目次

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  1. はじめに
  2. Informatica Big Data Managementの概要
  3. マッピング
  4. ソース
  5. ターゲット
  6. トランスフォーメーション
  7. クラスタワークフロー
  8. プロファイル
  9. 監視
  10. 階層データ処理
  11. 階層データ処理設定
  12. スキーマが変更された階層データの処理
  13. インテリジェント構造モデル
  14. ステートフルコンピューティング
  15. 接続
  16. データ型リファレンス
  17. 関数リファレンス

ユーザーガイド

ユーザーガイド

マッピング実行プラン

マッピング実行プラン

データ統合サービスは、Blaze、Spark、またはDatabricks Sparkエンジンでマッピングを実行するための実行プランを生成します。データ統合サービスは、マッピングロジックをランタイムエンジンが実行できるコードに変換します。プランは、マッピングの実行前はDeveloper toolで表示し、実行後はAdministratorツールで表示できます。
データ統合サービスは、次のエンジンで実行するマッピング実行プランを生成します。
Informatica Blazeエンジン
Blazeエンジンの実行プランは、マッピングをセグメントに単純化します。マッピングの開始、マッピングの実行、一時テーブルと一時ファイルのクリーンアップを実行するタスクと、複数のタスクレットやタスクのリカバリストラテジが含まれます。また、計算クラスタで主なマッピングを実行する前に、マッピングごとにグリッドタスクの前と後に実行される準備コマンドも含まれます。グリッドタスクの前のタスクには、HDFSへのデータのコピーなどが含まれます。グリッドタスクの後のタスクには、一時ファイルのクリーンアップやHDFSからのデータのコピーなどが含まれます。
Sparkエンジン
Spark実行プランは、マッピングロジックを実行するランタイムScalaコードを示します。変換エンジンは、マッピングをロジックの内部表現に変換します。内部表現は、Spark APIにアクセスするScalaコードにレンダリングされます。実行プランのScalaコードを表示して、ロジックをデバッグできます。
Databricks Sparkエンジン
Databricks Spark実行プランは、マッピングロジックを実行するランタイムScalaコードを示します。変換エンジンは、マッピングをロジックの内部表現に変換します。内部表現は、Spark APIにアクセスするScalaコードにレンダリングされます。実行プランのScalaコードを表示して、ロジックをデバッグできます。