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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. データプレビュー
  10. クラスタワークフロー
  11. プロファイル
  12. 監視
  13. 階層データ処理
  14. 階層データ処理設定
  15. スキーマが変更された階層データの処理
  16. インテリジェント構造モデル
  17. ブロックチェーン
  18. ステートフルコンピューティング
  19. 付録 A: 接続リファレンス
  20. 付録 B: データ型リファレンス
  21. 付録 C: 関数リファレンス

User Guide

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アップデートストラテジトランスフォーメーションを使用したHiveターゲットの更新

アップデートストラテジトランスフォーメーションを使用したHiveターゲットの更新

Sparkエンジンで実行されるマッピングの場合、アップデートストラテジタスクを実行するためのHive MERGE文を使用できます。クエリでINSERT、UPDATEまたはDELETEの代わりにMERGE文を使用すると、処理がより効率的になります。
Hive MERGEを使用するには、アップデートストラテジトランスフォーメーションの詳細プロパティで、当該オプションに
true
を選択します。
マッピングはHive MERGEオプションを無視し、データ統合サービスはINSERT、UPDATEおよびDELETEを使用して、次のシナリオで操作を実行します。
  • マッピングはBlazeエンジンで実行されます。
  • HadoopディストリビューションでHive MERGEが制限されています。
マッピングのログには、制限事項が結果に影響したかどうかを含む、操作の結果が含まれます。
パーティション化カラムまたはバケット化カラムに更新が影響した場合、カラムへの更新は省略されます。
Developer toolとデータ統合サービスは、この制限に対して検証を行いません。アップデートストラテジの式がこれらの制限事項に違反した場合、マッピングが予期しない結果になることがあります。