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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

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mまたはnum-mappers

mまたはnum-mappers

mまたはnum-mappers引数は、データのインポートとエクスポートを並行して行うためにSqoopが使用する必要があるマップタスクの数を定義します。
以下の構文を使用します。
-m <マップタスクの数>
--num-mappers <マップタスクの数>
m引数またはnum-mappers引数を設定した場合、Sqoopが作業単位を分割するときに基準にするカラムを指定するために、split-by引数も指定する必要があります。
m引数またはnum-mappers引数を使用して、並行処理の度合いを増やします。パフォーマンスを最適にするために、異なる値を試す必要がある場合もあります。
m引数またはnum-mappers引数を設定してSparkエンジンまたはBlazeエンジン上でSqoopマッピングを実行する場合、Sqoopは、ファイルサイズに基づいてパーティションを動的に作成します。
BlazeまたはSparkエンジンでデータをエクスポートするためにnum-mappers引数を設定する場合、Sqoopは引数を無視します。BlazeまたはSparkエンジンが作成する中間ファイルの数に基づいて、Sqoopはマップタスクを作成します。