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

検証環境

検証環境

[検証環境]
のプロパティは、Developer toolがネイティブ実行環境または非ネイティブ実行環境のどちらのマッピング定義を確認するかを示します。
[検証環境]
では、次のプロパティを設定できます。
Native
デフォルト環境です。データ統合サービスは、ネイティブ環境でマッピングを実行します。
Hadoop
Hadoop環境でマッピングを実行します。データ統合サービスは、トランスフォーメーションロジックをHadoop接続を通じてHadoopクラスタにプッシュします。マッピングを処理するエンジンを選択します。BlazeまたはSparkエンジンを選択できます。
Databricks
Databricks環境でマッピングを実行します。データ統合サービスは、トランスフォーメーションロジックをDatabricks接続を通じてDatabricksクラスタにプッシュします。Databricksクラスタは、Databricks Sparkエンジンでマッピングを処理します。
マッピングパラメータを使用してマッピングの実行環境を示すことができます。実行環境を選択するときに、
[パラメータの割り当て]
をクリックします。文字列パラメータを設定します。デフォルト値をnative、hadoop、またはspark-databricksに設定します。
マッピングを検証する際に、
[検証環境]
で選択した各エンジンに対して検証が実行されます。各エンジンに特有の検証エラーが、検証ログに記録される場合があります。少なくとも1つのエンジンに対してマッピングが有効な場合に、マッピングが有効になります。その他のエンジンのエラーは、検証ログに警告として表示されます。マッピングが複数のエンジンに有効な場合は、実行プランを参照してどのエンジンでジョブを実行するかを決定できます。
次の図は、検証ログのサンプルを示しています。
この図は、検証ログビューです。情報メッセージのエラーは、該当するマッピングの下に表示されます。