इंफॉर्मेटिका ट्रांसफॉर्मेशन: द हार्ट एंड सोल ऑफ इंफोर्मेटिक पावरपेंटर

Informatica Transformations क्या है, इसकी पूरी समझ प्राप्त करें और उपयोग मामलों के साथ विभिन्न प्रमुख Informatica परिवर्तनों पर एक अंतर्दृष्टि प्राप्त करें।

Informatica ट्रांसफॉर्मेशन रिपॉजिटरी ऑब्जेक्ट हैं जो टेबल, फाइल या किसी भी अन्य आवश्यक लक्ष्य जैसे परिभाषित लक्ष्य संरचनाओं में डेटा को पढ़, संशोधित या पास कर सकते हैं। एक परिवर्तन का उपयोग मूल रूप से नियमों के एक समूह का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है, जो डेटा प्रवाह को परिभाषित करता है और डेटा को लक्ष्य में कैसे लोड किया जाता है। Informatica PowerCenter कई परिवर्तन प्रदान करता है, प्रत्येक एक विशेष कार्यक्षमता प्रदान करता है।साथ ही, डेटा इंटीग्रेशन प्लेटफ़ॉर्म में इंफॉर्मेटिका के बाजार में अग्रणी होने के साथ, इंफॉर्मेटिका ट्रांसफॉर्मेशन एक महत्वपूर्ण अवधारणा के रूप में आवश्यक है

इंफॉर्मेटिका ट्रांसफ़ॉर्मेशन को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आइए सबसे पहले समझते हैं कि मैपिंग क्या है? मैपिंग एक स्रोत और लक्ष्य वस्तुओं का एक संग्रह है जो परिवर्तनों के एक सेट द्वारा एक साथ जुड़ा हुआ है। इसलिए मैपिंग में परिवर्तन उन कार्यों का प्रतिनिधित्व करता है जो वर्कफ़्लो के निष्पादन के दौरान एकीकरण सेवा डेटा पर प्रदर्शन करेगी। वर्कफ़्लो की बेहतर समझ पाने के लिए, आप हमारे ब्लॉग को देख सकते हैं Informatica ट्यूटोरियल: वर्कफ़्लो प्रबंधन





विभिन्न सूचनात्मक रूपांतरण क्या हैं?

Informatica Transformations को मुख्य रूप से दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। सबसे पहले एक दूसरे के साथ परिवर्तनों की कनेक्टिविटी (मैपिंग में लिंकिंग) और दूसरा स्रोत और लक्ष्य के बीच पंक्तियों की समग्र संख्या में परिवर्तन पर आधारित है। कनेक्टिविटी के आधार पर Informatica परिवर्तनों पर एक नज़र डालते हैं।

1) कनेक्टिविटी के आधार पर इंफॉर्मेटिका में परिवर्तन के प्रकार:



  • जुड़ा हुआ रूपांतरण।
  • असंबद्ध रूपांतरण।

इंफॉर्मेटिका में, उन परिवर्तनों को जो एक या अधिक परिवर्तनों से जुड़े होते हैं, उन्हें कहा जाता है जुड़े हुए परिवर्तन

कनेक्टेड ट्रांसफ़ॉर्मेशन का उपयोग तब किया जाता है जब प्रत्येक इनपुट पंक्ति के लिए, एक ट्रांसफ़ॉर्मेशन कहा जाता है और एक मान वापस करने की उम्मीद की जाती है। उदाहरण के लिए, हम लुकअप एक्सप्रेशन में डिपार्टमेंट आईडी निर्दिष्ट करके एक विशिष्ट विभाग में काम करने वाले प्रत्येक कर्मचारी के नाम जानने के लिए एक जुड़े हुए लुकअप परिवर्तन का उपयोग कर सकते हैं।

कुछ प्रमुख जुड़े हुए सूचनात्मक परिवर्तनों में एग्रीगेटर, राउटर, जॉइनर, नॉर्मलाइज़र आदि हैं।



वे परिवर्तन जिन्हें किसी अन्य परिवर्तन से नहीं जोड़ा जाता है, कहलाते हैं असंबद्ध रूपांतरउनकी कार्यक्षमता का उपयोग उन्हें अभिव्यक्ति परिवर्तन जैसे अन्य परिवर्तनों के अंदर कॉल करके किया जाता है। ये परिवर्तन मैपिंग पाइपलाइन का हिस्सा नहीं हैं।

