Ce scénario s'applique uniquement aux solutions Talend Platform avec Big Data et Talend Data Fabric nécessitant une souscription.
Pour plus de technologies supportées par Talend, consultez Composants Talend.
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Les enregistrements suspects identifiés comme étant des doublons et regroupés par le tMatchPredict.
Pour voir un exemple de procédure pour libeller des paires suspectes avec des libellés assignés, consultez Marquage de paires suspectes avec des libellés assignés.
Vous trouverez un exemple de la façon dont vous pouvez libeller des paires suspectes avec des libellés assignés sur Talend Help Center (https://help.talend.com).
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Les enregistrements uniques calculés par le tMatchPairing.
Pour retrouver des exemples de calcul d'enregistrements uniques à partir d'un jeu de données, consultez Calcul de paires suspectes et d'un échantillon suspect à partir de données source et Calculer des paires suspectes et écrire un échantillon dans Talend Data Stewardship.
Vous trouverez des exemples de calcul d'enregistrements uniques à partir d'un jeu de données sur Talend Help Center (https://help.talend.com).
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Dans le premier sous-Job, le tRuleSurvivorship traite les enregistrements identifiés comme étant des doublons et regroupés par le tMatchPredict, afin de créer un représentant unique de chaque groupe de doublons.
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Dans le deuxième sous-Job, le tUnite fusionne les représentants uniques et les enregistrements uniques afin de créer un jeu de données nettoyées et dédoublonnées qui sera utilisé avec le composant tMatchIndex.
Le fichier de sortie contient des données nettoyées et dédoublonnées. Vous pouvez indexer ce jeu de données de références dans Elasticsearch à l'aide du composant tMatchIndex.