PowerExchange Adapters for Informatica

PowerExchange for Amazon Redshift

• •キャッシュを使用するルックアップ操作はSparkエンジンのルックアップテーブルをキャッシュするよう、キャッシュを使用しないルックアップ操作はネイティブ環境に設定することができます。
• •サーバーサイド暗号化では、ネイティブ環境とSparkエンジンの接続で、AWSキー管理サービスによって生成される顧客マスタキーIDを設定できます。

PowerExchange for Amazon S3

• •クライアントサイド暗号化では、ネイティブ環境の接続で、AWSキー管理サービスによって生成される顧客マスタキーIDを設定できます。サーバーサイド暗号化では、ネイティブ環境とSparkエンジンの接続で、AWSキー管理サービスによって生成される顧客マスタキーIDを設定できます。
• •サーバーサイド暗号化の場合、ファイルをバケットにアップロードする際にデータを暗号化するために、Amazon S3が管理する暗号化キーまたはAWS KMSが管理する顧客マスタキーを設定します。
• •Amazon S3では、次のデータソース形式からAmazon S3ファイルデータオブジェクトを作成できます。
• - インテリジェント構造モデル
PowerExchange for Amazon S3のインテリジェント構造モデル機能は、テクニカルプレビューで利用できます。テクニカルプレビュー機能はサポートされていますが、本番環境には対応していません。非本番環境でのみ使用することをお勧めします。
• - JSON
• - ORC
• •ネイティブ環境とSparkエンジンでAmazon S3にデータを書き込む場合は、ORCデータをZlib圧縮形式で圧縮します。
• •Amazon S3ターゲットは、ターゲットセッションのプロパティで［ターゲットの作成］オプションを使用して作成します。
• •Sparkエンジンで複合データ型を使用すると、Avroファイル形式やParquetファイル形式で階層データの読み取りおよび書き込みをすることができます。
• •Amazon S3ソースは、マッピングでの動的ソースとして使用できます。PowerExchange for Amazon S3ソースの動的マッピングサポートは、テクニカルプレビューで利用できます。テクニカルプレビュー機能はサポートされていますが、保証されてはおらず、本番環境には対応していません。こうした機能は非本番環境でのみ使用することをお勧めします。

PowerExchange for Cassandra

PowerExchange for HBase

PowerExchange for HDFS

複合ファイルデータオブジェクトのインテリジェント構造モデルのサポート

複合ファイルデータオブジェクトにインテリジェント構造モデルを組み込むことができます。Sparkエンジンで実行されるマッピングにデータオブジェクトを追加すると、モデルが解析できる入力タイプであれば処理できます。

PowerExchange for HDFSのインテリジェント構造モデル機能は、テクニカルプレビューで利用できます。テクニカルプレビュー機能はサポートされていますが、本番環境には対応していません。非本番環境でのみ使用することをお勧めします。

詳細については、『Informatica PowerExchange for HDFS 10.2.1ユーザーガイド』を参照してください。

複合ファイルソースの動的マッピングサポート

複合ファイルソースは、マッピングでの動的ソースとして使用できます。

複合ファイルソースの動的マッピングサポートは、テクニカルプレビューで利用できます。テクニカルプレビュー機能はサポートされていますが、保証されてはおらず、本番環境には対応していません。こうした機能は非本番環境でのみ使用することをお勧めします。

動的マッピングの詳細については、『Informatica Developerマッピングガイド』を参照してください。

PowerExchange for Hive

PowerExchange for Microsoft Azure Blob Storage

• •Sparkエンジンでマッピングを実行できます。
• •マッピングをSparkエンジンやネイティブ環境で実行する場合、.csv/Avro/Parquetファイルの読み取りおよび書き込みができます。
• •マッピングをSparkエンジンで実行する場合、JSONファイルおよびインテリジェント構造ファイルの読み取りおよび書き込みができます。
• •マッピングをSparkエンジンで実行する場合、ディレクトリを読み取ることができます。
• •マッピングをネイティブ環境で実行する場合、ヘッダー行を生成したりスキップしたりできます。Sparkエンジンでは、ヘッダー行はデフォルトで作成されます。
• •既存のblobを付加できます。付加操作が適用できるのはblobの付加のみ、ネイティブ環境のみです。
• •blob、あるいはコンテナ名をオーバーライドできます。［Blobコンテナのオーバーライド］フィールドで、ルートコンテナ内のコンテナ名またはサブフォルダを絶対パスで指定します。
• •gzip形式で圧縮された.csvファイルの読み取りおよび書き込みができます。

PowerExchange for Microsoft Azure SQL Data Warehouse

• •Sparkエンジンでマッピングを実行できます。
• •複数のMicrosoft Azure SQL Data Warehouseオブジェクトからデータを読み取る際、キー範囲パーティション化を設定できます。
• •Microsoft Azure SQL Data Warehouseオブジェクトからデータを読み取る際、SQLクエリをオーバーライドして制約を定義できます。
• •マッピングのソースオブジェクトとターゲットオブジェクトに対して、Pre-SQLクエリとPost-SQLクエリを設定できます。
• •ソースデータオブジェクト操作のネイティブ式フィルタを設定できます。
• •Microsoft Azure SQL Data Warehouseテーブルに対して、更新、更新/挿入、および削除の各操作を実行できます。
• •キャッシュを使用するルックアップ操作はSparkエンジンのルックアップテーブルをキャッシュするよう、キャッシュを使用しないルックアップ操作はネイティブ環境に設定することができます。

PowerExchange for Salesforce

PowerExchange for SAP NetWeaver

PowerExchange for Snowflake

• •Snowflakeテーブルでルックアップ操作を設定できます。また、ルックアップ操作のルックアップキャッシュを有効化すると、ルックアップのパフォーマンスを向上させることができます。データ統合サービスでは、ルックアップソースがキャッシュされ、キャッシュ内の行に対してクエリが実行されます。
• •Snowflake接続、およびデータオブジェクトの読み取りおよび書き込み操作のプロパティをパラメータ化できます。
• •読み取りまたは書き込み操作でのSnowflakeデータオブジェクトのキー範囲パーティション化を設定できます。データ統合サービスは、パーティションキーとして定義されたポートまたはポートセットに基づいて、データを振り分けます。
• •ターゲットの詳細プロパティでテーブル名を指定すると、Snowflake接続プロパティのテーブル名を上書きすることができます。