असंबद्ध परिवर्तनों का उपयोग तब किया जाता है जब उनकी कार्यक्षमता केवल कुछ शर्तों के आधार पर आवश्यक होती है।उदाहरण के लिए, एक प्रोग्रामर के रूप में, आप डेटा पर एक जटिल ऑपरेशन करना चाहते हैं, हालांकिआप इस ऑपरेशन को करने के लिए अभिव्यक्ति या फ़िल्टर परिवर्तनों जैसे Informatica परिवर्तनों का उपयोग नहीं करना चाहते हैं। ऐसे मामले में, आप ऑपरेशन करने के लिए कोड के साथ एक बाहरी DLL या UNIX साझा लाइब्रेरी बना सकते हैं और उन्हें बाहरी प्रक्रिया परिवर्तन में कॉल कर सकते हैं।

वहाँ 3 Informatica परिवर्तनों अर्थात हैं। बाहरी प्रक्रिया, लुकअप और संग्रहित प्रक्रिया जो एक वैध मैपिंग में असंबद्ध हो सकती है (एक मानचित्रण जिसे एकीकरण सेवा निष्पादित कर सकती है)।

2) पंक्तियों की संख्या में परिवर्तन के आधार पर सूचनात्मक परिवर्तनों के प्रकार

  • सक्रिय रूपांतरण
  • निष्क्रिय परिवर्तन

सक्रिय रूपांतरण :- एक सक्रिय परिवर्तन निम्नलिखित में से कोई भी कार्य कर सकता है:

  • परिवर्तन से गुजरने वाली पंक्तियों की संख्या बदलें: उदाहरण के लिए, फ़िल्टर परिवर्तन सक्रिय है क्योंकि यह उन पंक्तियों को हटा देता है जो फ़िल्टर स्थिति से नहीं मिलती हैं।
  • लेन-देन सीमा बदलें: एक लेन-देन सीमा एक सीमा होती है जो कमिटमेंट कॉल करने से पहले या दो कमिट कॉल्स के बीच सभी लेन-देन को संलग्न करती है। उदाहरण के लिए, एक ट्रांजेक्शनल ऑपरेशन के दौरान, उपयोगकर्ता को लगता है कि कुछ लेनदेन के बाद कमिटमेंट की आवश्यकता होती है और सेवपॉइंट बनाने के लिए कमिट को कॉल करता है और ऐसा करने से उपयोगकर्ता डिफॉल्ट ट्रांजेक्शन सीमा को बदल देता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, लेन-देन की सीमा फ़ाइल की शुरुआत के लिए ऑटो कमिट पॉइंट या ईओएफ के बीच होती है।
  • रौटाइप विशेषता को बदलें: रौटाइप विशेषता एक रिकॉर्ड प्रकार है जो एक तालिका में एक पंक्ति का प्रतिनिधित्व करता है। रिकॉर्ड तालिका से चयनित डेटा की एक पूरी पंक्ति को स्टोर कर सकता है या पॉइंटर या पॉइंटर चर से प्राप्त कर सकता है। उदाहरण के लिए, अपडेट स्ट्रेटेजी ट्रांसफ़ॉर्मेशन फ्लैगशिप स्टैन्स्टाइप को मानों को सम्मिलित करने के लिए 0, अपडेट के लिए 1, डिलीट के लिए 2 या अस्वीकार के लिए 3।
  • एग्रीगेटर, फ़िल्टर, जॉइनर, नॉर्मलाइज़र आदि सक्रिय परिवर्तन के कुछ उदाहरण हैं।

निष्क्रिय परिवर्तन : एक निष्क्रिय परिवर्तन वह है जो इन सभी स्थितियों को पूरा करेगा:

  • परिवर्तन से पहले और बाद में पंक्तियों की संख्या समान है।
  • लेन-देन की सीमा बनाए रखता है।
  • Rowtype विशेषता बनाए रखता है।
  • अभिव्यक्ति, एक्सप्रोप्रिड्योर, एचटीटीपी, आदि निष्क्रिय परिवर्तन के कुछ उदाहरण हैं।

निष्क्रिय परिवर्तन में, कोई नई पंक्तियाँ नहीं बनाई जाती हैं, या मौजूदा पंक्तियों को छोड़ दिया जाता है।

