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

トランスフォーメーションの概要

トランスフォーメーションの概要

ネイティブ環境と非ネイティブ環境との間で違いがあるため、非ネイティブ環境で特定のトランスフォーメーションのみが有効な場合や、制限付きで有効な場合があります。一部の関数、式、データ型、および変数のフィールドは、非ネイティブ環境で無効になります。
トランスフォーメーションやトランスフォーメーションの動作が、非ネイティブ環境で有効になるか、制限付きで有効になるかに影響する可能性がある、次の処理の違いを考慮します。
  • 計算クラスタは、分散処理を使用し、異なるノードでデータを処理します。各ノードが、他のノードで処理されているデータにアクセスすることはありません。その結果、ランタイムエンジンではデータが生成された順序を判断できない場合があります。
  • 非ネイティブ環境ではランタイムエンジンごとにマッピングロジックの処理を変えることができます。
  • Sparkエンジン上のバッチマッピングのほとんどの処理動作は、ストリーミングマッピングにも適用されます。
次の表は、各トランスフォーメーションと、非ネイティブ環境の各エンジンに対するサポートを一覧表示しています。
トランスフォーメーション
サポートされるエンジン
この表に一覧表示されていないトランスフォーメーションは非ネイティブ環境ではサポートされません。
アドレスバリデータ
  • Blaze
  • Spark
アグリゲータ
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
大文字小文字変換プログラム
  • Blaze
  • Spark
分類子
  • Blaze
  • Spark
比較
  • Blaze
  • Spark
統合
  • Blaze
  • Spark
データマスキング
  • Blaze
  • Spark*
データプロセッサ
  • Blaze
ディシジョン
  • Blaze
  • Spark
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
フィルタ
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
Java
  • Blaze
  • Spark*
ジョイナ
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
キージェネレータ
  • Blaze
  • Spark
ラべラ
  • Blaze
  • Spark
ルックアップ
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
一致
  • Blaze
  • Spark
マージ
  • Blaze
  • Spark
ノーマライザ
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
パーサー
  • Blaze
  • Spark
Python
  • Spark*
  • Databricks Spark
ランク
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
ルーター
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
シーケンスジェネレータ
  • Blaze
  • Spark
ソーター
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
標準化
  • Blaze
  • Spark
共有体
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
アップデートストラテジ
  • Blaze
  • Spark
加重平均
  • Blaze
  • Spark
Window
  • Spark**
* バッチマッピングおよびストリーミングマッピングの両方でサポートされます。
** ストリーミングマッピングのみでサポートされます。詳細については、『
Data Engineering Streamingユーザーガイド
』を参照してください。