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

SparkエンジンでのPythonトランスフォーメーション

SparkエンジンでのPythonトランスフォーメーション

マッピング検証は、ユーザー定義のデフォルト値が出力ポートに割り当てられた場合に失敗します。
次のような場合に、マッピングが失敗します。
  • 出力ポートにPythonコードで値が割り当てられていない。
  • 対応する入力ポートと出力ポート内のデータ型が同じでなく、Pythonコードで入力ポートのデータ型が出力ポートのデータ型に変換されない。
  • Pythonトランスフォーメーションに小数位ポートが含まれ、マッピングで高精度が有効にされている。
データ統合サービスはPythonコードを検証できません。