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

Spark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

Sparkエンジンの処理ルールには、データ統合サービスの処理ルールと異なるものがあります。

マッピング検証

マッピング検証は、次の場合に失敗します。
  • 大文字小文字の区別が無効。

データキャッシュの最適化

トランスフォーメーションのデータキャッシュを、可変長を使用してデータを格納するように最適化することはできません。