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

アクティブPythonトランスフォーメーションとパッシブPythonトランスフォーメーション

アクティブPythonトランスフォーメーションとパッシブPythonトランスフォーメーション

Pythonトランスフォーメーションでは、トランスフォーメーションがアクティブかパッシブかによって、生成される出力行が異なります。
トランスフォーメーションを作成したら、トランスフォーメーションがアクティブかパッシブかを変更できません。

アクティブPythonトランスフォーメーション

アクティブトランスフォーメーションは、トランスフォーメーションの前後で行数を変更できます。
出力の行数を定義するには、コード内でgenerateRow()メソッドを呼び出して、各出力行を定義します。1つの入力行から複数の出力行を生成するか、複数の入力行から1つの出力行を生成するかを選択することもできます。例えば、トランスフォーメーションに開始日と終了日を表す2つの入力ポートが含まれている場合は、generateRow()メソッドを呼び出して、開始日と終了日の間の各日付に出力行を生成できます。

パッシブPythonトランスフォーメーション

パッシブトランスフォーメーションでは、トランスフォーメーションの前後で行数を変更できません。このトランスフォーメーションでは、各入力行を処理した後にgenerateRow()メソッドを呼び出して、出力行を生成します。