目次

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

ユーザーガイド

ユーザーガイド

マッピング出力のバインディング

マッピング出力のバインディング

スタンドアロンのマッピングや、ワークフローに含まれるマッピングのマッピング出力を設定できます。保持されているマッピング出力をバインドして、マッピングやワークフローを再度実行するときにそれらを使用できます。

スタンドアロンのデプロイ済みマッピング

ネイティブ環境またはSparkエンジンで実行されるマッピングのモデルリポジトリにマッピング出力を保持できます。マッピング出力をマッピングパラメータにバインドして、次回マッピングを実行する際に出力の値をマッピングに渡すことができます。
スタンドアロンマッピングのマッピング出力の詳細については、『
Developerマッピングガイド
』の「マッピング出力」の章を参照してください。

ワークフローのマッピングタスク

ワークフローにSparkエンジンで実行されるマッピングを追加する場合は、マッピング出力を設定します。モデルリポジトリでマッピング出力を保持し、保持した出力をマッピングタスク入力に割り当てることができます。または、マッピング出力とワークフロー変数をバインドして、ワークフロー内で出力の値を他のタスクに渡すことができます。
Sparkエンジンでは、マッピング出力内でSUM集計タイプを使用できません。
Blazeエンジンで実行するよう設定されたマッピングをマッピングタスクが実行する場合、マッピングタスクの出力をワークフロー変数にバインドしないでください。Blazeエンジンで実行されるマッピングでは、ターゲット、ソース、エラー行の合計数が提供されません。マッピングタスクにBlazeエンジンで実行されるマッピングが含まれている場合、そのタスク出力にはゼロ(0)の値が含まれています。
ワークフローマッピングタスク内のマッピング出力の詳細については、『
Developerワークフローガイド
』の「マッピングタスク」の章を参照してください。