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

Databricks Sparkエンジンでのアグリゲータトランスフォーメーション

Databricks Sparkエンジンでのアグリゲータトランスフォーメーション

Databricks Sparkエンジンの処理ルールには、データ統合サービスの処理ルールと異なるものがあります。

マッピング検証

マッピング検証は、次の場合に失敗します。
  • トランスフォーメーションに、ステートフル変数ポートが含まれる。
  • 式のトランスフォーメーションに、サポートされていない関数が含まれる。

集計関数

アグリゲータトランスフォーメーションの式でポートを使用し、集計関数内でポートを使用しないと、ランタイムエンジンはポート内の任意の行を使用して式を処理することがあります。
ランタイムエンジンは、ポートの最後の行以外の行を使用することがあります。処理が分散されているために、ランタイムエンジンがポートの最後の行を特定できないことがあるからです。

データキャッシュの最適化

トランスフォーメーションのデータキャッシュを、可変長を使用してデータを格納するように最適化することはできません。