आप सोच रहे होंगे कि यदि वे पंक्तियों की संख्या में परिवर्तन नहीं करते हैं तो निष्क्रिय रूपांतरों का उपयोग क्यों किया जाता है। वे आम तौर पर मूल्यों को अपडेट करने के लिए, एक साझा पुस्तकालय से बाहरी प्रक्रिया को कॉल करने और मैपलेट्स के इनपुट और आउटपुट को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाता है। मैपलेट मानचित्रण से केवल परिवर्तनों का एक संग्रह है। उदाहरण के लिए, एक छात्र डेटाबेस के लिए, हम प्रतिशत के बजाय प्रतिशत के निशान स्तंभ के मूल्यों को अपडेट करना चाहते हैं, यह एक अभिव्यक्ति परिवर्तन का उपयोग करके किया जा सकता है जो मूल्यों को परिवर्तित करेगा और समान पंक्तियों की कुल संख्या को ध्यान में रखते हुए अद्यतन करेगा। परिवर्तनों के बाद।

इस पर कोई प्रतिबंध नहीं है कि यदि किसी परिवर्तन को निष्क्रिय परिवर्तन के रूप में उपयोग किया जा रहा है, तो इसे बाद में सक्रिय परिवर्तन के रूप में उपयोग नहीं किया जा सकता है। इसी तरह, एक असंबद्ध परिवर्तन को जरूरत के अनुसार जुड़े हुए परिवर्तन के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। इन श्रेणियों के बीच सभी संभव संयोजनों का गठन किया जा सकता है और यह सूचनात्मक परिवर्तनों का जादू है। आप इस ब्लॉग में बाद में एक बेहतर विचार प्राप्त कर सकते हैं कि संभावित प्रकार एक परिवर्तन से संबंधित हो सकते हैं।

अब जब हमने विभिन्न प्रकार के Informatica परिवर्तनों की समझ प्राप्त कर ली है, तो आइए उनकी खोज शुरू करें।नीचे कुछ प्रमुख प्रकार के Informatica परिवर्तन दिए गए हैं:

परिवर्तन प्रकार विवरण
एग्रीगेटरसक्रिय जुड़ा हुआकुल गणना करता है।
अभिव्यक्तिपैसिव कनेक्टेडएक मान की गणना करता है।
जावाएक्टिव कनेक्टेड या पैसिव कनेक्टेडउपयोगकर्ता तर्क जावा में कोडित है। उपयोगकर्ता तर्क के लिए बाइटकोड को भंडार में संग्रहीत किया जाता है
जुड़ने वालासक्रिय जुड़ा हुआविभिन्न डेटाबेस या फ्लैट फ़ाइल सिस्टम से डेटा को जोड़ता है।
ऊपर देखोएक्टिव कनेक्टेड या पैसिव कनेक्टेड या एक्टिव अनकनेक्टेड या पैसिव अनकनेक्टेडएक फ्लैट फ़ाइल, संबंधपरक तालिका, दृश्य या पर्यायवाची शब्द से लुकअप और रिटर्न डेटा।
सामान्य करने वालासक्रिय जुड़ा हुआरिलेशनल या फ्लैट फ़ाइल स्रोतों से डेटा को सामान्य करने के लिए पाइपलाइन में उपयोग किया जाता है।
पदसक्रिय जुड़ा हुआरिकॉर्ड को एक शीर्ष या नीचे की सीमा तक सीमित करता है।
राउटरसक्रिय जुड़ा हुआसमूह स्थितियों के आधार पर डेटा को कई परिवर्तनों में परिवर्तित करता है।
एसक्यूएलएक्टिव कनेक्टेड या पैसिव कनेक्टेडडेटाबेस के विरुद्ध SQL क्वेरी निष्पादित करता है।
संघसक्रिय जुड़ा हुआविभिन्न डेटाबेस या फ्लैट फ़ाइल सिस्टम से डेटा को जोड़ता है।
XML जनरेटरसक्रिय जुड़ा हुआएक या अधिक इनपुट पोर्ट से डेटा पढ़ता है और एकल आउटपुट पोर्ट के माध्यम से एक्सएमएल आउटपुट करता है।
XML पार्सरसक्रिय जुड़ा हुआXML को एक इनपुट पोर्ट से पढ़ता है और डेटा को एक या अधिक आउटपुट पोर्ट पर आउटपुट करता है।
एक्सएमएल सोर्स क्वालिफायरसक्रिय जुड़ा हुआजब एक सत्र चलता है, तो XML स्रोत से एकीकरण सेवा पढ़ी जाने वाली पंक्तियों का प्रतिनिधित्व करता है।

