Informaticaマッピング
ここでは、バージョン10.2.2の新しいInformaticaマッピング機能について説明します。
データ型
バージョン10.2.2では、Sparkエンジンで実行されるバッチマッピングで高精度モードを有効化できるようになりました。Sparkエンジンでは、最大精度38桁で10進値を処理できます。
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。
マッピング出力
バージョン10.2.2では、Sparkエンジンのワークフローでマッピングタスクとして実行されるバッチマッピングでマッピング出力を使用できるようになりました。マッピング出力をモデルリポジトリに保持することも、ワークフロー変数にマッピング出力をバインドすることもできます。
詳細については、『Informatica 10.2.2 Developerマッピングガイド』の「マッピング出力」の章および『Informatica 10.2.2 Developerワークフローガイド』の「マッピングタスク」の章を参照してください。
マッピングパラメータ
バージョン10.2.2では、ネイティブ環境と非ネイティブ環境で実行されるアグリゲータ、式、およびランクの各トランスフォーメーションで、パラメータをポート式に割り当てるようになりました。
詳細については、『Informatica 10.2.2 Developer Mapping Guide』の「パラメータの割り当て先」と「動的マッピング」の章を参照してください。
最適化レベル
バージョン10.2.2では、マッピングおよびマッピングタスクのAuto最適化レベルを設定できるようになりました。Auto最適化レベルにより、データ統合サービスでは実行モードおよびマッピング内容に基づいて最適化を適用します。
新しいマッピングでの最適化レベルのデフォルトは、Autoです。
バージョン10.2.2へアップグレードしても、最適化レベルはマッピングに設定されたものと同じものが保持されます。アップグレードされたマッピングでAuto最適化レベルを使用するには、最適化レベルを手動で変更する必要があります。
詳細については、『Informatica 10.2.2 Developerマッピングガイド』の「最適化レベル」の章を参照してください。
Sqoop
バージョン10.2.2では、Sqoopの次の新機能を利用できます。
- 増分データ抽出のサポート
- Sqoopマッピングを設定することで、IDまたはタイムスタンプに基づく増分データ抽出を実行できます。増分データ抽出を使用すると、Sqoopでは最後のデータ抽出から変更されたデータのみが抽出されます。増分データ抽出により、マッピングのパフォーマンスが向上します。
- Vertica接続のサポート
- Sqoopの設定により、Verticaソースからのデータ読み取りやVerticaターゲットへのデータ書き込みができます。
- Sqoopパススルーマッピング向けのSparkエンジン最適化
- SqoopソースのパススルーマッピングをSparkエンジンで実行すると、データ統合サービスでは次のシナリオでマッピングパフォーマンスを最適化します。
- - カスタムDDLクエリによって作成されたHiveターゲットにデータを書き込みます。
- - カスタムDDLクエリによってパーティション化されているかカスタムDDLクエリによってパーティション化およびバケット化されている既存のHiveターゲットにデータを書き込みます。
- - パーティション化もバケット化もされている既存のHiveターゲットにデータを書き込みます。
- --infaownername引数のサポート
- --infaownername引数を設定することにより、Sqoopでデータオブジェクトの所有者名を認める必要があるかどうかを示すことができます。
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。