リリースガイド > 部 II: バージョン10.2.2 > 特記事項（10.2.2） > リリースタスク
  

リリースタスク

ここでは、バージョン10.2.2のリリースタスクについて説明します。リリースタスクとは、バージョン10.2.2へアップグレードしたら実行する必要のあるタスクです。

Big Data Management

ここでは、バージョン10.2.2のBig Data Managementのリリースタスクについて説明します。

Decimalデータ型

バージョン10.2.2にアップグレードする場合、高精度モードが有効化されSparkエンジンで実行されているマッピングでは、TO_DECIMAL関数とTO_DECIMAL38関数で位取り引数を使用する必要があります。関数に位取り引数がないと、マッピングは失敗します。
例えば、アップグレード前のマッピングで高精度モードを使用し、式TO_DECIMAL(3)が含まれる場合、アップグレードされたマッピングをSparkエンジンで実行する前に、位取り引数を指定する必要があります。式に位取り引数がある場合、式はTO_DECIMAL(3,2)のようになります。
詳細については、『Informatica Big Data Management 10.2.2ユーザーガイド』を参照してください。

一括取り込み

バージョン10.2.2では、一括取り込みツールを使用することで、増分ロードを使用したデータの取り込みができるようになりました。
バージョン10.2.2にアップグレードすると、一括取り込みの仕様もアップグレードされますが、増分ロードは無効化されています。増分ロードを既存の仕様で実行するには、次のタスクを完了します。
  1. 1. 仕様を編集します。
  2. 2. ［定義］ページで、［増分ロードを有効にする］を選択します。
  3. 3. ［ソース］ページと［ターゲット］ページで、増分ロードオプションを設定します。
  4. 4. 仕様を保存します。
  5. 5. 仕様をデータ統合サービスに再デプロイします。
注: 再デプロイされた一括取り込みの仕様は、Sparkエンジンで実行されます。
詳細については、『Informatica Big Data Management 10.2.2一括取り込みガイド』を参照してください。

Pythonトランスフォーメーション

バージョン10.2.2にアップグレードすると、PythonトランスフォーメーションによってBig Data Managementでのデータ処理がより効率的になります。
パフォーマンスを向上させるため、Hadoop接続で次のSpark詳細プロパティを設定します。
infaspark.pythontx.exec
Data Engineering Integration用のSparkエンジンでPythonトランスフォーメーションを実行するために必要です。Hadoopクラスタの作業ノード上のPython実行可能バイナリの場所。
例えば、以下を設定します。
infaspark.pythontx.exec=/usr/bin/python3.4
データ統合サービスマシン上でPythonのインストールを使用する場合、データ統合サービスマシン上のInformaticaインストールディレクトリのPython実行可能バイナリに値を設定します。
例えば、以下を設定します。
infaspark.pythontx.exec=INFA_HOME/services/shared/spark/python/lib/python3.4
infaspark.pythontx.executorEnv.PYTHONHOME
Data Engineering IntegrationとData Engineering Streaming用のSparkエンジンでPythonトランスフォーメーションを実行するために必要です。Hadoopクラスタの作業ノード上のPythonインストールディレクトリの場所。
例えば、以下を設定します。
infaspark.pythontx.executorEnv.PYTHONHOME=/usr
データ統合サービスマシン上でPythonのインストールを使用する場合、データ統合サービスマシン上のPythonインストールディレクトリの場所を使用します。
例えば、以下を設定します。
infaspark.pythontx.executorEnv.PYTHONHOME=
INFA_HOME/services/shared/spark/python/
詳細プロパティを設定してからは、SparkエンジンではPythonトランスフォーメーションでPythonコードを実行するのにJepを使用しません。
Pythonのインストールの詳細については、『Informatica Big Data Management 10.2.2統合ガイド』を参照してください。

Big Dataストリーミング

ここでは、バージョン10.2.2のBig Data Streamingのリリースタスクについて説明します。

Kafkaターゲット

バージョン10.2.2では、Kafkaターゲットのキーヘッダーポートのデータ型はバイナリになりました。以前は、キーヘッダーポートのデータ型は文字列でした。
アップグレードをしてから、既存のストリーミングマッピングを実行するには、データオブジェクトを再作成して、新しく作成したデータオブジェクトでストリーミングマッピングをアップデートする必要があります。
データオブジェクトの再作成の詳細については、『Big Data Management 10.2.2統合ガイド』を参照してください。

Kafka接続のプロパティ

アップグレードをしてから、Kafka接続については、Kafkaメッセージングブローカーのバージョンを0.10.1.x～2.0.0に設定します。

PowerExchange Adapters for Informatica

ここでは、バージョン10.2.2のInformaticaアダプタのリリースタスクについて説明します。

PowerExchange for HBase

バージョン10.2.2では、HBaseリソース内のデータをルックアップするには、マッピングをSparkエンジンで実行することが必要になりました。
前にマッピングをネイティブ環境で実行してHBaseリソースでデータをルックアップするよう設定した場合、実行エンジンをバージョン10.2.2にアップグレードしてからSparkにアップデートする必要があります。そうしないと、マッピングは失敗します。
詳細については、『Informatica PowerExchange for HBase 10.2.2ユーザーガイド』を参照してください。

PowerExchange for Microsoft Azure SQL Data Warehouse

前のリリースからバージョン10.2.2にアップグレードしてからは、次のデータ型を含む既存のマッピングはSparkエンジンで実行時に失敗します。
既存のマッピングを正常に実行するには、当該データ型を文字列データ型にマッピングするかオブジェクトを再インポートする必要があります。
詳細については、『Informatica PowerExchange for Microsoft Azure SQL Data Warehouse 10.2.2ユーザーガイド』を参照してください。