はじめに
Informatica Data Engineering Integrationについて
- Informatica Data Engineering Integrationの概要
  - 例
- Data Engineering Integrationのコンポーネントアーキテクチャ
- Data Engineering Integrationのエンジン
- Data Engineeringプロセス
- データウェアハウス最適化のマッピングの例
マッピング
- マッピングの概要
- マッピングランタイムプロパティ
- Hadoop環境でのSqoopマッピング
- マッピング出力のバインディング
- 非ネイティブ環境のマッピングのルールとガイドライン
- 非ネイティブ環境でマッピングを実行するワークフロー
- 非ネイティブ環境で実行するマッピングの設定
- マッピング実行プラン
- 非ネイティブ環境でのマッピングのトラブルシューティング
- ネイティブ環境でのマッピング
マッピングの最適化
- マッピングの最適化
- マッピングの推奨事項と分析
- 一時ステージングテーブルでのデータ圧縮の有効化
  - 手順1.Hadoop接続でのデータ圧縮の有効化
  - 手順2.Hadoop環境でのデータ圧縮の有効化
- Hiveターゲットでのパーティションの切り詰め
- スケジュール、キュー、およびノードのラベル適用
- Data Engineering Recovery
- Sqoopパススルーマッピング向けのSparkエンジン最適化
ソース
- ソースの概要
- PowerExchangeアダプタソース
- Databricksのソース
- ファイルソースHadoop上
- Hadoopのリレーショナルソース
- HiveソースHadoop上
  - PreSQLコマンドおよびPostSQLコマンド
  - Blazeエンジン上のHiveソースのルールとガイドライン
- HadoopのSqoopソース
ターゲット
- ターゲットの概要
- PowerExchangeアダプタターゲット
- Databricksのターゲット
- Hadoopでのファイルターゲット
- Hadoopでのメッセージターゲット
- Hadoopのリレーショナルターゲット
- HadoopのHiveターゲット
- HadoopのSqoopターゲット
  - Sqoopターゲットのルールとガイドライン
トランスフォーメーション
- トランスフォーメーションの概要
- 非ネイティブ環境でのアドレスバリデータトランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのアドレスバリデータトランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのアドレスバリデータトランスフォーメーション
    - アドレスバリデータトランスフォーメーションストリーミングマッピングでの
- 非ネイティブ環境でのアグリゲータトランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのアグリゲータトランスフォーメーション
  - 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
    - ストリーミングマッピング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
- 非ネイティブ環境での大文字小文字変換トランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境での分類子トランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境での比較トランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境での統合トランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでの統合トランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでの統合トランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのデータマスキングトランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのデータマスキングトランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのデータマスキングトランスフォーメーション
    - データマスキングトランスフォーメーションストリーミングマッピングでの
- 非ネイティブ環境でのデータプロセッサトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのディシジョントランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのディシジョントランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境での式トランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでの式トランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでの式トランスフォーメーション
    - ストリーミングマッピングでの式トランスフォーメーション
  - Databricks Sparkエンジンでの式トランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのフィルタトランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのフィルタトランスフォーメーション
- 階層型からリレーショナルへのトランスフォーメーション（非ネイティブ環境）
- 非ネイティブ環境でのJavaトランスフォーメーション
  - BlazeエンジンでのJavaトランスフォーメーション
  - SparkエンジンでのJavaトランスフォーメーション
    - ストリーミングマッピングでのJavaトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのジョイナトランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのジョイナトランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのジョイナトランスフォーメーション
    - ストリーミングマッピングでのジョイナトランスフォーメーション
  - Databricks Sparkエンジンでのジョイナトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのキージェネレータトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのラベラトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのルックアップトランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのルックアップトランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのルックアップトランスフォーメーション
    - ストリーミングマッピングでのルックアップトランスフォーメーション
  - Databricks Sparkエンジンでのルックアップトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境での一致トランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでの一致トランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでの一致トランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのマージトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのノーマライザトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのパーサートランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのランクトランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのランクトランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのランクトランスフォーメーション
