Talend Components - Cloud - 8.0

tAccessBulkExec	Accessデータベースで挿入操作を実行する際にパフォーマンスが向上します。
tAccessClose	占有されているリソースを解放するために、Accessデータベースへのアクティブな接続を閉じます。
tAccessCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、一意の接続を使い、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tAccessConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tAccessInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tAccessOutput	データベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tAccessOutputBulk	Accessデータベースへのフィードに使われるデータを含むファイルを準備します。
tAccessOutputBulkExec	Accessデータベースで、提供されたデータに対して挿入アクションを実行します。
tAccessRollback	接続されたデータベースのトランザクションのコミットをキャンセルして、トランザクションの一部が意図せずにコミットされることを防ぎます。
tAccessRow	指定したデータベースに対して記述されたSQLクエリーを実行します。

• 親/子テーブルにデータを挿入

tAmazonAuroraInvalidRows	特定のデータクオリティ(正規表現)またはデータクオリティルール(ビジネスルール)に対して、Amazon Auroraデータベース行をチェックします。サポートされているのはMySQLのみです。
tAmazonAuroraValidRows	特定のデータクオリティ(正規表現)またはデータクオリティルール(ビジネスルール)に対して、Amazon Auroraデータベース行をチェックします。サポートされているのはMySQLのみです。
tAmazonAuroraClose	Amazon Auroraデータベースインスタンスへのアクティブな接続を閉じて、占有されているリソースを解放します。
tAmazonAuroraCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、一意の接続を使い、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tAmazonAuroraConnection	Amazon Auroraの他のコンポーネントで再利用できるAmazon Auroraデータベースインスタンスへの接続を開きます。
tAmazonAuroraInput	Amazon Auroraデータベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tAmazonAuroraOutput	Amazon Auroraデータベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tAmazonAuroraRollback	エラーが発生した場合に、Amazon Auroraデータベースで行われた変更をロールバックして、部分的なトランザクションコミットを防ぎます。
tAmazonAuroraRow	指定されたAmazon Auroraデータベースのテーブルでクエリーステートメントを実行します。

• Amazon Auroraを使ってデータを処理

tAmazonDocumentDB	Amazon DocumentDBデータベースにあるコレクションで定義されているアクションを実行します。
tAmazonDocumentDBClose	Amazon DocumentDBデータベースへの接続を閉じます。
tAmazonDocumentDBConnection	AmazonDocumentDBデータベースへの接続を作成し、その接続を他のコンポーネントで再利用します。
tAmazonDocumentDBInput	Amazon DocumentDBデータベースのコレクションからレコードを取得し、後続のコンポーネントに転送して表示または保存します。

tDynamoDBConfiguration	他のDynamoDBのコンポーネントで再利用される接続情報と認証情報を保管します。
tDynamoDBLookupInput	スキーマ定義に対応する必要がある厳密に定義された順序でデータベースクエリーを実行します。
tDynamoDBInput	Amazon DynamoDBテーブルからデータを取得し、変換のために次のコンポーネントに送信します。
tDynamoDBOutput	Amazon DynamoDBテーブルのデータを作成、アップデート、削除します。

• DynamoDBからJSONドキュメントを書き込んで抽出

tAmazonEMRListInstances	Amazon EMR (Elastic MapReduce)上のクラスター内のインスタンスグループに関する詳細をリスト表示します。
tAmazonEMRManage	Amazon EMR (Elastic MapReduce)でクラスターを起動または終了します。
tAmazonEMRResize	Amazon EMR(Elastic MapReduce)のクラスター内のタスクインスタンスグループを追加またはサイズ変更します。

• Amazon EMRクラスターを管理

• EMRにサーバー側のKMS暗号化データを書き込む

tAmazonMysqlClose	接続されたDBでコミットされたトランザクションをクローズします。
tAmazonMysqlCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、一意の接続を使い、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tAmazonMysqlConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tAmazonMysqlInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tAmazonMysqlOutput	データベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tAmazonMysqlRollback	接続されたデータベースのトランザクションのコミットをキャンセルして、トランザクションの一部が意図せずにコミットされることを防ぎます。
tAmazonMysqlRow	指定したデータベースに対して記述されたSQLクエリーを実行します。

tAmazonOracleClose	接続されたデータベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tAmazonOracleCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、一意の接続を使い、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tAmazonOracleConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tAmazonOracleInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tAmazonOracleOutput	データベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tAmazonOracleRollback	接続されたデータベースのトランザクションのコミットをキャンセルして、トランザクションの一部が意図せずにコミットされることを防ぎます。
tAmazonOracleRow	指定したデータベースに対して記述されたSQLクエリーを実行します。

tRedshiftConfiguration	Redshiftデータベースへの接続設定を同じジョブで再利用します。
tRedshiftLookupInput	Redshiftデータベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tAmazonRedshiftManage	Amazon Redshiftクラスターとスナップショットを管理します。
tRedshiftBulkExec	Amazon S3、Amazon EMRクラスター、Amazon DynamoDB、またはリモートホストからAmazon Redshiftにデータをロードします。
tRedshiftClose	接続されたDBでコミットされたトランザクションをクローズします。
tRedshiftCommit	パフォーマンスが向上します。
tRedshiftConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tRedshiftInput	抽出したデータに変更を加えることができるように、データベースからデータを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tRedshiftOutput	データベース内のデータの書き込み、アップデート、変更、削除を行います。
tRedshiftOutputBulk	tRedshiftBulkExecがAmazon Redshiftにフィードするために使用できる区切り付き/CSVファイルを準備します。
tRedshiftOutputBulkExec	提供されたデータに対して挿入操作を実行します。
tRedshiftRollback	Redshiftデータベースのトランザクションのコミットをキャンセルして、トランザクションの一部が意図せずにコミットされることを防ぎます。
tRedshiftRow	クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDBストラクチャーやデータに対して作用します(ただし、データは処理されません)。
tRedshiftUnload	Amazon RedshiftのデータをAmazon S3のファイルにアンロードします。

