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

Hadoop環境でのSqoopマッピング

Hadoop環境でのSqoopマッピング

Sqoop接続を有効にしたJDBC接続を使用して、SqoopソースまたはSqoopターゲットをインポートしてマッピングを作成できます。Sqoopマッピングは、BlazeおよびSparkの各エンジンで実行できます。
Cloudera Connector Powered by TeradataまたはHortonworks Connector for Teradataを使用する場合、BlazeエンジンまたはSparkエンジン上でマッピングを実行できます。MapR Connector for Teradataを使用する場合は、Sparkエンジンでマッピングを実行できます。
マッピングで、追加のSqoop引数を指定し、Sqoopコネクタを無効化できます。
externaljdbcjars
ディレクトリからのSqoop接続に必要なType 4 JDBCドライバ.jarファイルを追加または削除した場合、変更が有効になるのはデータ統合サービスを再起動してからです。マッピングをBlazeエンジンで実行した場合、変更が有効になるのはデータ統合サービスとBlazeグリッドマネージャを再起動してからです。マッピングを初めて実行する場合には、データ統合サービスとBlazeグリッドマネージャを再起動する必要はありません。データ統合サービスとBlazeグリッドマネージャを再起動する必要があるのは、それに続いてマッピングが実行された場合のみです。