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Amazon S3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。
ここでは、マリにおける収穫作物に関するデータ(作物タイプ、生産額、収穫エリアなど)が含まれているデータセットを使用します。このページの左側パネルにある[Downloads] (ダウンロード)タブからstring-crops.csvファイルをダウンロードします。
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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、同じS3バケットに保存されているデータセットを使用します。
手順
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[Pipelines] (パイプライン)ページで[ADD PIPELINE] (パイプラインの追加)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。
例え
Process strings about harvested crops
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[ADD SOURCE] (ソースの追加)をクリックし、ソースデータを選択できるパネルを開きます。ここでは、2005年のマリにおける収穫作物に関するデータを使用します。
例え
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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[Strings] (文字列)プロセッサーを追加します。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。
例え
change crop types to upper case
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[CONFIGURATION] (運用設定)エリアで以下の操作を行います。
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[Function name] (機能名)リストで[Change to upper case] (大文字に変換)を選択します。
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作物タイプの値を大文字に変更する場合は、[Column to process] (処理するフィールド)リストで.crop_parentを選択します。
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[Save] (保存)をクリックして設定を保存します。
プロセッサーのプレビューに注目し、操作前のデータと結合後のデータを比較します。
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をクリックし、パイプラインに別の[Strings] (文字列)プロセッサーを追加します。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。
例え
match crop IDs with IDs
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[CONFIGURATION] (運用設定)エリアで以下の操作を行います。
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[Function name] (機能名)リストで[Match similar text] (同様のテキストに一致)を選択します。
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[Fields to process] (処理するフィールド)リストで.cropを選択します。
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作物名IDとレコードIDを比較する場合は、[Use with] (次を使用)リストで[Other column] (その他のカラム)を、[Column] (カラム)リストで.idをそれぞれ選択します。
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2つのフィールド値を完全一致させる場合は、ファジー度フィールドに0を入力します。
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[Save] (保存)をクリックして設定を保存します。
プロセッサーのプレビューに注目し、操作前のデータと結合後のデータを比較します。新しいカラムであるcrop_matchesを見ると、完全一致にはtrue値が、一致しないIDにはfalse値があることがわかります。
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[ADD DESTINATION] (デスティネーションの追加)アイテムをクリックし、処理済みデータを保存するデータセットを選択します。
必要であれば名前を変更します。
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Talend Cloud Pipeline Designerの上部のツールバーで、リストから実行プロファイルを選択します(詳細は実行プロファイルを参照してください)。
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実行アイコン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、選択された文字列は処理され、出力フローは指定したS3バケットに送信されます。