Talend. La liste suivante présente des informations d'exemple relatives à MapR.

  • Assurez-vous d'avoir installé le client MapR sur la même machine que le Studio Talend et d'avoir ajouté la bibliothèque client de MapR dans la variable PATH de cette machine. D'après la documentation de MapR, la ou les librairies du client MapR correspondant à chaque OS peuvent être trouvées MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\native. Par exemple, pour Windows, la bibliothèque est lib\MapRClient.dll dans le fichier Jar du client MapR. Pour plus d'informations, consultez la page suivante sur le site de MapR : http://www.mapr.com/blog/basic-notes-on-configuring-eclipse-as-a-hadoop-development-environment-for-mapr (en anglais).

    Si vous n'ajoutez pas de librairie, il est possible que vous rencontriez l'erreur suivante : no MapRClient in java.library.path.

  • Configurez l'argument -Djava.library.path, par exemple, dans la zone Job Run VM arguments de la vue Run/Debug de la boîte de dialogue [Preferences] dans le menu Window. Cet argument fournit au studio le chemin d'accès à la bibliothèque native du client MapR. Cela permet aux utilisateurs en souscription d'utiliser entièrement l'aperçu des données (Data viewer) afin de visualiser localement dans le studio les données stockées dans MapR.

Pour plus d'informations concernant l'installation d'une distribution Hadoop, consultez le manuel correspondant à la distribution Hadoop que vous utilisez.

Connexion à Spark

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.

Scénario associé

Pour un scénario utilisant le même type de composant dans un Job Spark Batch, consultez Écrire/lire des données de/dans MongoDB à l'aide d'un Job Spark Batch.

Propriétés du tMapRDBConfiguration dans des Jobs Spark Streaming

Famille du composant

Storage / MapRDB

 

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.

 

Distribution et Version

Sélectionnez la distribution MapR à utiliser. Seules les versions 5.2 et supérieures de MapR sont supportées par les composants MapRDB.

Si la distribution que vous devez utiliser pour votre base de données MapRDB n'est pas officiellement supportée par ce composant MapRBD, c'est-à-dire, si la distribution de MapR ne s'affiche pas dans la liste déroulante Version de ce composant ou si cette distribution n'est pas MapR, sélectionnez Custom.

Pour vous connecter à une distribution personnalisée, une fois l'option Custom sélectionnée, cliquez sur le bouton pour afficher une fenêtre, dans laquelle vous pouvez :

  1. Sélectionner Import from existing version pour importer une distribution de base officiellement supportée et ajouter manuellement les autres Jars requis non fournis par cette distribution. Ou,

  2. Sélectionner Import from zip pour importer le fichier .zip de configuration pour la distribution personnalisée à utiliser. Ce fichier zip doit contenir les bibliothèques des différents éléments Hadoop et le fichier d'index de ces bibliothèques.

    Dans Talend Exchange, des membres de la Communauté Talend ont partagé des fichiers zip de configuration prêts à utiliser, que vous pouvez télécharger depuis cette liste Hadoop configuration et utiliser directement dans votre connexion. Cependant, avec l'évolution en continu des différents projets relatifs à Hadoop, il est possible que vous ne trouviez pas dans la liste le zip de configuration correspondant à votre distribution. Il est alors recommandé d'utiliser l'option Import from existing version, afin de se baser sur une distribution existante pour ajouter les .jars requis par votre distribution.

    Notez que certaines versions personnalisées ne sont pas officiellement supportées par Talend. Talend et sa Communauté fournissent l'opportunité de vous connecter à des versions personnalisées depuis le Studio mais ne peuvent garantir que la configuration de la version choisie sera simple, car de nombreuses versions et distributions d'Hadoop différentes sont disponibles. Il est recommandé de configurer une telle connexion uniquement si vos connaissances relatives à Hadoop sont suffisantes pour réparer les problèmes par vous-même.

    Note

    Dans cette boîte de dialogue, la case de la zone active doit être cochée, afin d'importer les fichiers .jar correspondant à la connexion créée entre la distribution personnalisée et ce composant.

    Pour un exemple étape par étape expliquant comment se connecter à une distribution personnalisée et partager cette connexion, consultez Connexion à une distribution Hadoop personnalisée.

 

Zookeeper quorum

Saisissez le nom ou l'URL du service Zookeeper utilisé pour coordonner les transactions entre votre Studio et votre base de données. Notez que, lorsque vous configurez Zookeeper, vous pouvez avoir besoin de configurer explicitement la propriété zookeeper.znode.parent pour définir le chemin vers le nœud znode racine contenant tous les znodes créés et utilisés par votre base de données. Cochez la case la case Set Zookeeper znode parent afin de définir cette propriété.