    - ストリーミングマッピングでのランクトランスフォーメーション
  - Databricks Sparkエンジンでのランクトランスフォーメーション
- リレーショナルから階層型へのトランスフォーメーション（非ネイティブ環境）
- 非ネイティブ環境でのルータートランスフォーメーション
- シーケンスジェネレータトランスフォーメーション非ネイティブ環境で
  - Blazeエンジンでのシーケンスジェネレータトランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのシーケンスジェネレータトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのソータートランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのソータートランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのソータートランスフォーメーション
    - ストリーミングマッピングでのソータトランスフォーメーション
  - Databricks Sparkエンジンでのソータートランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境での標準化トランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境での共有体トランスフォーメーション
  - ストリーミングマッピングでの共有体トランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境でのアップデートストラテジトランスフォーメーション
  - Blazeエンジンでのアップデートストラテジトランスフォーメーション
  - Sparkエンジンでのアップデートストラテジトランスフォーメーション
- 非ネイティブ環境での加重平均トランスフォーメーション
Pythonトランスフォーメーション
- Pythonトランスフォーメーションの概要
- Pythonトランスフォーメーションのポート
- Pythonトランスフォーメーションの詳細プロパティ
- Pythonトランスフォーメーションのコンポーネント
  - リソースファイル
  - Pythonコード
- Pythonトランスフォーメーションのルールおよびガイドライン
  - ストリーミングマッピングでのPythonトランスフォーメーション
- Pythonトランスフォーメーションの作成
  - 再利用可能なPythonトランスフォーメーションの作成
  - 再利用不可能なPythonトランスフォーメーションの作成
- 例: IDカラムの非パーティション化データへの追加
- 例: 最も高い給与を検索するパーティションの使用
- ユースケース: トレーニング済みモデルを操作可能にする
クラスタワークフロー
- クラスタワークフローの概要
- クラスタワークフローのコンポーネント
- クラスタワークフロープロセス
- クラスタの作成タスクのプロパティ
- マッピングタスクのプロパティ
- クラスタの削除タスクの追加
- ワークフローのデプロイと実行
  - Azure HDInsightクラスタワークフロージョブの監視
プロファイル
- プロファイルの概要
- ネイティブ環境
- Hadoop環境
  - Sqoopデータソースのカラムプロファイル
- サンプリングオプション
- Informatica Developerでの単一のデータオブジェクトプロファイルの作成
- Informatica Developerでのエンタープライズ検出プロファイルの作成
- Informatica Analystでのカラムプロファイルの作成
- Informatica Analystでのエンタープライズ検出プロファイルの作成
- Informatica Analystでのスコアカードの作成
- プロファイルの監視
- プロファイリング機能のサポート
- トラブルシューティング
監視
- 監視の概要
- Hadoop環境のログ
- Blazeエンジンの監視
- Sparkエンジン監視
階層データ処理
- 階層データ処理の概要
- マッピングの開発方法階層データの処理
- 復号データ型
- 複合ポート
- 複合データ型定義
- 型設定
- 複合演算子
  - 添字演算子を使用した配列要素の抽出
  - ドット演算子を使用した構造要素の抽出
- 複合関数
- 階層データのプレビュー
階層データ処理設定
- 階層データの変換
- リレーショナルデータまたは階層データの構造データへの変換
  - 構造ポートの作成
- リレーショナルデータまたは階層データのネストされた構造データへの変換
  - ネストされた複合ポートの作成
- 階層データからの要素の抽出
  - 複合ポートからの要素の抽出
- 階層データのフラット化
  - 複合ポートのフラット化
スキーマが変更された階層データの処理
- スキーマが変更された階層データの処理の概要
- 階層データのスキーマの変更を処理する動的マッピングの開発方法
- 動的複合ポート
  - 動的ポートと動的複合ポート
  - トランスフォーメーション内の動的複合ポート
- 動的複合ポートの入力ルール
- 動的複合ポートのポートセレクタ
- 動的式
  - 例 - 動的構造を構築する動的式
- 複合演算子
- 複合関数
- 動的複合ポートのルールおよびガイドライン
- 最適化されたマッピング
ブロックチェーン
- ブロックチェーンの概要
- ブロックチェーンデータオブジェクト
- ブロックチェーンデータオブジェクト操作
- ユースケース: ブロックチェーンソースを使用した車両ライフサイクルのサービス向上
  - マッピングの概要
インテリジェント構造モデル
- インテリジェント構造モデルの概要
- インテリジェント構造検出プロセス
- ユースケース
- マッピングでのインテリジェント構造モデルの使用
- インテリジェント構造モデルのルールとガイドライン
- インテリジェント構造モデルを使用してデータを処理するためのマッピングの開発および実行方法
  - マッピングの例
- Cloud Data Integrationでのインテリジェント構造モデルの作成
ステートフルコンピューティング
- ステートフルコンピューティングの概要
- ウィンドウ化構成
- ウィンドウ関数
- ウィンドウ化例
接続
- 接続
- クラウドプロビジョニング設定
  - AWSクラウドプロビジョニング設定のプロパティ
  - Azureクラウドプロビジョニング設定のプロパティ
  - Databricksクラウドプロビジョニング設定のプロパティ
- Amazon Redshift接続のプロパティ
- Amazon S3接続のプロパティ
- ブロックチェーン接続プロパティ
- Cassandra接続のプロパティ
- Databricks接続プロパティ
- Google Analytics接続のプロパティ
- Google BigQuery接続のプロパティ
- Google Cloud Spanner接続のプロパティ
- Google Cloud Storage接続のプロパティ
- Hadoop接続プロパティ
  - Hadoopクラスタプロパティ
  - 共通プロパティ
  - 拒否ディレクトリのプロパティ
  - Blaze設定
  - Spark設定
- HDFS接続プロパティ
- HBase接続プロパティ
- MapR-DBのHBase接続のプロパティ
- Hive接続のプロパティ
- JDBC接続のプロパティ
  - JDBC接続文字列
  - Sqoopの接続レベルの引数
- JDBC V2接続のプロパティ
- Kafka接続のプロパティ
- Microsoft Azure Blobストレージ接続のプロパティ
- Microsoft Azure Cosmos DB SQL API接続のプロパティ
- Microsoft Azure Data Lake Storage Gen1接続のプロパティ
- Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2接続プロパティ
- Microsoft Azure SQL Data Warehouse接続プロパティ
- Snowflake接続プロパティ
- ソースまたはターゲットにアクセスするための接続の作成
- Hadoop接続の作成
- Hadoop接続プロパティの設定
  - クラスタ環境変数
  - クラスタのライブラリパス
  - 共通する詳細プロパティ
  - Blazeエンジン詳細プロパティ
  - Sparkの詳細プロパティ
データ型リファレンス
- データ型リファレンスの概要
- 非ネイティブ環境でのトランスフォーメーションデータ型のサポート
- 複合ファイルデータ型とトランスフォーメーションデータ型
- Hiveのデータ型とトランスフォーメーションデータ型
  - Hiveの複合データ型
- Sqoopのデータ型
関数リファレンス
- 非ネイティブ環境での関数サポート
- 関数とデータ型の処理