आइए अब हम एक-एक करके परिवर्तनों को देखना शुरू करते हैं।

एग्रीगेटर परिवर्तन

एग्रीगेटर परिवर्तन एक सक्रिय और जुड़ा हुआ परिवर्तन है। यह सूचनात्मक परिवर्तन औसत और रकम (मुख्य रूप से कई पंक्तियों या समूहों पर गणना करने के लिए) जैसे गणना करने के लिए उपयोगी है। उदाहरण के लिए, दैनिक बिक्री की कुल संख्या की गणना करने के लिए या मासिक या वार्षिक बिक्री के औसत की गणना करने के लिए। एवीजी, एफआईआरएसटी, COUNT, पेरेसेंटाइल, मैक्स, एसयूएम, इत्यादि जैसे कुल कार्य कुल परिवर्तन में उपयोग किए जा सकते हैं।

लुकअप ट्रांसफॉर्मेशन

लुकअप परिवर्तन सबसे लोकप्रिय और व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला इंफॉर्मेटिका रूपांतरण है। उपयोगकर्ता की आवश्यकता के आधार पर, लुकअप ट्रांसफॉर्मेशन को कनेक्टेड या अनकनेक्टेड ट्रांसफॉर्मेशन के रूप में एक्टिव या पैसिव ट्रांसफॉर्मेशन के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। मैंt का उपयोग मुख्य रूप से किसी स्रोत, स्रोत योग्यता या विवरण से प्रासंगिक आवश्यक डेटा प्राप्त करने के लिए विवरण देखने के लिए किया जाता है। आप एक 'फ्लैट फ़ाइल', 'संबंधपरक तालिका', 'दृश्य' या 'पर्याय' भी देख सकते हैं। एक मैपिंग में कई लुकअप ट्रांसफॉर्मेशन का उपयोग किया जा सकता है।

लुकअप परिवर्तन को निम्न प्रकार के पोर्ट (सूचना के हस्तांतरण के लिए तार्किक बिंदु) के साथ बनाया गया है:

  • इनपुट पोर्ट (I)
  • आउटपुट पोर्ट (O)
  • बंदरगाहों (एल) को देखो
  • वापसी पोर्ट (आर) (केवल असंबद्ध लुकअप के मामले में)

कनेक्टेड और अनकनेक्टेड लुकअप परिवर्तन के बीच अंतर:

ककड़ी जावा सेलेनियम वेबड्राइवर उदाहरण
  • कनेक्टेड लुकअप सीधे मैपिंग पाइपलाइन से इनपुट वैल्यू प्राप्त करता है, जबकि अनकनेक्टेड लुकअप लुकअप से मान प्राप्त करता है एक और परिवर्तन से अभिव्यक्ति। इंफॉर्मेटिका में एक मैपिंग में सोर्स, ट्रांसफॉर्मेशन और एक साथ जुड़े हुए टारगेट को पाइप लाइन माना जाता है।
  • कनेक्टेड लुकअप एक ही पंक्ति से कई कॉलम लौटाता है, क्योंकि उनके पास कई रिटर्न पोर्ट, व्हिआरा होते हैंएसबिना देखे हुए लुकअप में केवल एक रिटर्न पोर्ट होता है और प्रत्येक पंक्ति से एक कॉलम लौटाता है। उदाहरण के लिए, यदि हम एक पैरामीटर के रूप में किसी विशिष्ट विभाग आईडी के लिए एक कर्मचारी डेटाबेस पर जुड़े लुकअप का उपयोग करते हैं, तो हम उस विभाग के कर्मचारियों से संबंधित सभी विवरण प्राप्त कर सकते हैं जैसे उनके नाम, कर्मचारी आईडी नंबर, पता, आदि, जबकि एक असंबद्ध लुकअप हम कर्मचारी के केवल एक गुण जैसे उनका नाम या कर्मचारी आईडी नंबर या उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट कोई विशेषता प्राप्त कर सकते हैं।
  • कनेक्टेड लुकअप सभी लुकअप कॉलम को कैश करता है, जबकि अनकनेक्टेड लुकअप केवल लुकअप आउटपुट और लुकअप कंडीशंस को कैश करता है।
  • कनेक्टेड लुकअप यूजर-डिफॉल्ट डिफॉल्ट वैल्यू को सपोर्ट करता है, जबकि अनकनेक्टेड लुकअप यूजर डिफाइंड वैल्यूज को सपोर्ट नहीं करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप लुकअप के बाद एक निश्चित कॉलम के सभी मानों को NULL में बदलना चाहते हैं, तो आप उन स्तंभों के डिफ़ॉल्ट मान को लुकअप अभिव्यक्तियों में NULL पर सेट कर सकते हैं। हालाँकि यह सुविधा अनकनेक्टेड लुकअप के मामले में संभव नहीं है।

