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

階層型から階層型へのデータ処理

階層型から階層型へのデータ処理

階層データを階層データに変換するマッピングでは、1つ以上の階層入力グループから読み取りを行って、1つの階層出力グループに書き込むことができます。
特定のスキーマから別のスキーマに階層入力を変換できます。プリミティブフィールド、構造、および配列からデータを読み取り、データを別の構造に変換できます。
また、変換中のデータを変換することもできます。データソースの結合、グループ化フィールドとソート順フィールドの設定、特定の情報のフィルタリング、受信データと出力データの集計を行うことができます。
次の図に、階層プロセッサトランスフォーメーションを使用して階層データを異なる構造の階層データに変換するマッピングの例を示します。
このマッピングは、ターゲットに接続された階層プロセッサトランスフォーメーションに接続されたソースを示しています。Mapping Designerで[階層プロセッサ]トランスフォーメーションが選択されており、[階層プロセッサ]タブが選択されています。[受信フィールド]パネルには、CompanyName(文字列)とOrders(配列)というフィールドを持つ1つの入力グループが表示されています。Orders配列には、OrderPrice、OrderDate、Street、City、State、Country、およびZipCodeフィールドが含まれています。[出力フィールド]パネルには、CompanyName(文字列)、Orders(配列)、およびTotalOrderPrice(倍精度)というフィールドを持つ1つの出力グループが含まれています。Orders配列には、OrderPrice(倍精度)、OrderDate(文字列)、Items(配列)、およびOrderAddress(構造)というフィールドが含まれています。
このマッピングでは、データソースは注文と項目のデータを含むJSONファイルです。データは、注文情報を含んだ別のJSONファイルに渡されます。[階層プロセッサ]トランスフォーメーションが選択されており、
[階層プロセッサ]
タブに受信データと出力データの構造が表示されています。