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

Blazeエンジンでのマッピングのルールとガイドライン

Blazeエンジンでのマッピングのルールとガイドライン

Blazeエンジンでは、次の実行時の違いを考慮します。
  • Hadoop環境では、カラムにデータエラーのあるソースでは、そのカラムの値はNULLになります。ネイティブ環境では、カラムにデータエラーのある行はデータ統合サービスによって処理されません。
  • フラットファイルソースから読み取るマッピングをキャンセルすると、フラットファイルデータをHDFSにコピーするファイルコピープロセスは引き続き実行される場合があります。データ統合サービスはこのプロセスを強制終了するコマンドをHiveセッションログに記録し、HDFSにコピーされたすべてのデータをクリーンアップします。必要に応じて、ファイルのコピープロセスを強制終了するコマンドを実行できます。
  • Hive 2.0以上を使用する場合、Blazeエンジンは位取りの値を保証します。例えば、BlazeエンジンがHive 2.0を使用して9桁の位取りの10進数の
    1.1234567
    を処理すると、出力は
    1.123456700
    になります。