ग्राहक डेटाबेस से बताएं, मैं उन ग्राहकों का विवरण जानना चाहता हूं जिनके पास 1 से अधिक गैर-रद्द चालान है। इस डेटा को प्राप्त करने के लिए, हम लुकअप परिवर्तन का उपयोग कर सकते हैं।

यहाँ कदम हैं।

  1. मैपिंग डिज़ाइनर में स्रोत के रूप में इनवॉयस टेबल को लोड करके शुरू करें। यदि आप डिज़ाइनर में स्रोत डेटा लोड करने के तरीके के बारे में स्पष्ट नहीं हैं, यहां क्लिक करें लुकअप-सोर्स-इनफॉर्मेटिक ट्रांसफॉर्मेशन-एडुरका
  2. आइए अब हम उन चालान को फ़िल्टर करते हैं जो रद्द नहीं किए गए हैं। ऐसा करने के लिए एक नया फ़िल्टर बनाएं जिसका नाम है fil_ODS_CUSTOMER_ACTIVE संपत्ति के साथ स्रोत क्वालिफायर के लिए नहीं (ISNULL (DATE_CLOSED)) और रद्द = 0।
  3. अब डिज़ाइनर में लुकअप परिवर्तन जोड़ें जैसा कि नाम के साथ नीचे देखा गया है lkp_CUSTOMER :

  4. ग्राहक तालिका के रूप में लुकअप तालिका निर्दिष्ट करें।
  5. के शीर्ष लेख पर डबल क्लिक करें lkp_CUSTOMER संपादन मेनू खोलने के लिए। शर्त टैब के तहत लुकअप कंडीशन को सेट करें CUST_ID = CUST_NO।
  6. गुण टैब में कनेक्शन जानकारी को परिवर्तित करें $ स्रोत और पर क्लिक करें ठीक परिवर्तन को बचाने के लिए:
  7. लिंक करें lkp_CUSTOMER बंदरगाहों के लिए ODS_CUSTOMER_ACTIVE पोर्ट जहां आवश्यक परिवर्तन को पूरा करने के लिए ODS_CUSTOMER_ACTIVE आवश्यक लक्ष्य फ़ाइल है:
  8. लुकअप परिवर्तन सहित अंतिम प्रतिष्ठित नक्शा निम्नानुसार होना चाहिए:

अभिव्यक्ति परिवर्तन

अभिव्यक्ति परिवर्तन एक निष्क्रिय और जुड़ा हुआ सूचनात्मक परिवर्तन है। अभिव्यक्ति-रूपांतरण का उपयोग पंक्ति-वार हेरफेर के लिए किया जाता है। किसी भी प्रकार के हेरफेर के लिए आप एक व्यक्तिगत रिकॉर्ड पर प्रदर्शन करना चाहते हैं, एक अभिव्यक्ति परिवर्तन का उपयोग करें। अभिव्यक्ति परिवर्तन पंक्ति-वार डेटा को स्वीकार करता है, इसे हेरफेर करता है, और इसे लक्ष्य तक पहुंचाता है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक उत्पाद के लिए छूट की गणना करने के लिए या पहले और अंतिम नामों को संक्षिप्त करने या तिथियों को स्ट्रिंग क्षेत्र में परिवर्तित करने के लिए।