• Redshiftを使ってデータを処理
• Amazon S3との間でデータをロード/アンロード

tS3Configuration	同じジョブ内でのS3への接続設定を再使用します。使用するSparkクラスターはこの設定を読み取って最終的にS3に接続します。
tS3BucketCreate	Amazon S3にバケットを作成します。
tS3BucketDelete	Amazon S3から空のバケットを削除します。
tS3BucketExist	指定されたバケットがAmazon S3に存在するかどうかを確認します。
tS3BucketList	Amazon S3のすべてのバケットをリスト表示します。
tS3Close	Amazon S3への接続をシャットダウンし、ネットワークリソースを解放します。
tS3Connection	データを保管および取得するAmazon S3への接続を確立します。
tS3Copy	Amazon S3オブジェクトを元のバケットから先のバケットにコピーします。
tS3Delete	Amazon S3からファイルを削除します。
tS3Get	Amazon S3からファイルを取得します。
tS3List	バケット/ファイルのプレフィックス設定に基づいてAmazon S3のファイルをリスト表示します。
tS3Put	ローカルファイルまたはキャッシュメモリからストリーミングモードでAmazon S3にデータをアップロードします。

• AWSのDatabricksでS3に対してデータの書き込みと読み取りを実行
• EMRにサーバー側のKMS暗号化データを書き込む
• バケット間でS3オブジェクトをコピー
• Amazon S3でを使ってファイルを交換
• バケットからプレフィックスが同じファイルをリスト表示
• StudioでS3オブジェクトからデータを取得
• S3オブジェクトをタグ付け
• バケットが存在しないことを確認し、作成して、S3バケットをすべてリスト表示

tSQSConnection	他のSQSのコンポーネントで再利用できるAmazonSimple QueueServiceへの接続を開きます。
tSQSInput	Amazon SQS(Simple Queue Service)キューから、最大10メッセージの1つ以上のメッセージを取得します。
tSQSMessageChangeVisibility	Amazon SQS (Simple Queue Service)キュー内の指定したメッセージの表示タイムアウトを変更します。
tSQSMessageDelete	指定したメッセージをAmazon SQS (Simple Queue Service)キューから削除します。
tSQSOutput	1つまたは複数のメッセージをAmazon SQS (Simple Queue Service)キューに送付します。
tSQSQueueAttributes	指定されたAmazon SQS(Simple Queue Service)キューの属性を取得します。
tSQSQueueCreate	新しいAmazon SQS (Simple Queue Service)キューを作成します。
tSQSQueueDelete	Amazon SQS (Simple Queue Service)キューを削除します。
tSQSQueueList	指定されたリージョンのAmazonSQS (Simple Queue Service)キューのURLを繰り返してリスト表示します。
tSQSQueuePurge	Amazon SQS (Simple Queue Service)キュー内のメッセージを消去します。

• Amazon SQSキューにメッセージを配信
• AWSリージョンのAmazon SQSキューをリスト表示
• Amazon SQSキューからメッセージを取得

tApacheLogInput	Apache HTTPサーバーのアクセスログファイルの読み取り

• Apacheのアクセスログファイルを読み取る

tFileArchive	1つ以上のファイルまたはフォルダーから新しいzip、gzip、またはtar.gzアーカイブファイルを作成します。
tFileUnarchive	* .tar.gz、* .tgz、* .tar、* .gz、* .zipのいずれかの形式でアーカイブファイルをさらに処理するために圧縮解除します。

• 解凍したファイルを比較
• tFileArchiveを使ってファイルを圧縮

tFileInputARFF	ARFFファイルを行ごとに読み取り、フィールドに分割し、スキーマで定義されているフィールドを次のコンポーネントに送信します。
tFileOutputARFF	定義されたスキーマに従って編成されたデータを保持するARFFファイルを書き込みます。

• ARFFファイルのコンテンツを表示

tAS400Close	接続されたデータベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tAS400Commit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、一意の接続を使い、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tAS400Connection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tAS400Input	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tAS400LastInsertId	AS/400テーブルに最後に挿入されたレコードのプライマリキー値を取得します。
tAS400Output	データベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tAS400Rollback	接続されたデータベースのトランザクションのコミットをキャンセルして、トランザクションの一部が意図せずにコミットされることを防ぎます。
tAS400Row	指定したデータベースに対して記述されたSQLクエリーを実行します。

• AS/400を使ってデータを処理

tAvroInput	他のコンポーネントがレコードを処理できるように、特定のAvro形式のファイルからレコードを抽出します。
tAvroOutput	このコンポーネントの直前にある処理コンポーネントからデータフローを受け取って、特定の分散ファイルシステム上の Avroファイルにデータを書き込みます。
tAvroStreamInput	指定されたディレクトリーをリッスンし、作成されたAvroファイルからデータを読み取り、このデータを次のコンポーネントに送信します。

tAzureAdlsGen2Connection	他のAzure ADLS Gen2のコンポーネント用のAzureストレージアカウントを使い、ADLS Gen2ファイルシステムへの接続を作成します。
tAzureAdlsGen2Delete	AzureストレージアカウントのADLS Gen2ファイルシステム内のファイル、および必要に応じてはディレクトリーを削除します。
tAzureAdlsGen2Get	AzureストレージアカウントのADLS Gen2ファイルシステム内でファイルをダウンロードし、ローカルマシンに保存します。また、このコンポーネントは、ファイルをダウンロードしながらリモートのディレクトリーストラクチャーをローカルマシンに同期する機能を提供しています。
tAzureAdlsGen2Input	Azure StorageアカウントのADLS Gen2ファイルシステムからデータを取得し、そのデータを、[Main] (メイン)>[Row] (行)リンクを介して接続されている後続のコンポーネントに渡します。
tAzureAdlsGen2Output	着信データを、指定された形式でAzure StorageアカウントのADLS Gen2ファイルシステムにアップロードします。
tAzureAdlsGen2Put	AzureストレージアカウントのADLS Gen2ファイルシステムに、ローカルファイルをアップロードします。
tAzureFSConfiguration	Sparkが特定のAzureファイルシステムに接続するための認証情報を提供します。

• Azure ADLS Gen2ストレージにアクセス
• ADLS Gen2 Deltaテーブルにプレパレーションを適用
• Sparkを使ってAzure Data Lake Storageからデータの書き込みと読み取りを行う(Azure Databricks)
• ADLS Databricksに基づいてHive外部テーブルを作成

tAzureFSConfiguration	Sparkが特定のAzureファイルシステムに接続するための認証情報を提供します。
tAzureStorageConnection	認証とプロトコル情報を使って、Microsoft Azure Storageシステムへの接続を作成します。この接続は、他のAzure Storageのコンポーネントで再利用できます。
tAzureStorageContainerCreate	指定されたAzure StorageアカウントのAzure blob（Binary Large Object）を保持するために使用される新しいストレージコンテナーを作成します。
tAzureStorageContainerDelete	特定のストレージアカウントのスペースからの特定のblobコンテナーの削除を自動化します。
tAzureStorageContainerExist	特定のblobコンテナーがストレージアカウント内に存在するかどうかの検証を自動化します。
tAzureStorageContainerList	特定のAzure Storageアカウント内のすべてのコンテナーをリスト表示します。
tAzureStorageDelete	指定されたblobフィルターに従って、Azure Storageアカウントの指定されたコンテナーからblobを削除します。
tAzureStorageGet	blobの仮想階層に適用された指定のフィルターに従って、Azure Storageアカウントの特定のコンテナーからblobを取得し、選択したblobをローカルフォルダーに書き込みます。
tAzureStorageList	指定されたblobフィルターに従って、指定されたコンテナー内のblobをリスト表示します。
tAzureStoragePut	Azure Storageアカウントの特定のコンテナーにローカルファイルをアップロードします。

