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

Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lakeをマッピングのターゲットとして使用できます。
Delta Lakeは、大きなテーブルにデータを保存するData Lakeリソースです。Databricksでは、独自のDeltaソフトウェアを使用して保存データを管理するので、データに高速にアクセスできます。Delta Lakeでは、ACIDトランザクションがサポートされます。
マッピングを使用して、AWSまたはAzureプラットフォームのDelta Lakeリソースにアクセスできます。次のストレージタイプのいずれかに作成したDelta Lakeテーブルにアクセスできます。
  • Azure Blob Storage
  • Azure Data Lake Storage(ADLS)Gen1またはGen2
  • Amazon Web Services(AWS)S3。
Delta Lakeリソースをマッピングで使用するには、リレーショナルデータオブジェクトを作成し、JDBC接続を使用してリソースに接続します。
Delta Lakeターゲットにデータ取り込みを実行するには、ソースがフラットファイルのパススルーマッピングを使用します。