योजक परिवर्तन

योजक परिवर्तन एक सक्रिय और जुड़ा हुआ सूचनात्मक परिवर्तन है जिसका उपयोग दो विषम स्रोतों में शामिल होने के लिए किया जाता है। योजक परिवर्तन एक निर्दिष्ट स्थिति के आधार पर स्रोतों से जुड़ता है जो दो स्रोतों के बीच एक या अधिक जोड़े स्तंभों से मेल खाता है। दो इनपुट पाइपलाइनों में एक मास्टर और एक विस्तार पाइपलाइन या शाखा शामिल है। दो से अधिक स्रोतों से जुड़ने के लिए, आपको दूसरे स्रोत के साथ योजक परिवर्तन के आउटपुट में शामिल होना होगा। मैपिंग में एन स्रोतों की संख्या में शामिल होने के लिए, आपको एन -1 जॉइनर परिवर्तनों की आवश्यकता है। योजक परिवर्तन निम्न प्रकार के जोड़ का समर्थन करता है:
  • सामान्य
  • मास्टर बाहरी
  • विस्तार बाहरी
  • पूरा बाहरी
सामान्य शामिल होने के मास्टर और विस्तार स्रोत से डेटा की सभी पंक्तियों, जो शर्त के आधार पर मेल नहीं खाते हैं, को जोड़ता है। मास्टर बाहरी जॉइन मास्टर स्रोत से सभी बेजोड़ पंक्तियों को जोड़ता है और मास्टर सोर्स से सभी पंक्तियों को विस्तार स्रोत और मिलान पंक्तियों से रखता है। डिटेल आउट r जॉइन मास्टर सोर्स से डेटा की सभी पंक्तियों और डिटेल सोर्स से मेल खाती पंक्तियों को रखता है। यह विस्तार स्रोत से बेजोड़ पंक्तियों को अलग करता है। पूर्ण बाहरी जुड़ना मास्टर और विस्तार स्रोतों दोनों से डेटा की सभी पंक्तियों को रखता है।

हम एक एकल योजक का उपयोग करके दो से अधिक स्रोतों में शामिल नहीं हो सकते। तीन स्रोतों में शामिल होने के लिए, हमें दो जॉइनर परिवर्तन करने की आवश्यकता है।

मान लीजिए, हम तीन तालिकाओं - कर्मचारियों, विभागों और स्थानों में शामिल होना चाहते हैं - जो योजक का उपयोग कर रहे हैं। हमें दो जॉइनर्स की जरूरत होगी। जॉइनर -1 शामिल होगा, कर्मचारी और विभाग और जॉइनर -2 शामिल होंगे, जॉइनर -1 और लोकेटर टेबल से आउटपुट।

यहाँ कदम हैं:

  1. मैपिंग डिज़ाइनर में तीन स्रोत लाएँ।
  2. विभाग_आईडी का उपयोग करके कर्मचारियों और विभागों में शामिल होने के लिए योजक -1 बनाएं।

  3. अगला योजक, योजक -2 बनाएँ। जॉइनर -1 से आउटपुट लें और लोकेशन टेबल से पोर्ट करें और उन्हें जॉइनर -2 में लाएं। Location_ID का उपयोग करके इन दो डेटा स्रोतों से जुड़ें।
  4. अंतिम चरण आवश्यक भेजने के लिए हैबंदरगाहोंयोजक -2 से लक्ष्य तक या एक अभिव्यक्ति के माध्यम सेपरिवर्तनलक्ष्य तालिका के लिए।

संघ परिवर्तन

संघ परिवर्तन एक सक्रिय और जुड़ा हुआ सूचनात्मक परिवर्तन है। इसका उपयोग कई डेटासेट्स या पाइपलाइनों को एक डेटासेट में विलय करने के लिए किया जाता है। यह Informatica परिवर्तन SQL में UNION ALL कमांड के समान काम करता है लेकिन, यह किसी डुप्लिकेट पंक्तियों को नहीं हटाता है। डुप्लिकेट को हटाने के लिए एक एग्रीगेटर का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है जो लक्ष्य पर अपेक्षित नहीं हैं।

सामान्य परिवर्तन

सामान्य करने वाला परिवर्तन एक सक्रिय और कनेक्टेड सूचनात्मक परिवर्तन है। यह मुख्य रूप से COBOL स्रोतों के साथ सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले Informatica परिवर्तनों में से एक है, जहां अधिकांश समय डेटा को सामान्य-सामान्य स्वरूप में संग्रहीत किया जाता है। साथ ही, डेटा की एक पंक्ति से कई पंक्तियों को बनाने के लिए नॉर्मलाइज़र परिवर्तन का उपयोग किया जा सकता है।

आइए एक अल्पविराम से अलग किए गए डेटा फ्लैट फ़ाइल को एक फ्लैट फ़ाइल / कोबोल स्रोत से लोड करने का प्रयास करें।

यहाँ कदम हैं:

  1. स्टोर नाम और त्रैमासिक राजस्व के साथ स्टोर (फ्लैट फ़ाइल) लोड करके शुरू करें:
  2. नाम से एक नया नॉर्मलाइज़र परिवर्तन बनाएँ NRM_STORE_EXP दो बंदरगाहों की दुकान और क्वार्टर (4 बार दोहराता है क्योंकि हमारे पास 4 तिमाहियों के लिए डेटा है) जैसा कि नीचे देखा गया है:
  3. पोर्ट टैब को नीचे देखा जाना चाहिए:
  4. निम्नलिखित कॉलमों को कॉपी / लिंक करें और नॉर्मलाइज़र परिवर्तन से कनेक्ट करें।
    दुकान
    क्वार्टर 1
    क्वार्टर 2
    क्वार्टर 3
    क्वार्टर 4
    मैपिंग इस प्रकार दिखनी चाहिए:
  5. के साथ एक नया अभिव्यक्ति परिवर्तन बनाएँ exp_STORE । निम्नलिखित कॉलमों को कॉपी / लिंक करें और नीचे दिए गए अनुसार अभिव्यक्ति परिवर्तन से कनेक्ट करें:
    दुकान
    त्रिमास
    GK_QUARTER
    GCID_QUARTER
  6. सामान्यीकरण परिवर्तन का उपयोग करके मानचित्रण को पूरा करने के लिए अंतिम लक्ष्य के लिए अभिव्यक्ति को लिंक करें।

अजगर के लिए अच्छा परमाणु है

XML परिवर्तन

एक्सएमएल ट्रांसफॉर्मेशन एक एक्टिव और कनेक्टेड इंफॉर्मेटिका ट्रांसफॉर्मेशन है। Informatica परिवर्तनों में, XML परिवर्तन का उपयोग मुख्य रूप से तब किया जाता है जब स्रोत फ़ाइल XML प्रकार की हो या डेटा XML प्रकार का हो। XML परिवर्तन को मुख्य रूप से 3 परिवर्तनों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

  • XML स्रोत क्वालिफायर परिवर्तन।
  • XML पार्सर परिवर्तन।
  • XML जनरेटर परिवर्तन।

एक्सएमएल सोर्स क्वालिफायर परिवर्तन : XML सोर्स क्वालिफायर एक एक्टिव और कनेक्टेड ट्रांसफॉर्मेशन है। XML स्रोत Qualifier का उपयोग केवल XML स्रोत परिभाषा के साथ किया जाता है। यह उन डेटा तत्वों का प्रतिनिधित्व करता है जो Informatica Server तब पढ़ता है जब यह XML स्रोतों के साथ एक सत्र को निष्पादित करता है। XML स्रोत क्वालिफायर के स्रोत में प्रत्येक स्तंभ के लिए एक इनपुट या आउटपुट पोर्ट है। यदि आप किसी XML स्रोत परिभाषा को मैपिंग से हटाते हैं, तो डिज़ाइनर भी संबंधित XML स्रोत क्वालिफायर परिवर्तन को हटा देता है।

XML पार्सर परिवर्तन: XML पार्सर परिवर्तन एक सक्रिय और कनेक्टेड परिवर्तन है। XML पार्सर ट्रांसफॉर्मेशन का उपयोग XML को एक पाइपलाइन के अंदर निकालने के लिए किया जाता है और फिर इसे लक्ष्य पर पास किया जाता है। XML को फाइल या डेटाबेस जैसे सोर्स सिस्टम से निकाला जाता है। XML पार्सर परिवर्तन एक एकल इनपुट पोर्ट से XML डेटा को पढ़ता है और एक या एक से अधिक आउटपुट पोर्ट पर डेटा लिखता है।

XML जनरेटर परिवर्तन: XML जनरेटर एक सक्रिय और जुड़ा हुआ परिवर्तन है। XML जनरेटर परिवर्तन का उपयोग XML को एक पाइपलाइन के अंदर बनाने के लिए किया जाता है। एक्सएमएल जेनरेटर ट्रांसफॉर्मेशन एक या अधिक इनपुट पोर्ट से डेटा को पढ़ता है और एक्सएमएल को सिंगल आउटपुट पोर्ट के जरिए आउटपुट करता है।

रैंक परिवर्तन

रैंक परिवर्तन एक सक्रिय और जुड़ा हुआ परिवर्तन है। यह एक Informatica रूपांतरण है जो आपको डेटा के शीर्ष या निचले रैंक का चयन करने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, शीर्ष 10 क्षेत्रों का चयन करने के लिए जहां बिक्री की मात्रा बहुत अधिक थी या 10 सबसे कम कीमत वाले उत्पादों का चयन करना था।