 

Zookeeper client port

Saisissez le numéro du port d'écoute client du service Zookeeper que vous utilisez.

 

Use kerberos authentication

Si la base de données choisie utilise la sécurité Kerberos, cochez cette case puis saisissez le nom des principaux dans les champs affichés. Vous pouvez trouver cette information dans le fichier hbase-site.xml du cluster utilisé.

  • Si ce cluster est un cluster MapR de version 4.0.1 ou postérieure, vous pouvez paramétrer la configuration de l'authentification par ticket MapR en plus ou comme une alternative en suivant les explications dans Connexion sécurisée à MapR.

    Gardez à l'esprit que cette configuration génère un nouveau ticket de sécurité MapR pour le nom d'utilisateur défini dans le Job dans chaque exécution. Si vous devez réutiliser un ticket existant provenant du même utilisateur, laissez décochées les cases Force MapR ticket authentication et Use Kerberos authentication. MapR devrait pouvoir trouver automatiquement ce ticket à la volée.

Si vous souhaitez utiliser un fichier Kerberos keytab pour vous identifier, cochez la case Use a keytab to authenticate. Un fichier keytab contient des paires de principaux et clés cryptées Kerberos. Vous devez saisir le principal à utiliser dans le champ Principal et le chemin d'accès au fichier keytab dans le champ Keytab.

Notez que l'utilisateur qui exécute un Job utilisant un keytab n'est pas forcément celui désigné par le principal mais qu'il doit avoir le droit de lecture pour le fichier keytab utilisé. Par exemple, le nom d'utilisateur que vous utilisez pour exécuter le Job est user1 et le principal à utiliser est guest. Dans cette situation, assurez-vous que user1 a les droits de lecture pour le fichier keytab à utiliser.

Pour plus d'informations relatives à la configuration de Kerberos pour votre base de données du cluster MapR, consultez Configuring Kerberos Authentication.

 

HBase Properties

Si vous devez utiliser une configuration personnalisée pour votre base de données, renseignez cette table avec la ou les propriétés à personnaliser. Lors de l'exécution, les propriétés personnalisées écrasent les propriétés correspondantes précédemment définies pour votre base de données.

Par exemple, vous devez définir la valeur de la propriété dfs.replication à 1 pour la configuration de la base de données. Vous devez ajouter une ligne à cette table, à l'aide du bouton [+] et saisir le nom et la valeur de cette propriété dans la ligne.

Utilisation dans des Jobs Spark Streaming

Ce composant est utilisé uniquement avec d'autres composants MapRDB, afin de fournir une connexion à MapR-DB à Spark.

Prérequis

Avant de commencer, vérifiez que tous les prérequis de l'IP de Loopback (rebouclage) attendus par votre base de données sont respectés.

La distribution Hadoop doit être correctement installée afin de garantir les interactions avec le Studio Talend. La liste suivante présente des informations d'exemple relatives à MapR.

  • Assurez-vous d'avoir installé le client MapR sur la même machine que le Studio Talend et d'avoir ajouté la bibliothèque client de MapR dans la variable PATH de cette machine. D'après la documentation de MapR, la ou les librairies du client MapR correspondant à chaque OS peuvent être trouvées MAPR_INSTALL\ hadoop\hadoop-VERSION\lib\native. Par exemple, pour Windows, la bibliothèque est lib\MapRClient.dll dans le fichier Jar du client MapR. Pour plus d'informations, consultez la page suivante sur le site de MapR : http://www.mapr.com/blog/basic-notes-on-configuring-eclipse-as-a-hadoop-development-environment-for-mapr (en anglais).

    Si vous n'ajoutez pas de librairie, il est possible que vous rencontriez l'erreur suivante : no MapRClient in java.library.path.

  • Configurez l'argument -Djava.library.path, par exemple, dans la zone Job Run VM arguments de la vue Run/Debug de la boîte de dialogue [Preferences] dans le menu Window. Cet argument fournit au studio le chemin d'accès à la bibliothèque native du client MapR. Cela permet aux utilisateurs en souscription d'utiliser entièrement l'aperçu des données (Data viewer) afin de visualiser localement dans le studio les données stockées dans MapR.

Pour plus d'informations concernant l'installation d'une distribution Hadoop, consultez le manuel correspondant à la distribution Hadoop que vous utilisez.

Connexion à Spark

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.

Scénario associé

Pour un scénario utilisant le même type de composant dans un Job Spark Streaming, consultez Lire et écrire des données dans MongoDB à l'aide d'un Job Spark Streaming.