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  • Load raw source data into your warehouse with the Load action

    この記事では、Data Platformの独自のPythonデータ処理エンジンを使用するアクションについて説明します。Apache Sparkクラスターを使用するには、Load PySparkアクションを参照してください

    Objective

    Info

    この記事では、Data Platformの独自のPythonデータ処理エンジンを使用するアクションについて説明します。Apache Sparkクラスターを使用するには、Load PySparkアクションを参照してください。

    Load アクションは、ソースから生データを抽出し、データウェアハウスの主要テーブルに挿入します。これは、接続されたソースからのデータに対して他のプロセスを実行する前に必要な、データ処理システムの最初のステップです。

    Info

    言い換えれば、Connectorsを通じてコネクタを設定した場合、プロジェクトにはソースに接続する情報とそのメタデータが含まれていますが、実際にLoadアクションを使用してデータを読み込むまで、実際のデータは含まれていません。

    Configure a Load action

    新しいLoadアクションを作成するには、Data Processing Engine(DPE)のActionタブに移動し、New Actionをクリックし、Loadアクションを選択します。

    Choose a source and destination

    Loadアクションを設定するには、まずConnectorsのSourcesタブで既に設定したソースのリストからソースを選択します。

    Choose a source and destination — Load select source

    次に、宛先テーブルを選択します。ソースと同様に、テーブルは事前にLakehouse ManagerのTablesタブで設定する必要があります。データモデルを構築していない場合、テーブルはプラットフォームの他のコンポーネントからアクセスできません。

    Choose a source and destination — Load select destination

    Map attributes

    ソースと宛先を選択すると、システムは自動的に宛先テーブルの宛先属性を、生データソースで識別した異なる列にマッピングします。

    Map attributes — Load blueprint rules
    Info

    下の画像では、date属性にメモ帳のアイコンの横に'1'という値があることがわかります。これは、データ読み込み時に自動的に適用されるデータ検証ルール、またはブループリントルールの数を示しています。ブループリントルールを使用すると、ユーザーはnull/空のセルのような無効なデータを迅速にフィルタリングしたり、日付や通貨のような値を再フォーマットしたりできます。

    Map attributes — Load attribute select

    注意:宛先テーブルに生のテキストを直接挿入したい場合があります。例えば、データポイントの数をカウントしたり、集約テーブルで後で使用するラベルで特定のソースにタグを付けたい場合などです。そのためには、< txt >を選択して、ソース属性を生のテキスト入力フィールドに設定します。

    Map attributes — Load attribute txt

    Configure the action's preferences

    属性のマッピングに満足したら、設定タブに移動してアクション設定を構成します。

    Configure the action's preferences — Load settings

    アクションの編集が完了したら、Createをクリックしてアクションを確定します。

    Advanced Mode

    アクションのJSON構成ファイルにアクセスする必要がある場合は、AdvancedをクリックしてAdvancedモードを有効にします。

    LoadアクションのAdvancedモードを使用する

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