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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

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クラスタワークフローの概要

クラスタワークフローの概要

ワークフローは、マッピングやその他のタスクをクラウドプラットフォームクラスタ上で実行するクラスタを作成するために実行できます。
クラスタワークフローでは、データ統合サービスとクラウドプラットフォームとの間の通信を可能にする、クラウドプロビジョニング設定やクラスタ接続などのその他の要素が使用されます。
1つのクラスタワークフローには1つのクラスタの作成タスクが含まれ、このタスクは、作成するクラスタに関する情報を使用して設定します。エフェメラルクラスタを作成する場合、クラスタの削除タスクを含められます。エフェメラルクラスタは、マッピングおよびその他のタスクを実行し、タスクが完了したら終了するクラウドプラットフォームクラスタです。クラウドプラットフォームリソースを保存するエフェメラルクラスタを作成します。
Hadoop環境のAmazon AWSまたはMicrosoft Azureクラウドプラットフォームで実行するクラスタを作成するためのクラスタワークフローを作成します。Databricks環境で実行するDatabricksクラスタを作成するためのクラスタワークフローを作成します。
Azureプラットフォームでは、ADLS Gen2リソースにアクセスするエフェメラルHDInsightクラスタを作成できます。AWSプラットフォームでは、S3、Redshift、およびSnowflakeリソースにアクセスするエフェメラルAmazon EMRクラスタを作成できます。
クラスタをCloudera Altus上で作成するには、クラスタワークフローを自動化するタスクを実行する、コマンドタスクを持つワークフローを作成します。Cloudera Altusでのクラスタ作成の詳細については、Informatica Documentation Portalの記事「How to Create Cloudera Altus Clusters with a Cluster Workflow in Big Data Management」を参照してください。