आप अपने कर्मचारी डेटाबेस से पहला और आखिरी रिकॉर्ड एक लक्ष्य तालिका में लोड करने की इच्छा पर विचार करें। इसके पीछे यह विचार है कि रिकॉर्ड में एक अनुक्रम संख्या जोड़नी है और फिर रिकॉर्ड से शीर्ष 1 रैंक और नीचे 1 रैंक लेना है।

  1. स्रोत क्वालिफ़ायर से दो रैंक परिवर्तनों तक ड्रैग और ड्रॉप पोर्ट।
  2. एक पुन: प्रयोज्य अनुक्रम जनरेटर बनाएँ जिसका प्रारंभ मूल्य 1 है और दोनों रैंक परिवर्तनों के लिए अगला मान कनेक्ट करें।
  3. निम्नानुसार रैंक गुण सेट करें। नए जोड़े गए अनुक्रम पोर्ट को रैंक पोर्ट के रूप में चुना जाना चाहिए। किसी भी पोर्ट का चयन करने की आवश्यकता नहीं है
  4. रैंक - २
  5. लक्ष्य के दो उदाहरण बनाओ।लक्ष्य के लिए आउटपुट पोर्ट कनेक्ट करें।

राउटर परिवर्तन

राउटर एक सक्रिय और जुड़ा हुआ परिवर्तन है। यह फिल्टर ट्रांसफॉर्मेशन के समान है। एकमात्र अंतर यह है कि, फिल्टर ट्रांसफ़ॉर्मेशन उन डेटा को गिरा देता है जो कंडीशन को पूरा नहीं करते हैं जबकि राउटर में डेटा को कैप्चर करने का विकल्प होता है जो कंडीशन को पूरा नहीं करता है। यह कई स्थितियों का परीक्षण करने के लिए उपयोगी है। इसमें इनपुट, आउटपुट और डिफ़ॉल्ट समूह हैं।

मान लें कि आप किसी तालिका के विषम और यहां तक ​​कि रिकॉर्ड को अलग करना चाहते हैं, यह एक राउटर परिवर्तन का उपयोग करके किया जा सकता है।

यह विचार है कि रिकॉर्ड में एक अनुक्रम संख्या को जोड़ा जाए और फिर रिकॉर्ड संख्या को 2 से विभाजित करें। यदि यह विभाज्य है, तो इसे भी लक्ष्य पर ले जाएं और यदि नहीं तो इसे विषम लक्ष्य पर ले जाएं।

  1. स्रोत खींचें और एक अभिव्यक्ति परिवर्तन से कनेक्ट करें।
  2. एक क्रम जनरेटर के अगले मूल्य को अभिव्यक्ति परिवर्तन में जोड़ें।
  3. अभिव्यक्ति परिवर्तन में दो पोर्ट बनाते हैं, एक 'विषम' और दूसरा 'सम'।
  4. अभिव्यक्ति को नीचे लिखें
  5. राउटर परिवर्तन को अभिव्यक्ति से कनेक्ट करें।
  6. राउटर परिवर्तन के तहत दो समूह बनाएं।
  7. नीचे दिए अनुसार शर्त दें
  8. फिर दोनों ग्रुप को अलग-अलग टारगेट पर भेजें। यह संपूर्ण प्रवाह है।

मुझे आशा है कि यह Informatica परिवर्तन ब्लॉग विभिन्न Informatica परिवर्तन पर आपकी समझ बनाने में सहायक था और Informata के बारे में अधिक जानने के लिए पर्याप्त रुचि पैदा की है।

अगर आपको यह ब्लॉग मददगार लगा, तो आप हमारे Informatica Tutorial ब्लॉग श्रृंखला को भी देख सकते हैं तथा Informatica ट्यूटोरियल: अनौपचारिक रूप से समझना ’इनसाइड आउट’ यदि आप Informatica प्रमाणन पर विवरण खोज रहे हैं, तो आप हमारे ब्लॉग की जाँच कर सकते हैं सूचनात्मक प्रमाणन: सभी को जानना है

यदि आपने पहले ही इंफॉर्मेटिका को एक करियर के रूप में लेने का फैसला कर लिया है, तो मैं आपको सलाह दूंगा कि हमारी नजर क्यों नहीं है पाठ्यक्रम पृष्ठ। Edureka में Informatica प्रमाणन प्रशिक्षण आपको लाइव जीवन के उपयोग के मामलों का उपयोग करके प्रशिक्षक के नेतृत्व वाले सत्रों और हाथों पर प्रशिक्षण के माध्यम से Informatica का विशेषज्ञ बना देगा।