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  1. 前言
  2. 转换简介
  3. 转换端口
  4. 转换缓存
  5. 地址验证器转换
  6. 汇总器转换
  7. 关联转换
  8. 离散记录异常转换
  9. 大小写转换器转换
  10. 分类器转换
  11. 比较转换
  12. 合并转换
  13. 数据屏蔽转换
  14. 数据处理器转换
  15. 判定转换
  16. 重复记录异常转换
  17. 表达式转换
  18. 筛选器转换
  19. 层次结构到关系转换
  20. Java 转换
  21. Java 转换 API 引用
  22. Java 表达式
  23. 联接器转换
  24. 键生成器转换
  25. 标签创建器转换
  26. 查找转换
  27. 查找缓存
  28. 动态查找缓存
  29. 匹配转换
  30. 字段分析中的匹配转换
  31. 标识分析中的匹配转换
  32. 规范器转换
  33. 合并转换
  34. 解析器转换
  35. Python 转换
  36. 等级转换
  37. 读取转换
  38. 关系到层次结构转换
  39. REST Web 服务使用者转换
  40. 路由器转换
  41. 序列生成器转换
  42. 排序器转换
  43. SQL 转换
  44. 标准创建器转换
  45. 联合转换
  46. 更新策略转换
  47. Web 服务使用者转换
  48. 解析 Web 服务 SOAP 消息
  49. 生成 Web 服务 SOAP 消息
  50. 加权平均值转换
  51. 窗口转换
  52. 写入转换
  53. 转换分隔符

Developer 转换指南

Developer 转换指南

本地和非本地环境下的转换

本地和非本地环境下的转换

在非本地环境和本地环境下运行的映射可以返回不同的结果。
请考虑以下处理差异:
  • 非本地环境使用分布式处理并在不同的节点上处理数据。每个节点都无权访问其他节点正在处理的数据。因此,运行时引擎可能无法确定数据的产生顺序。所以,当您在非本地环境下运行某个映射并在本地环境下运行同一映射时,这两个映射都会返回正确的结果,但结果可能不相同。
  • 非本地环境下的每个运行时引擎对映射逻辑的处理都可以不同。在非本地环境下,Informatica 转换可能完全受支持、有限受支持或不受支持。同样,在本地环境下,某些 Informatica 转换和转换行为可能不受支持。
下表列出了非本地环境中的转换和对不同引擎的支持:
转换
支持的引擎
本表中未列出的转换在非本地环境下不受支持。
地址验证器
  • Blaze
  • Spark
汇总器
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
大小写转换器
  • Blaze
  • Spark
分类器
  • Blaze
  • Spark
比较
  • Blaze
  • Spark
整合
  • Blaze
  • Spark
数据屏蔽
  • Blaze
  • Spark*
数据处理器
  • Blaze
判定
  • Blaze
  • Spark
表达式
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
筛选器
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
Java
  • Blaze
  • Spark*
联接器
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
键生成器
  • Blaze
  • Spark
标签创建器
  • Blaze
  • Spark
查找
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
匹配
  • Blaze
  • Spark
合并
  • Blaze
  • Spark
规范器
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
解析器
  • Blaze
  • Spark
Python
  • Spark*
  • Databricks Spark
等级
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
路由器
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
序列生成器
  • Blaze
  • Spark
排序器
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
标准创建器
  • Blaze
  • Spark
联合
  • Blaze
  • Spark*
  • Databricks Spark
更新策略
  • Blaze
  • Spark
加权平均值
  • Blaze
  • Spark
窗口
  • Spark**
* 支持批处理映射和流映射。
** 仅支持流映射。有关详细信息,请参阅《
Data Engineering Streaming 用户指南
》。