Big Dataストリーミング
ここでは、バージョン10.2.1の新しいBig Data Streaming機能について説明します。
ソースおよびターゲット
バージョン10.2.1では、ストリーミングマッピングで次のソースとターゲットに対して読み取りまたは書き込みを行うことができます。
- •Azureイベントハブ。イベントハブイベントの読み取りまたは書き込みを行うAzure EventHubデータオブジェクトを作成します。Azure EventHub接続を使用して、ソースまたはターゲットとしてMicrosoft Azureイベントハブにアクセスできます。Developer toolで、またはinfacmdを使用して、Azure Eventhub接続を作成および管理できます。
- •Microsoft Azure Data Lake Store。Azure Data Lake Storeのデータオブジェクトを作成して、Azure Data Lake Storeに書き込みます。Azure Data Lake Store接続を使用して、ターゲットとしてのMicrosoft Azure Data Lake Storeテーブルにアクセスできます。Developer toolでMicrosoft Azure Data Lake Store接続を作成および管理できます。
- •JDBC準拠のデータベース。JDBC接続を使用してリレーショナルデータオブジェクトを作成します。
詳細については、『Informatica Big Data Streaming 10.2.1 User Guide』の「Sources in a Streaming Mapping」および「Targets in a Streaming Mapping」の章を参照してください。
ストリーミングマッピングでのステートフルコンピューティング
10.2.1では、式トランスフォーメーションでウィンドウ関数を使用して、ストリーミングマッピングでステートフルな計算を実行できます。
詳細については、『Informatica Big Data Streaming 10.2.1 User Guide』の「Streaming Mappings」の章を参照してください。
トランスフォーメーションサポート
バージョン10.2.1では、ストリーミングマッピングで次のトランスフォーメーションを使用できます。
ルックアップトランスフォーメーションによるストリーミングマッピングでは、HBaseデータに対してキャッシュを使用しないルックアップを実行できます。
詳細については、『Informatica Big Data Streaming 10.2.1 User Guide』の「Streaming Mappings」の章を参照してください。
パーティション化されHiveターゲットテーブルの切り詰め
バージョン10.2.1では、パーティションの有無にかかわらず、外部または管理対象Hiveテーブルを切り詰めることができます。
Hiveターゲットの切り詰めの詳細については、『Informatica Big Data Streaming 10.2.1 User Guide』の「Streaming Mapping」の章を参照してください。