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  • Load アクションを使用して生データをウェアハウスに読み込む

    この記事では、Data Platform の専用 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

    目的

    Info

    この記事では、Data Platform の専用 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、データ処理システムの最初のステップとして通常必要です。

    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、Load アクションを使用して実際に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。

    Load アクションの設定

    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。

    ソースと宛先の選択

    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 のリストから選択します。

    ソースと宛先の選択 — Load ソースの選択

    次に、データを送信する 宛先 テーブルを選択します。ソースと同様に、テーブルは Lakehouse Manager の Tablesタブで事前に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。

    ソースと宛先の選択 — Load 宛先の選択

    属性のマッピング

    ソースと宛先を選択した後、システムは、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自動的にマッピングします。

    属性のマッピング — Load ブループリントルール
    Info

    下の画像では、date 属性にメモ帳のアイコンの横に '1' の値があることがわかります。これは、Lakehouse Manager で定義された 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。これらはデータを読み込む際に自動的に適用されます。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。

    属性のマッピング — Load 属性の選択

    注意: 宛先テーブルに直接 生テキストを挿入 したい場合があります。これは、データポイントの数をカウントしたり、後で集計テーブル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に便利です。そのためには、< txt > を選択して、ソース属性を生テキスト入力フィールドに設定します。

    属性のマッピング — Load 属性 txt

    アクションの設定の構成

    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。

    アクションの設定の構成 — Load 設定

    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。

    高度なモード

    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 をクリックして高度なモードを有効にします。

    Load アクションの高度なモードの使用

    さらに詳しく

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