ユーザーガイド

10.4.0

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ブロックチェーンデータオブジェクトの概要プロパティ

概要プロパティは、ブロックチェーンデータオブジェクトの全般プロパティです。

これらのプロパティは、REST APIによって入力されます。Developer toolでプロパティ値を変更した場合は、必要に応じてブロックチェーンに同じ変更を加えます。

全般プロパティ

以下の表に、ブロックチェーンデータオブジェクトの全般プロパティを示します。

プロパティ	説明
名前	ブロックチェーンデータオブジェクトの名前。
説明	ブロックチェーンデータオブジェクトの説明。
接続	ブロックチェーン接続の名前。

オブジェクトのプロパティ

以下の表に、各トランザクションのプロパティを示します。

プロパティ	説明
名前	Informatica環境のトランザクションの名前。
説明	トランザクションの説明。
ネイティブ名	ブロックチェーンのトランザクションのネイティブ名。
パス情報	REST Webサービスのトランザクションのパス。

カラムのプロパティ

以下の表に、トランザクションが動作するアセットのカラムのプロパティを示します。

プロパティ	説明
名前	カラムの名前。
ネイティブ名	ブロックチェーンのカラムのネイティブ名。 Developer toolでネイティブ名を変更した場合は、ブロックチェーンのカラムの名前も変更する必要があります。
タイプ	カラムのデータ型。
精度	numericデータ型の最大有効桁数またはstringデータ型の最大文字数。ユーザーの要件に応じて、精度を編集できます。データがその精度の範囲を超えた場合、切り捨てられます。
スケール	データ型のスケール。
詳細プロパティ	REST APIによって設定される詳細プロパティ。詳細プロパティ isRequired=true は、必須のカラムに設定されます。
アクセスタイプ	カラムのアクセスタイプ。読み取りアクセスタイプは、カラムをソースとしてのみ使用できることを示します。読み取り/書き込みアクセスタイプは、カラムをソースとターゲット両方として使用できることを示します。例えば、ルックアップ条件で参照するカラムに対しては読み取り/書き込みアクセス権が必要です。書き込みアクセスタイプは、カラムをターゲットとしてのみ使用できることを示します。
説明	カラムの説明。 REST APIでカラム値が制限される場合、説明に有効な値が一覧表示されます。

詳細プロパティ

以下の表に、各トランザクションの詳細プロパティを示します。

プロパティ	説明
動詞	GET、POST、PUT、DELETEなどのHTTPメソッド。
プロデューサコンテンツタイプ	Webサービスに送信される要求のコンテンツタイプ。コンテンツタイプはapplication/jsonにする必要があります。
コンシューマコンテンツタイプ	Webサービスが返す応答のコンテンツタイプ。コンテンツタイプはapplication/jsonにする必要があります。
EndpointUrl	ブロックチェーンのアセットへのアクセスに使用するエンドポイントURL。
詳細プロパティ	トランザクションの詳細プロパティのリスト。以下の詳細プロパティを設定できます。 baseUrl。ブロックチェーンのアセットにアクセスするためのベースURL。ベースURLは、エンドポイントURLの先頭と一致する必要があります。 X-API-KEY。APIキーを使用してRESTサーバーへの認証を行う場合は必須です。ブロックチェーンデータオブジェクトを作成すると、X-API-KEYプロパティにはランダムな値が設定されます。その値を編集するか、プロパティを削除する必要があります。その他の詳細プロパティは、REST APIによって入力されます。例えば、ヘッダーは詳細プロパティとして表示されます。ブロックチェーンデータオブジェクトで詳細プロパティを設定すると、ブロックチェーン接続の値をオーバーライドできます。