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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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