• ADLS Databricksに基づいてHive外部テーブルを作成
• Azure Storageでコンテナーを作成
• Azure Storageコンテナーからファイルを取得

tAzureStorageConnection	認証とプロトコル情報を使って、Microsoft Azure Storageシステムへの接続を作成します。この接続は、他のAzure Storageのコンポーネントで再利用できます。
tAzureStorageQueueCreate	指定されたAzure Storageアカウントの下に新しいキューを作成します。
tAzureStorageQueueDelete	特定のAzure Storageアカウントで指定されたキューを完全に削除します。
tAzureStorageQueueInput	Azureキューの前から1つまたは複数のメッセージを取得します。
tAzureStorageQueueInputLoop	無限ループを実行して、Azureキューの前からメッセージを取得します。
tAzureStorageQueueList	指定されたAzure Storageアカウントに関連付けられているすべてのキューを返します。
tAzureStorageQueueOutput	Azureキューの後ろにメッセージを追加します。
tAzureStorageQueuePurge	Azureキュー内のメッセージを消去します。

tAzureStorageConnection	認証とプロトコル情報を使って、Microsoft Azure Storageシステムへの接続を作成します。この接続は、他のAzure Storageのコンポーネントで再利用できます。
tAzureStorageInputTable	Azure Storageテーブルから、指定したフィルター条件を満たす一連のエンティティを取得します。
tAzureStorageOutputTable	指定されたAzure Storageテーブルで定義されたアクションを実行し、前のコンポーネントからの受信データに基づいて、テーブル内のエンティティを挿入、置換、マージ、または削除します。

• Microsoft Azure Table Storageでデータを処理

tAzureSynapseBulkExec	Azure Blob StorageまたはAzure Data Lake Storageから Azure Synapse Analyticsテーブルにデータをロードします。
tAzureSynapseClose	Azure Synapse Analyticsデータベースへのアクティブな接続を閉じます。
tAzureSynapseCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tAzureSynapseConnection	Azure Synapse Analyticsデータベースへのアクティブな接続を開きます。
tAzureSynapseInput	Azure SQL Data Warehouseデータベースからのクエリーに基づいてデータを読み取り、フィールドを抽出します。
tAzureSynapseOutput	Azure SQL Data Warehouseデータベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tAzureSynapseRollback	エラーが発生した場合に部分的なトランザクションコミットを防ぐために、接続されているAzure SQL Data Warehouseデータベースのトランザクションコミットをキャンセルします。
tAzureSynapseRow	Azure Synapse Analyticsデータベースに記述されたSQLクエリーを実行します。

tBonitaDeploy	特定のBonitaプロセスをBonitaランタイムにデプロイします。
tBonitaInstantiateProcess	Bonita Runtimeエンジンにデプロイされた特定のプロセスのインスタンスを開始します。

• Talendジョブ経由でBonitaプロセスを実行
• [Row] (行) > [Main] (メイン)リンクを介してプロセスインスタンスUUIDを出力

tBoxConnection	Boxの他のコンポーネントが再利用できるBox接続を作成します。
tBoxCopy	Boxから特定のフォルダーまたはファイルをコピーまたは移動します。
tBoxDelete	Boxから特定のフォルダーまたはファイルを削除します。
tBoxGet	選択したファイルをBoxアカウントからダウンロードします。
tBoxList	Box内の指定されたディレクトリーに保管されているファイルをリスト表示します。
tBoxPut	Boxアカウントにファイルをアップロードします。

• Boxに対してファイルをアップロードおよびダウンロード

tBufferInput	別のサブジョブで処理するなどの目的で、tBufferOutputコンポーネントでバッファーデータを取得しします。
tBufferOutput	たとえば、Webサービスを使用して後でアクセスするために、バッファーのデータを収集します。

• ソースシステムとして使うデータをバッファリング
• データをバッファリング
• バッファリングされたデータを取得
• 子ジョブから親ジョブに値を返す

tBRMS	Droolsビジネスルールを受信フローに適用し、出力データをXMLファイルに書き込みます。
tRules	.xlsまたは.drl形式のDroolsファイル内で定義されたビジネスルールを使用して、データのフィルタリングを行います。

• ビジネスルールをExcelファイルに適用してデータをフィルタリング
• 外部ファイルに保存されているビジネスルールに従ってクライアントデータを抽出
• Studioで作成したDRLルールを使って郵便番号を抽出

tCassandraConfiguration	同じジョブでCassandraサーバーへの接続設定を再利用します。
tCassandraLookupInput	Cassandraキースペースの標準またはスーパーカラムファミリーからデータを抽出し、データに変更を適用します。
tCassandraBulkExec	Cassandraカラムファミリーへの挿入操作時のパフォーマンスを改善します。
tCassandraClose	Cassandraサーバーへの接続を切断して、占有されているリソースを解放します。
tCassandraConnection	作成するCassandraサーバーへの接続の再利用を有効にします。
tCassandraInput	Cassandraキースペースの標準またはスーパーカラムファミリーからデータを抽出し、データに変更を適用します。
tCassandraOutput	Cassandraキースペースのカラムファミリーにデータを書き込んだり、そこからデータを削除したりします。
tCassandraOutputBulk	大きなサイズのSSTableのプレパレーションを行い、このSSTableをCassandraキースペースのカラムファミリーにロードする前に、必要に合わせて処理します。
tCassandraOutputBulkExec	Cassandraキースペースのカラムファミリーへの挿入操作時のパフォーマンスを改善します。
tCassandraRow	クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDB構造やデータに対して作用します。

