¿Cómo organizar jobs en Talend Open Studio?

Contenido del Bootcamp Dirigido por: | Última modificación: 10 de junio de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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Con el incremento del uso del Big Data, el análisis de datos se ha instaurado como un pilar fundamental en la gestión de una gran variedad de cuestiones. Por ello, se han desarrollado tantas herramientas Big Data que resulta imprescindible saber cómo funcionan para llevar a cabo un procesamiento de los datos adecuado. Entre estas opciones, destacamos cómo organizar jobs en Talend Open Studio.

Esta plataforma constituye uno de los programas con metodología ETL (extraer, transformar y cargar datos) más conocidos en el amplio ecosistema de los macrodatos. Por este motivo, en este post, te presentamos cómo organizar jobs en Talend Open Studio y, para ello, primero te recordamos qué es TOS y cuáles son los tipos de flujos de jobs.

¿Cómo organizar jobs en Talend Open Studio?

Pues bien, para organizar jobs en Talend Open Studio debes comprender que son necesarios ciertos componentes, como los tipos de flujos de jobs y las categorías de prejobs y postjobs. En efecto, para asegurar el orden de ejecución de los jobs es necesario usar disparadores o triggers.

Por ejemplo, como se muestra la siguiente imagen, el primer job se convierte en el subjob principal de ambos subjobs. De forma que el segundo subjob pierde el color verde del componente principal, tal como se expone en la ilustración:

¿Cómo organizar jobs en Talend Open Studio?

Tipos de flujos de jobs

Por otra parte, para organizar jobs en Talend Open Studio es imprescindible conocer e identificar cuáles son los tipos de flujos de jobs en esta suite de servicios. En definitiva, te podrás apoyar en tres grandes flujos para organizar jobs en Talend Open Studio, que son los que te compartimos a continuación:

Flujo de datos Main

En primera lugar, podrás hallar el flujo de datos Main. Este es el flujo que hace circular todo el caudal principal de datos del job.

Flujo de datos Iterate

Por otra parte, un flujo de datos tipo Iterate te permite enviar los registros de uno en uno. En suma, estos registros son captados por una variable que podrás utilizar en un componente de manera iterativa, de allí su nombre.

Por ejemplo, si necesitas enviar correos electrónicos a partir de los registros instaurados en una tabla de datos, podrás hacer uso de esta función para facilitar el proceso y ahorrar tanto tiempo como trabajo.

Disparadores Triggers

Por último, los disparadores son otro tipo de conectores que sirven para organizar jobs en Talend Open Studio, puesto que estos te permiten activar diferentes rutas de subjobs en función del resultado OK o Error de un subjob anterior.

Prejob y Postjob

En suma, para poder organizar jobs en Talend Open Studio deberás tener en cuenta a los componentes de prejob y postjob. Por medio de estos, se te permiten realizar operaciones antes y después de la ejecución de un job. A continuación, te exponemos sus principales funciones:

Funciones de un prejob

De manera muy breve, las funciones de un prejob se reducen a las siguientes dos tareas:

  • Cargar la información requerida por un subjob.
  • Comprobar la existencia de determinado fichero.

Funciones de un postjob

De igual forma, las funciones de un postjob también se remiten a dos tareas en específico:

  • Llevar a cabo la limpieza de ficheros temporales.
  • Ejecutar una tarea, incluso, cuando el job haya fallado.
¿Cómo organizar jobs en Talend Open Studio?

En el transcurso de este post, habrás podido comprender cómo organizar jobs en Talend Open Studio y cómo destaca este proceso dentro de la plataforma y del amplio mundo Big Data. Es de suma importancia considerar el papel que desempeña este proceso para el procesamiento de los macrodatos en Talend Open Studio (TOS) para implementarlo en tus procesos. Aun así, no puedes olvidar que existen muchas más herramientas y procesos que son necesarios para el manejo del Big Data.

Por este motivo, en KeepCoding contamos con nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning para ampliar estos conocimientos. Durante su desarrollo, podrás recorrer de forma práctica y teórica todos y cada uno de los 11 módulos del Bootcamp. Por ejemplo, el de Spark que inicia en su core y transita por Spark SQL, Spark Streaming (Structured), Spark MLlib (Machine learning) y GraphX (información almacenada en estructuras arborescentes), entre muchas otras herramientas. ¡No esperes más para empezar con KeepCoding e inscríbete ahora!

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