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

Data Engineering Integrationのエンジン

Data Engineering Integrationのエンジン

マッピングを実行するときに、ネイティブ環境で実行するか、HadoopやDatabricksなどの非ネイティブ環境で実行するかを選択できます。マッピングを検証するときは、1つのエンジンまたはすべてのエンジンに対して検証できます。Developer toolは、各エンジンの検証メッセージを返します。
ネイティブ環境でマッピングを実行する場合は、Informaticaドメインのデータ統合サービスがマッピングを実行します。非ネイティブ環境でマッピングを実行する場合は、データ統合サービスがランタイム処理を非ネイティブ環境の計算クラスタにプッシュします。
非ネイティブ環境でマッピングを実行する場合は、データ統合サービスが独自のルールベースの方法を使用して、マッピングを実行する最適なエンジンを決定します。このルールベースの方法では、マッピングソースとマッピングロジックが評価されてエンジンが決定されます。データ統合サービスは、マッピングロジックをエンジンが処理できるコードに変換し、そのコードをエンジンに転送します。
次の図は、処理環境とそれらの環境のランタイムエンジンを示しています。
この図では、「ネイティブ環境」の見出しの下にデータ統合サービスが示され、「非ネイティブ環境」の見出しの下にBlazeエンジン、Sparkエンジン、およびDatabricks Sparkエンジンが示されています。