• Cassandraでのデータ処理

tAS400CDC	データの抽出と転送のニーズに対応します。
tDB2CDC	ソース運用データに対して行われた変更を抽出し、データベースCDCビューを使って、ターゲットシステムで使えるようにします。
tInformixCDC	前回の抽出以降に変更されたソースシステムからデータを抽出し、別のシステムに転送します。
tMSSQLCDC	ソース運用データに加えられた変更を抽出し、データベースCDCビューを使ってターゲットシステムで利用できるようにします。
tMysqlCDC	ソース運用データに加えられた変更のみを抽出し、データベースCDCビューを使用してターゲットシステムで利用できるようにします。
tOracleCDC	前回の抽出以降に変更されたソースシステムデータを抽出し、別のシステムに転送します。
tOracleCDCOutput	Oracle XStream CDCモードでデータの変更を同期します。
tPostgresqlCDC	データの抽出と転送のニーズに対応し、ソース運用データに対して行われた変更のみを抽出し、データベースCDCビューを使って、ターゲットシステムで利用できるようにします。
tSybaseCDC	前回の抽出以降に変更されたソースシステムデータを抽出し、別のシステムに転送します。
tTeradataCDC	前回の抽出以降に変更されたソースシステムデータを抽出し、CDCトリガーモードを使用して別のシステムに転送します。

• XStreamモードを使用してデータの変更を抽出して同期
• MySQLデータウェアハウスに入力
• Oracleデータウェアハウスに入力
• CDCを使って変更データを取得
• Oracle CDC再実行ログモードを使って変更データを取得

tBarChart	テクニカル分析を容易にするために、入力データから棒グラフを生成します。
tLineChart	入力フローからデータを読み取り、そのデータをPNG画像ファイルの折れ線グラフに変換して、テクニカル分析を容易にします。

• 入力データから棒グラフを作成
• トレンド分析を容易にするために折れ線グラフを作成

tCloudStart	Amazon EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud)でインスタンスを開始します。
tCloudStop	Amazon EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud)で起動されたインスタンスのステータスを変更します。

tCombinedSQLAggregate	値または計算に基づいて行列のセットを提供します。
tCombinedSQLFilter	ソーステーブルに基づいてカラムを再編成、削除、または追加し、フィルター条件を使って特定のデータソースをフィルタリングすることにより、データをフィルタリングします。
tCombinedSQLInput	スキーマ定義に基づいてデータベーステーブルからフィールドを抽出します。
tCombinedSQLOutput	着信フローから既存のデータベーステーブルにレコードを挿入します。

• DBMSでのテーブル列の直接のフィルタリングと集計

tContextDump	現在のジョブのコンテキストセットアップをフラットファイルやデータベーステーブルなどにコピーします。これらはtContextLoadで使えます。
tContextLoad	フローからコンテキストをロードします。

• 動的に読み取られた接続パラメーターを使用した異なるMySQLデータベースからのデータの読み取り

tCosmosDBSQLAPIInput	SQL APIを介し、Cosmosデータベースコレクションからデータを取得します。
tCosmosDBSQLAPIOutput	SQL APIを介して、前のコンポーネントからの入力フローに基づいてCosmosデータベースコレクションでドキュメントを挿入、アップデート、アップサート、削除します。
tCosmosDBBulkLoad	データファイルを異なる形式(CSV、TSV、またはJSON)で指定されたCosmosデータベースにインポートし、データの処理を行います。
tCosmosDBConnection	CosmosDBデータベースへの接続を作成し、その接続を他のコンポーネントで再利用します。
tCosmosDBInput	ドキュメントの検索条件となるフィールドにマッチするドキュメントのクエリーを行い、Cosmosデータベースコレクションから特定のドキュメントを取得します。
tCosmosDBOutput	ジョブで、前のコンポーネントからの入力フローに基づいてCosmosデータベースコレクションでドキュメントを挿入、アップデート、アップサート、削除します。
tCosmosDBRow	Cosmosデータベースのコマンドを実行します。

• ダイナミックスキーマを使ってCosmosDBコレクションにレコードを挿入

tCouchbaseDCPInput	ストリーミングプロトコルである[Database Change Protocol (DCP)] (データベース変更プロトコル(DCP))の下で、Couchbaseデータベースからドキュメントを照会します。
tCouchbaseDCPOutput	ストリーミングプロトコルである[Database Change Protocol] (データベース変更プロトコル(DCP))の下で、先行するコンポーネントからの受信フラットデータに基づいて、Couchbaseデータベース内のドキュメントをアップサートします。
tCouchbaseInput	Couchbaseデータベースからドキュメントをクエリーします。
tCouchbaseOutput	前のコンポーネントからの受信フラットデータに基づいて、Couchbaseデータベース内のドキュメントをアップサートします。

• N1QLクエリーを使ってCouchbaseデータベース からJSONドキュメントをクエリーする

tCyberarkInput	CyberArkボールトに保管されているシークレットオブジェクトのコンテンツ(通常はパスワード)をランタイムで取得します。取得されたコンテンツはAfter変数であるSECRETに格納され、ジョブにあるどの後続のコンポーネントからでも参照できます。同コンテンツはまた、[Row] (行) > [Main] (メイン)接続を使い、secretというカラムで後続のコンポーネントに渡すこともできます。

• パスワードで保護されたファイルにアクセス

tHConvertFile	Talend Data Mapperストラクチャーを使い、1つの表記から別の表記への変換を、Spark Batch実行として実行します。
tHMap	MappingパースペクティブにあるTalend Data Mapperの機能を利用して、異なる入力と出力の間で変換(マップと呼ばれる)を行います。
tHMapFile	Talend Data Mapperマップを実行します。この場合、Spark Batch実行として入力ストラクチャーと出力ストラクチャーが異なる場合があります。
tHMapInput	Talend Data Mapperマップを実行します。この場合、Spark Batch実行として入力構造と出力構造が異なる場合があります。また、ダウンストリームコンポーネントで使うデータを送信します。
tHMapRecord	Talend Data Mapperマップを実行します。この場合、Spark Streaming実行として入力ストラクチャーと出力ストラクチャーが異なる場合があります。

• tHMapRecordを複数の出力に接続
• tHMapと複数のスキーマ入力を使って出力を生成
• tHMapと複数のペイロード入力を使って出力を生成
• エラーを処理
• Spark環境でデータを変換
• データインテグレーションスキーマから複合コンテンツスキーマに変換
• Talend Data Integrationメタデータを使用
• Talend Data Mapperメタデータを使用

tDataprepRun	標準データインテグレーションジョブでTalend Data Preparationを使って作成したプレパレーションを適用します。
tDatasetInput	Talend Data Preparationデータセットのデータでフローを作成します。
tDatasetOutput	Talend Data Preparationでデータセットを作成します。

