Communities
A collaborative platform to connect and grow with like-minded Informaticans across the globe
Product Communities
Connect and collaborate with Informatica experts and champions
Discussions
Have a question? Start a Discussion and get immediate answers you are looking for
User Groups
Customer-organized groups that meet online and in-person. Join today to network, share ideas, and get tips on how to get the most out of Informatica
Get Started
Community Guidelines
Knowledge Center
Troubleshooting documents, product guides, how to videos, best practices, and more
Knowledge Base
One-stop self-service portal for solutions, FAQs, Whitepapers, How Tos, Videos, and more
Support TV
Video channel for step-by-step instructions to use our products, best practices, troubleshooting tips, and much more
Documentation
Information library of the latest product documents
Velocity (Best Practices)
Best practices and use cases from the Implementation team
Learn
Rich resources to help you leverage full capabilities of our products
Trainings
Role-based training programs for the best ROI
Certifications
Get certified on Informatica products. Free, Foundation, or Professional
Product Learning Paths
Free and unlimited modules based on your expertise level and journey
Resources
Library of content to help you leverage the best of Informatica products
Tech Tuesdays Webinars
Most popular webinars on product architecture, best practices, and more
Product Availability Matrix
Product Availability Matrix statements of Informatica products
SupportFlash
Monthly support newsletter
Support Documents
Informatica Support Guide and Statements, Quick Start Guides, and Cloud Product Description Schedule
Product Lifecycle
End of Life statements of Informatica products
Ideas
Events
Change Request Tracking
Marketplace
日本語
  • Data Engineering Integration 10.4.0
  • 所有产品

目次

Search

  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

前へ 次へ

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

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

ストリーミングマッピングには、バッチマッピングには適用されない追加の処理ルールがあります。

マッピングの検査

マッピング検証は、次の場合に失敗します。
  • ルックアップがデータオブジェクトである。
  • アグリゲータトランスフォーメーションが、不等式ルックアップ条件を使用して設定されたルックアップトランスフォーメーションと同じストリーミングパイプライン内にある。
  • ランクトランスフォーメーションが、不等式ルックアップ条件を使用して設定されたルックアップトランスフォーメーションと同じストリーミングパイプライン内にある。
  • パイプラインには、不等式条件で設定された複数のパッシブルックアップトランスフォーメーションが含まれています。
次のような場合に、マッピングが失敗します。
  • トランスフォーメーションが未接続。

一般的なガイドライン

次の一般的なガイドラインを考慮してください。
  • データの検索に浮動小数点データ型を使用すると、予期しない結果が返される場合があります。
  • ルックアップトランスフォーメーションを使用して、フラットファイル、HDFSデータ、Hiveデータ、リレーショナルデータ、およびHBaseデータ内のデータを検索します。
  • DataFramesのクロス結合を回避するために、NULL値での一致を無視するようにルックアップトランスフォーメーションを設定します。

HBaseルックアップ

キャッシュされていないHBaseテーブルに対してルックアップトランスフォーメーションを使用するには、次の手順を実行します。
  1. HBaseデータオブジェクトを作成します。HBaseデータオブジェクトのリソースとしてHBaseテーブルを追加するときに、ROW IDカラムを含めます。
  2. HBaseデータ読み取り操作を作成して、ストリーミングマッピングにインポートします。
  3. マッピングにデータ操作をインポートする場合は、
    ［ルックアップ］
    オプションを選択します。
  4. ［ルックアップ］タブで、以下のオプションを設定します。
    • ［ルックアップカラム］。ROW IDの等式条件を指定します。
    • 演算子。指定 =
  5. HBaseテーブル内のすべての日付値の形式が有効なJava日付形式であることを確認します。この形式は、データオブジェクト読み取り操作の
    ［詳細プロパティ］
    タブの
    ［日付/時刻形式］
    プロパティで指定します。
HBaseルックアップで一致が検出されない場合は、すべてのカラムがNULL値である行が生成されます。ルックアップトランスフォーメーションの後にフィルタトランスフォーメーションを追加して、NULL値を除外することができます。
マッピング検証は、次の場合に失敗します。
  • 条件にROW IDが含まれていない。
  • このトランスフォーメーションにIF条件が含まれている。
  • トランスフォーメーションに複数の条件が含まれている。
  • 入力カラムが日付型である。