始める前に
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ソースデータを保管するシステムへの接続が作成済みであること。
ここでは、データベース接続を使用します。
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ソースデータを保管するデータセットが追加済みであること。
filter-python-customers.zipファイルをダウンロードして抽出します。リードデータ(ID、名前、収益など)が含まれています。
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接続および処理済みデータを保管する関連データセットも作成済みであること。
ここでは、Amazon S3に保存されたファイルとHDFSに保存されたファイルを使用します。
手順
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[Pipelines] (パイプライン)ページで[Add pipeline] (パイプラインを追加)をクリックします。新しいパイプラインが開きます。
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パイプラインに意味のある名前を付けます。
例
リードの複製および処理
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[ADD SOURCE] (ソースを追加)をクリックしてパネルを開きます。このパネルで、ソースデータ(この場合は顧客のリスト)を選択できます。
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データセットを選択し、[Select] (選択)をクリックしてパイプラインに追加できるようにします。
必要であれば名前を変更します。
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をクリックし、パイプラインにReplicateプロセッサーを追加します。フローが複製され、設定パネルが開きます。
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プロセッサーに意味のある名前を付けます。
例
replicate leads
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パイプライン上部の[ADD DESTINATION] (デスティネーションを追加)項目をクリックしてパネルを開くと、データをクラウドに保持する[Dataset] (データセット)を選択できます(Amazon S3)。
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デスティネーションに意味のある名前を付けます。
例
store in cloud
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パイプラインの下にある[ADD DESTINATION] (デスティネーションを追加)項目の横にあるをクリックし、Filterプロセッサーを追加します。
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プロセッサーに意味のある名前を付けます。
例
filter on lead revenues
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[Filters] (フィルター)エリアで次の操作を行います。
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[Input] (入力)リストで.Revenueを選択し、この値に基づいてリードをフィルタリングします。
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レコードのフィルタリング時にファンクションを適用したくないので、[Optionally select a function to apply] (適用するファンクションをオプションとして選択)リストで[None] (なし)を選択します。
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70000ドル超の売上のリードをフィルタリングする場合は、[Operator] (オペレーター)リストで>=を選択し、[Value] (値)リストに70000と入力します。
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[Save] (保存)をクリックして設定を保存します。
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(オプション) Filterプロセッサープレビューを表示し、フィルタリング操作後のデータを確認します。
例
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パイプライン下部にある[ADD DESTINATION] (デスティネーションを追加)項目をクリックしてパネルを開くと、データをオンプレミス(HDFS)に保持するデータセットを選択し、意味のある名前を付けることができます。
例
store on premises
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Talend Cloud Pipeline Designerの上部ツールバーで[Run] (実行)ボタンをクリックするとパネルが開き、実行プロファイルを選択できるようになります。
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リストで実行プロファイルを選択し(詳細は実行プロファイルをご覧ください)、[Run] (実行)をクリックしてパイプラインを実行します。
タスクの結果
パイプラインは実行中となり、レコードは複製されてフィルタリングされ、出力フローは指定のターゲットシステムに送信されます。