• Apache Spark Batchジョブのデータサンプルにプレパレーションを適用
• Apache Spark Streamingジョブのデータサンプルにプレパレーションを適用
• ジョブからデータセットを作成
• 入力に従ってランタイムにプレパレーションを動的に選択
• Talendジョブでデータベースからデータのプレパレーションを行う
• 複数の環境でのプレパレーションを活用するジョブをプロモート

tAddressRowCloud	オンラインサービスを使って、クラウド内の海外アドレスを検証し、フォーマットします。
tBatchAddressRowCloud	バッチ処理を使用してアドレスデータを解析し、他のソフトウェアをインストールすることなく、フォーマッティングされたアドレスをすばやく正確に取得します。

• アドレス検証プロバイダーからの検証コードを編集して検証レベルにマッピング
• クラウドで参照データと比較して住所を解析
• バッチ処理を使い、クラウドで参照データと比較して住所を解析

tMatchIndex	継続的マッチングを目的に、ElasticSearchで、クリーンで重複除去されたデータセットをインデックス化します。
tMatchIndexPredict	tMatchIndexを使用して、新しいデータセットをElasticSearchに保存されているルックアップデータセットと比較します。 tMatchIndexPredictは、一意なレコードとサスペクト重複を別々のファイルに出力します。

• tMatchIndexPredictを使用して継続的マッチングを行う
• Elasticsearchで参照データセットをインデックス化する

tExtractRegexFields	正規表現マッチングを使用して、データを抽出し、フォーマット化された文字列から複数のカラムを生成します。
tPatternExtract	指定されたパターンに一致するすべてのデータを出力します。その後、抽出されたデータに対して必要な操作を実装できます。

• メールアドレスから名前、ドメイン、TLDを抽出
• 区切り付きファイルから、定義されたパターンに対応するデータのみを抽出

tMatchGroup	1つ以上のマッチングルールを使用して大量のデータを含むソースデータに同様のデータレコードのグループを作成します。
tRecordMatching	参照データソースとの照合によりあらゆるソースデータのデータクオリティを保証します。

• 各レコードで計算された最小距離に従って、別々のフロー内の出力データをグルーピング
• 複数のパスで顧客データをマッチング
• Q-gramとLevenshteinアルゴリズムを使ってエントリーをマッチング
• カスタム一致アルゴリズムを使ってエントリーをマッチング
• サバイバーシップ機能を使用して2つのレコードをマージし、マスターレコードを作成

tDataDecrypt	tDataEncryptのコンポーネントで暗号化されたデータを復号化します。
tDataEncrypt	読み取り不可能な暗号文に変換することでデータを保護します。
tDataMasking	機密性の高い実際のデータを表示することが勧められない場合に、元のデータをランダムな文字または数字で隠し、実際のデータを保護しながら、同様の効果を得るために使用します。
tDataShuffling	シャッフルでは、入力テーブルのデータについて、データセットのファンクションを保ったまま実際のデータを保護します。これはテストやトレーニングなどの目的で利用できます。
tDataUnmasking	tDataMaskingのコンポーネントでマスクされたデータのマスクを解除して、元のデータを取得します。
tDuplicateRow	データクオリティファンクションテスト用に、有意なデータで複製を作成します。
tPatternMasking	特定のパターンに従うデータをマスキングします。また、必要に応じて元のデータを規則的に変換できます。
tPatternUnmasking	tPatternMaskingのコンポーネントでマスクされたデータのマスクを解除して、元のデータを取得します。

• データ値の変更による実際の機密データの使用制限
• 機密データの暗号化と解読
• 入力フローからの複製データを生成
• オーストラリアの電話番号のマスキング
• メディケア受益者IDのマスキング
• データ値のシャッフルによる実際の機密データの使用制限
• オーストラリアの電話番号のマスキングを解除

tRuleSurvivorship	ビジネスルールに従ってエンティティの単一表記を作成し、マスターデータ管理用にデータのマスターコピーを作成できます。
tSurviveFields	さまざまな異種ソースからのデータを一元化して、MDMデータのマスターコピーを作成します。
tUniqRow	ジョブの入力または出力フローのデータクオリティを保証します。

• 標準ジョブからSpark Batchジョブに変換する
• tMatchPredictによってラベル付けされたサスペクトペアとtMatchPairingによって計算された一意な行からクリーンなデータセットを作成する
• ダイナミックスキーマに基づくエントリーの重複除去
• 異なるカラムをランク値に使用した複数行のコンテンツのマージ
• サバイバーの作成に使う条件をコーディングするためのルールファイルを手動で変更する
• 重複グループから最良データを選択してサバイバーを作成する
• エントリーの重複除去

tVerifyEmail	メールアドレスが特定のルールに準拠しているかどうかを確認し、特定のカラムの内容を使って、ルールに一致しないアドレスを修正します。

• カラムのコンテンツとドメイン名に照らしてメールアドレスを確認

tChangeFileEncoding	指定されたファイルの文字エンコーディングを変換し、変換された文字エンコーディングで新しいファイルを生成します。

• ファイルの文字エンコーディングを変換

tBlockedFuzzyJoin	参照データソースとの照合によりあらゆるソースデータのデータクオリティを保証します。
tFuzzyJoin	複数のカラムであいまい一致を行ったり、メインフローからのカラムをルックアップフローからの参照カラムと比較したり、メインフローデータまたはリジェクトデータを出力したりして、2つのテーブルを結合します。
tFuzzyMatch	メインフローのカラムとルックアップフローの参照カラムを比較し、距離を表示するメインフローデータを出力します。
tFuzzyUniqRow	定義済みの照合方法を使用して入力フローのカラムを比較し、検出された重複を収集します。

• ファーストネーム内のLevenshtein距離0のチェック
• ファーストネーム内のLevenshtein距離1または2のチェック
• ファーストネームのメタフォニック距離のチェック
• 異なる一致方法を使用して4つのカラムを比較し、発生した重複を収集する
• 2つのカラムであいまい一致を行って、メインデータとリジェクトデータを出力
• 2つのカラムであいまい一致を行って、完全一致、一致候補、一致しない値を出力

tGoogleAddressRow	人間が読めるアドレスを地理座標や他の地理情報に変換します。
tGoogleGeocoder	人間が判読できるアドレスを地理座標に変換します。
tGoogleMapLookup	地理座標とアドレス情報を使って、詳細な地理情報を取得します。

