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

データプレビュートランスフォーメーションでの

データプレビュートランスフォーメーションでの

トランスフォーメーションをプレビューポイントとして使用する場合、Sparkエンジンでのデータプレビュージョブの処理方法が異なる場合があります。
トランスフォーメーションをプレビューポイントとして選択すると、Sparkエンジンでは
[行順序を保持]
プロパティの設定時のソート済み順序が保持されない場合があります。
Rankトランスフォーメーション
RankトランスフォーメーションをSparkエンジン上のデータプレビューのプレビューポイントして選択すると、行順序は保持されます。
Sorterトランスフォーメーション
マッピングのプレビューポイントより前でSorterトランスフォーメーションを使用してデータをプレビューするときに、ソート済みの行順序を保持するには、すべての行を表示するように設定します。
  1. [ウィンドウ]
    メニューで
    [設定]
    を開きます。
  2. [Informatica]
    [実行設定]
    [データビューア]
    に移動します。
  3. [結果]
    タブの
    [行]
    セクションで
    [すべての行を表示]
    を選択します。
複数の出力グループがあるトランスフォーメーション
Sparkエンジンを使用してデータをプレビューする場合に、トランスフォーメーションに複数の出力グループが設定されていると、次のトランスフォーメーションをプレビューポイントとして使用することはできません。

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