目次

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  1. はじめに
  2. トランスフォーメーション
  3. ソーストランスフォーメーション
  4. ターゲットトランスフォーメーション
  5. アクセスポリシートランスフォーメーション
  6. アグリゲータトランスフォーメーション
  7. B2B Data Transformation
  8. クレンジングトランスフォーメーション
  9. データマスキングトランスフォーメーション
  10. データサービストランスフォーメーション
  11. 重複排除トランスフォーメーション
  12. 式トランスフォーメーション
  13. フィルタトランスフォーメーション
  14. 階層ビルダートランスフォーメーション
  15. 階層パーサートランスフォーメーション
  16. 階層プロセッサトランスフォーメーション
  17. 入力トランスフォーメーション
  18. Javaトランスフォーメーション
  19. JavaトランスフォーメーションAPIリファレンス
  20. ジョイナトランスフォーメーション
  21. ラベラトランスフォーメーション
  22. ルックアップトランスフォーメーション
  23. 機械学習トランスフォーメーション
  24. マップレットトランスフォーメーション
  25. ノーマライザトランスフォーメーション
  26. 出力トランスフォーメーション
  27. 解析トランスフォーメーション
  28. Pythonトランスフォーメーション
  29. ランクトランスフォーメーション
  30. ルータトランスフォーメーション
  31. ルール仕様トランスフォーメーション
  32. シーケンストランスフォーメーション
  33. ソータートランスフォーメーション
  34. SQLトランスフォーメーション
  35. 構造パーサートランスフォーメーション
  36. トランザクション制御トランスフォーメーション
  37. 共有体トランスフォーメーション
  38. Velocityトランスフォーメーション
  39. ベリファイヤトランスフォーメーション
  40. Webサービストランスフォーメーション

トランスフォーメーション

トランスフォーメーション

ウィンドウ関数

ウィンドウ関数

詳細モードでは、ウィンドウ関数を使用してステートフルな計算を簡潔に表現できます。ウィンドウ関数は、大規模なデータセットから小さいサブセットを取得して、処理と分析を行います。
ウィンドウ関数は、行のグループに対して動作し、各入力行の戻り値を計算します。
ウィンドウ関数を使用して、次のタスクを実行します。
  • アップストリームまたはダウンストリームの行からデータを取得します。
  • 行のグループに基づいて累積合計を計算します。
  • 行のグループに基づいて累積平均を計算します。
ウィンドウ関数を定義する前に、
[ウィンドウ]
タブで次のウィンドウプロパティを設定します。
フレーム
現在の行の位置からの物理オフセットに基づいて、現在の入力行のフレームに含まれる行を定義します。
集計関数をウィンドウ関数として使用する場合は、フレームを構成します。ウィンドウ関数のLEADとLAGは、個々の行を参照し、フレームを無視します。
パーティションキー
入力行を別々のパーティションに分割します。
パーティションキーを定義しない場合は、すべての行が単一パーティションに属します。
オーダーキー
パーティション内の行の順序を決定します。
選択するフィールドによって、パーティション内の行の位置が決まります。オーダーキーは昇順または降順にできます。オーダーキーを定義しない場合、行には特定の順序がありません。
ウィンドウ関数を含む式をパラメータ化することはできません。式がパラメータ化されている場合、マッピングタスクでウィンドウ関数を指定することはできません。