• アドレスと地理座標を使った地理詳細情報を取得
• アドレス情報を使った地理詳細情報を取得
• アドレス情報を使った地理座標を取得

tGenKey	各列に異なるタイプのアルゴリズムを適用し、計算結果を1つのキーにグルーピングすることによって、入力カラムから機能キーを生成し、入力キーを使用してこのキーを出力します。
tAddCRCRow	処理データクオリティの改善に役立つ一意IDを提供します。CRCはCyclical Redundancy Checking (巡回冗長検査)の略です。

• 同じ機能キーを持つ出力フロー重複レコード内でカラムを比較し、グルーピングする
• 出力フローに機能キーを生成
• ファイルへの代理キーの追加

tLoqateAddressRow	国際住所を解析、検証、クレンジング、標準化、音訳、およびフォーマットします。

• Loqateデータに基づいてアドレスを解析

tMatchModel	tMatchPredictコンポーネントによって使用される一致モデルを生成して、疑わしいペアのラベルを自動的に予測し、コンポーネントプロパティで設定されたラベルにマッチするレコードをグルーピングします。
tMatchPairing	Sparkでの機械学習のコンテキストで、大量のボリュームを含むソースデータから疑わしい重複のペアを計算できます。
tMatchPredict	疑わしいレコードを自動的にラベル付けし、コンポーネントプロパティのラベルセットにマッチする疑わしいレコードをグルーピングします。

• ソースデータの疑わしいペアと疑わしいサンプルを計算
• 疑わしいペアを計算してTalend Data Stewardshipにサンプルを書き込む
• 一致モデルの生成
• グルーピングキャンペーンから一致モデルを生成する
• サスペクトペアに割り当て済みのラベルを付ける

tMelissaDataAddress	住所の形式が正しいかどうかを確認し、各行の形式またはスペルのエラーを修正します。
tPersonator	連絡先データをチェック、確認、移動、追加することで米国とカナダの連絡先データベースの品質を保証します。

• Melissa Dataデータファイルに基づいて住所を編集する
• シナリオ: データベースの確認とエンリッチ

tMSSqlInvalidRows	特定のデータクオリティビジネスルールに一致するDB行を抽出します。続いて、必要な修正を実装できます。
tMSSqlValidRows	特定のデータクオリティビジネスルールに一致するDB行を抽出します。

tMySQLInvalidRows	特定のData Qualityパターン(正規表現)またはData Qualityルール(ビジネスルール)を基にMySQLデータベース行をチェックします。
tMySQLValidRows	Data Qualityパターン(正規表現)に基づいてMySQLデータベース行をチェックします。

• 特定のDQルールに基づいて顧客テーブルをチェックし、顧客レコードを選択する
• DBテーブルからメールアドレスを読み取り、特定のデータを取得

tFirstnameMatch	データを標準化するために名前を参照インデックスと照合します。

• 名前と参照インデックスを一致

tOracleInvalidRows	特定のData Qualityパターン(正規表現)またはData Qualityルール(ビジネスルール)を基にOracleデータベース行をチェックします。
tOracleValidRows	Data Qualityパターン(正規表現)に基づいてOracleデータベース行をチェックします。

tFindRegexlibExpressions	Webサーバーに送信されたリクエストに一致するすべての正規表現に関する情報を保持するデータセットを返します。
tLastRegexlibExpressions	ライブラリーに追加された最新のN個の正規表現に関する情報を保持し、http://regexlib.comのクエリーに一致するデータセットを返します。
tMultiPatternCheck	指定されたJava正規表現に対して、複数のカラムの既存のデータをすべてチェックします。
tPatternCheck	次の2つの出力フローを与えます: 一致データおよび非一致データ。前者は特定のパターンに一致するすべてのデータを収集し、後者は特定のパターンに一致しないすべてのデータを収集します。その後、必要な修正を行うことができます。

• 複数カラムのデータをパターンに照らしてチェックする
• Webサービスに接続して正規表現のリストを返す

t標準izePhoneNumber	特定の形式に基づいて電話番号を標準化します。

• フランス語電話番号の標準化

tPostgresqlInvalidRows	特定のData Qualityパターンに一致しないDB行を抽出し、必要な修正を実装できます。
tPostgresqlValidRows	特定のデータクオリティパターンに一致するDB行を抽出します。

tQASAddressIncomplete	[Incomplete] (不完全)と[Reject] (リジェクト)という2つの出力フローを返します。
tQASAddressRow	フォーマットまたはスペルのエラーを修正し、各行の検証ステータスを示します。
tQASAddressUnknown	QuickAddressデータで配達可能結果に一致しない住所をすべて収集する[Unknown] (不明)という1つの出力フローを返します。
tQASAddressVerified	[Verified] (検証済み)、[Interaction required] (インタラクションが必要)、[Reject] (リジェクト)という3つの出力フローを返します。
tQASBatchAddressRow	フォーマットまたはスペルのエラーを修正し、欠落したデータを追加し、各行の検証ステータスを示します。

• QASファイルに基づいて住所を編集し、検証ステータスを付与する
• 住所を編集し、検証ステータスを付与する

tDqReportRun	レポートに一覧化されている分析を起動し、結果をデータクオリティデータマートを保存します。
tThresholdViolationAlert	Studioで作成されたさまざまな品質分析のインジケーターに設定されたしきい値に関するしきい値違反のアラート。

• Talend Cloud Management Consoleからプロファイリングレポートを起動
• Talend Administration Center Webアプリケーションからプロファイルレポートを起動

tReservoirSampling	ビッグデータセットからランダムサンプルデータを抽出します。

• 入力データセットからサンプルデータを抽出

t標準izeRow	受信データを個別のXMLまたはJSONデータフローで正規化して、ルール準拠データを非準拠データから分離または標準化します。
tIntervalMatch	結合関係を基に値を返します。
tReplaceList	その後の処理を行う前に、すべてのファイルをクレンジングします。

• インデックスルールを使って完全一致を抽出する
• ベーシックタイプのルールを使ってデータを正規化
• 非構造化データからの住所を標準化
• 2つの解析レベルを使って非構造化データから情報を抽出する
• IPアドレスに基づくサーバーの場所の特定
• 州名を2文字コードに置換

tSynonymOutput	Luceneインデックスを作成し、エントリーおよび受信する関連シノニムをフィードします。
tSynonymSearch	入力したデータに一致する参照エントリーの特定のインデックスを検索します。

