Inhaltsverzeichnis

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  1. Preface
  2. Einführung in Umwandlungen
  3. Umwandlungsports
  4. Umwandlungs-Caches
  5. Adressvalidator-Umwandlung
  6. Aggregator-Umwandlung
  7. Assoziations-Umwandlung
  8. Ausnahmeumwandlung bei fehlerhaftem Datensatz
  9. Fallumwandlerumwandlung
  10. Klassifizierumwandlung
  11. Vergleichsumwandlung
  12. Konsolidierungsumwandlung
  13. Datenmaskierungsumwandlung
  14. Datenprozessor-Umwandlung
  15. Entscheidungsumwandlung
  16. Ausnahmeumwandlung bei dupliziertem Datensatz
  17. Ausdrucksumwandlung
  18. Filterumwandlung
  19. Umwandlung von hierarchisch in relational
  20. Java-Umwandlung
  21. Java-Umwandlungs-API-Referenz
  22. Java-Ausdrücke
  23. Joiner-Umwandlung
  24. Schlüsselgeneratorumwandlung
  25. Labeler-Umwandlung
  26. Lookup-Umwandlung
  27. Lookup-Caches
  28. Dynamischer Lookup-Cache
  29. Match-Umwandlung
  30. Match-Umwandlungen in der Feldanalyse
  31. Match-Umwandlungen in der Identitätsanalyse
  32. Merge-Umwandlung
  33. Normalizer-Umwandlung
  34. Parser-Umwandlung
  35. Python-Umwandlung
  36. Rang-Umwandlung
  37. Leseumwandlung
  38. Relational-in-hierarchisch-Umwandlung
  39. REST-Webdienst-Verbraucher-Umwandlung
  40. Router-Umwandlung
  41. Sequenzgeneratorumwandlung
  42. Sortierer-Umwandlung
  43. SQL-Umwandlung
  44. Standardisierungs-Umwandlung
  45. Union-Umwandlung
  46. Update-Strategie-Umwandlung
  47. Web-Dienst-Verbraucher-Umwandlung
  48. Parsen von Webdienst-SOAP-Meldungen
  49. Generieren von Webdienst-SOAP-Meldungen
  50. Umwandlung für gewichteten Durchschnitt
  51. Schreibumwandlung
  52. Umwandlungs-Delimiter

Developer Transformation Guide

Developer Transformation Guide

Python Transformation Overview

Python Transformation Overview

Use the Python transformation to execute Python code in a mapping that runs on the Spark engine.
The Python transformation is a passive transformation that provides an interface to define transformation functionality using Python code. You reference the Python code and the resource files that you use in the Python code within the Python transformation.
You can use a Python transformation to implement a machine model on the data that you pass to the transformation. For example, you can use the Python transformation to write Python code that loads a pre-trained model. You can use the pre-trained model to classify input data or create predictions.
Before you can use the Python transformation, you must install Python and Jep and prepare the Spark engine to run the Python transformation.
The Python transformation is available for technical preview. Technical preview functionality is supported but is not production-ready. Informatica recommends that you use in non-production environments only.