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

ユーザーガイド

ユーザーガイド

Hiveターゲットの切り詰め

Hiveターゲットの切り詰め

Hiveターゲットテーブルを切り詰めて、テーブルの内容を削除します。Hadoop環境の内部および外部のHiveテーブルを切り詰めることが出来ます。
HiveテーブルプロパティのHiveテーブルを切り詰めます。次の図はHiveテーブルプロパティを示します。
この図は、Hiveテーブルの[プロパティ]ビューを示します。設定するプロパティは、[詳細]タブにあります。[ターゲットテーブルの切り詰め]と[Hiveターゲットパーティションを切り詰めます]のプロパティが選択されています。これらのプロパティの隣にチェックマークがあります。
Hiveテーブル全体を切り詰めるには、ターゲットテーブルを切り詰めるためのオプションを選択します。
トランスフォーメーションが入力データを受信するHiveテーブルでパーティションのみを切り詰めるには、ターゲットテーブルの切り詰めと、Hiveターゲットテーブルでのパーティションの切り詰めを選択する必要があります。
入力データがすべてのパーティションに影響を与えテーブル全体が切り詰められる原因になる可能性があるため、[ターゲットテーブルの切り詰め]オプションおよび[ターゲットパーティションの切り詰め]オプションの両方を選択する必要があります。
バケット化およびパーティション化された内部または外部のHiveテーブルを切り詰めるように、マッピングを設計できます。
Hadoop環境で実行するマッピングのHiveテーブルを切り詰める場合は、次の制限事項を考慮します。
  • データ統合サービスでは、データが挿入されるHiveターゲットのパーティションを切り詰めることが出来ます。
  • Hiveバージョン0.7のHiveテーブルにデータを上書きするためには、ターゲットテーブルを切り詰める必要があります。データ統合サービスは、Hiveターゲットにデータを書き込む際は、書き込み、更新オーバーライド、削除、挿入、およびアップデートストラテジのプロパティを無視します。