• 都市名のシノニムインデックスを作成する
• tMapを使って人物名のシノニムインデックスを作成する
• 一致する参照エントリーの特定のインデックスを検索
• 2つの入力カラムの一致する参照エントリーを検索

tJapaneseNumberNormalize	日本語の数字(漢数字)をアラビア数字に正規化します。
tJapaneseTokenize	日本語のテキストをトークンに分割します。
tJapaneseTransliterate	日本語のテキストデータを仮名とラテンスクリプトに変換します。
tStem	このデータを照合する前に、カラムのデータを標準化できるようにします。
tTransliterate	文字列を世界の多数の言語の標準文字セット UCS (Universal Coded Character Set)に変換します。

• 日本語の数字をアラビア数字に変換
• 異なる言語の単語の標準文字セットに変換
• 特定のDBカラムから英単語の語幹を抽出
• 英単語リストの語幹を生成
• 日本語テキストをトークン化
• 日本語テキストを翻字

tUniservBTGeneric (非推奨)	Uniserv製品DQ Batch Suiteで作成されたプロセスを実行します。
tUniservRTConvertName (非推奨)	住所の名前エレメントを分析します。
tUniservRTMailBulk (非推奨)	重複検索用のインデックスプールを作成します。
tUniservRTMailOutput (非推奨)	重複検索に使われるインデックスプールを同期します。
tUniservRTMailSearch (非推奨)	指定された入力レコードに基づいて重複する値を検索し、各レコードにデータを追加します。
tUniservRTPost (非推奨)	住所の品質が向上します。これは、CRMおよびe-ビジネスにとって非常に重要です。郵便料金と広告費用に直接関係しているためです。

• mailRetrievalインデックスプールに連絡先を追加
• 人の名前を分析して挨拶文を割り当てる
• 郵便番号、市区町村、番地を確認して修正
• 郵便番号、市区町村、番地を確認して修正し、実行不能なものをリジェクト
• インデックスプールを作成
• Data Quality Service Hub Studioでジョブを実行

tDataQualityRules	次のデータクオリティルールを使ってデータを検証します:
tSchemaComplianceCheck	参照データソースとの照合によりあらゆるソースデータのデータクオリティを保証します。

• スキーマと比較してデータを検証
• データクオリティルールを使ってデータを検証し、無効なデータをフィルタリング
• データクオリティルールとダイナミックスキーマを使ってデータを検証

tDataStewardshipTaskDelete	Talend Data Stewardshipに接続し、キャンペーンにタスク形式で保存されているデータを削除します。
tDataStewardshipTaskInput	Talend Data Stewardshipに接続し、キャンペーンにタスク形式で保存されているデータを取得します。
tDataStewardshipTaskOutput	Talend Data Stewardshipに接続し、タスクの形式でキャンペーンにデータを読み取ります。このタスクには、キャンペーンで定義されているのと同じスキーマが含まれている必要があります。

• Talend Data Stewardshipでタスクをダイナミックに割り当てる
• Talend Data Stewardshipからタスクを削除
• キャンペーンIDを使ってキャンペーンを動的に入力
• 異なるTalend Data Stewardshipインスタンスの同じキャンペーンにタスクを入力
• Talend Data Stewardshipからタスクを取得
• マージングキャンペーンでタスクを作成
• Talend Data Stewardshipキャンペーンでタスクを作成

tCreateTable	特定タイプのデータベースでテーブルを作成します。

• Mysqlデータベースでの新規テーブル作成

tDBFSConnection	その他のDBFSのコンポーネントが、これによって作成される接続を再利用してこのDBFSと通信できるように、特定のDBFS (Databricksファイルシステム)システムに接続します。
tDBFSGet	ファイルを特定のDBFS (Databricks Filesystem)システムからコピーして、ユーザー定義されたディレクトリーに貼り付け、必要な場合は名前を変更します。
tDBFSPut	特定のDBFS (Databricks Filesystem)システムに接続し、ユーザー定義のディレクトリーからファイルをコピーして、このシステムに貼り付け、必要に応じてこれらのファイルの名前を変更します。

• Sparkを使ってAzure Data Lake Storageからデータの書き込みと読み取りを行う(Azure Databricks)
• AWSのDatabricksでS3に対してデータの書き込みと読み取りを実行

tDBCDC	ソース運用データに加えられた変更のみを抽出し、データベースCDCビューを使用してターゲットシステムで利用できるようにします。
tDBCDCOutput	CDCモードで選択したデータベースタイプのデータベースでデータの変更を同期させます。
tDBInvalidRows	特定のデータクオリティ(正規表現)またはデータクオリティルール(ビジネスルール)に対してデータベース行をチェックします。
tDBValidRows	Data Qualityパターン(正規表現)に基づいてデータベース行をチェックします。
tDBBulkExec	データベースで挿入操作を実行する際にパフォーマンスを向上させます。
tDBClose	接続データベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tDBColumnList	指定されたデータベーステーブルのすべてのカラムを反復処理し、カラム名をリスト表示します。
tDBCommit	ジョブによって処理されたデータを接続済みデータベースで有効にします。
tDBConnection	後続のサブジョブまたはサブジョブで再利用されるデータベースの接続を開きます。
tDBInput	データベースからデータを抽出します。
tDBLastInsertId	ユーザーがデータベーステーブルに最後に挿入したレコードのプライマリキー値を取得します。
tDBOutput	データベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tDBOutputBulk	定義された区切りおよび選択データベースタイプの標準に基づいて、ファイルのカラムに書き込みます。
tDBOutputBulkExec	データベースで挿入アクションを実行します。
tDBRollback	接続データベースのトランザクションのコミットをキャンセルして、意図せずにトランザクションの一部をコミットしないようにします。
tDBRow	指定されたSQLクエリーをデータベースで実行します。
tDBSCD	専用データベースSCDのテーブルの変更を反映し、追跡します。
tDBSCDELT	SQLクエリーにより専用SCDテーブルの変更を反映し、追跡します。
tDBSP	データベースのストアドプロシージャを呼び出します。
tDBTableList	SELECT文でWHERE句を使用し、指定したデータベーステーブルの名前をリスト表示します。
tParseRecordSet	テーブルの個々のレコードではなく、レコードセットを解析します。

tDB2BulkExec	提供されたデータに対して挿入アクションを実行し、DB2データベースへの挿入操作中にパフォーマンスを向上させます。
tDB2Close	接続されたDBでコミットされたトランザクションをクローズします。
tDB2Commit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tDB2Connection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tDB2Input	定義された順序でDBクエリーを実行します。これはスキーマ定義に完全に対応している必要があります。tDB2Inputは[Row] (行) > [Main] (メイン)リンクを使ってフィールドリストを次のコンポーネントに渡します。
tDB2Output	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tDB2Rollback	トランザクションの一部が意図せずコミットされることを防ぎます。
tDB2Row	クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDB構造やデータに対して作用します(ただし、データは処理されません)。SQLBuilderツールを使用すると、SQLステートメントを簡単に記述できます。
tDB2SP	データベースストアドプロシージャーを呼び出す便利な方法を提供します。

tDBFSConnection	その他のDBFSのコンポーネントが、これによって作成される接続を再利用してこのDBFSと通信できるように、特定のDBFS (Databricksファイルシステム)システムに接続します。
tDBFSGet	ファイルを特定のDBFS (Databricks Filesystem)システムからコピーして、ユーザー定義されたディレクトリーに貼り付け、必要な場合は名前を変更します。
tDBFSPut	特定のDBFS (Databricks Filesystem)システムに接続し、ユーザー定義のディレクトリーからファイルをコピーして、このシステムに貼り付け、必要に応じてこれらのファイルの名前を変更します。

• コンテキストベースの動的接続によるデータベースからのデータの読み取り
• データベースからテーブルを読み取る時にコンテキストパラメーターを使う

tFileStreamInputDelimited	データを行ごとに連続的に読み取り、フィールドに分割し、スキーマで定義されたフィールドを、[Row] (行) > [Main] (メイン)リンクを介して次のジョブのコンポーネントに送ります。
tFileInputDelimited	区切り付きファイルを行ごとに読み取り、フィールドに分割し、スキーマで定義されているフィールドを次のコンポーネントに送信します。
tFileOutputDelimited	定義されたスキーマに従って、区切り付きファイルに入力データを出力します。
tPivotToColumnsDelimited	出力するデータの選択を微調整します。

• 区切り付きファイルからのデータの読み取りと出力の表示
• ストリーミングモードでのリモートファイルからのデータの読み取り
• ピボットカラムを使用してデータを集計する
• 出力ストリームを利用して、フィルタリングされたデータをローカルファイルに保存する
• 区切りファイルにデータを書き込む

tDeltaLakeClose	アクティブなDeltaLake接続を閉じて、占有されているリソースを解放します。
tDeltaLakeConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tDeltaLakeInput	Data LakeシステムのDelta Lakeレイヤーから最新バージョンまたは特定のレコードのスナップショットを抽出し、データを次のコンポーネントに送信してさらに処理します。
tDeltaLakeOutput	データレイクシステムのDeltaLakeレイヤーにParquet形式でレコードを書き込みます。
tDeltaLakeRow	SQLBuilderツールを使って実際のDB 構造またはデータに働きかけ(ただし、データ処理は行いません)、SQLステートメントを簡単に書くことができます。

• 関連するDelta Lakeデータセットを使ってUSフライトの前日比の変化を計算する

tDotNETInstantiate	後で再利用するための.NETオブジェクトのコンストラクターを呼び出します。
tDotNETRow	カスタムまたは組み込みの.NETクラスを利用して、データの変換を促進します。

• .NetをTalend Studioに統合: はじめに
• Talendにおける.NETの使用

tDropboxConnection	他のDropboxのコンポーネントが再利用できる特定のアカウントへのDropbox接続を作成します。
tDropboxDelete	Dropboxから特定のフォルダーまたはファイルを削除します。
tDropboxGet	選択したファイルをDropboxアカウントから指定したローカルディレクトリーにダウンロードします。
tDropboxList	Dropboxの指定されたディレクトリーに保管されているファイルをリスト表示します。
tDropboxPut	ローカルファイルまたは特定のデータフローのいずれかから、Dropboxにデータをアップロードします。

• Dropboxへのファイルのアップロード

tSetDynamicSchema	不明なカラムからデータを取得するために、後続のサブジョブのコンポーネントで再利用できるダイナミックスキーマを設定するために使われます。

• ダイナミックスキーマに基づいて固定長ファイルを処理
• データベースから出力ファイルにダイナミックカラムを書き込み

tElasticSearchConfiguration	同じジョブで ElasticSearchへの接続設定を再利用できるようにします。
tElasticSearchInput	ユーザー定義のクエリーに基づいて、特定のElasticsearchシステムからドキュメントを読み取ります。
tElasticSearchLookupInput	厳密に定義された順序でElasticSearchクエリーを実行します。これはスキーマ定義に完全に対応している必要があります。
tElasticSearchOutput	指定されたElasticsearchシステムにデータセットを書き込みます。

tELTGreenplumInput	最も複雑なInsertステートメントに必要な数の入力テーブルを追加します。
tELTGreenplumMap	提供されたテーブルを使用してパラメーターを作成済みステートメントにフィードします。ステートメントには、テーブル間または1つのテーブルとそのエイリアス間で実装する内部結合または外部結合を含めることができます。
tELTGreenplumOutput	Greenplumデータベースに対して、SQL Insert、Update、およびDeleteステートメントを実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tELTHiveInput	次のtELTHiveMapのコンポーネントによって使われるスキーマを入力Hiveテーブルから複製します。
tELTHiveMap	データを変換するために、Hive QLステートメントをグラフィカルに作成します。
tELTHiveOutput	tELTHiveMapと連携してデータをHiveテーブルに書き込みます。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの結合とHiveへの書き込み
• サブクエリーを使ったデータのマッピング

tELTInput	SQLステートメントの実行に必要な数の入力テーブルを追加します。
tELTMap	提供されたテーブルを使ってパラメーターを作成済みSQLステートメントにフィードします。ステートメントには、テーブル間または1つのテーブルとそのエイリアス間で実装する内部結合または外部結合を含めることができます。
tELTOutput	指定されたテーブルでアクションを実行し、ELTマッパーで定義された出力スキーマに従ってデータを挿入します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tELTMSSqlInput	最も複雑なInsertステートメントに必要な数の入力テーブルを追加します。
tELTMSSqlMap	提供されたテーブルを使用してパラメーターを作成済みステートメントにフィードします。ステートメントには、テーブル間または1つのテーブルとそのエイリアス間で実装する内部結合または外部結合を含めることができます。
tELTMSSqlOutput	MSSqlデータベースにSQL Insert、Update、およびDeleteステートメントを実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tELTMysqlInput	最も複雑なInsertステートメントに必要な数の入力テーブルを追加します。
tELTMysqlMap	提供されたテーブルを使用してパラメーターを作成済みステートメントにフィードします。ステートメントには、テーブル間または1つのテーブルとそのエイリアス間で実装する内部結合または外部結合を含めることができます。
tELTMysqlOutput	tELTMysqlOutputは、Mysqlデータベースに対してSQL Insert、Update、およびDeleteステートメントを実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tELTNetezzaInput	非常に複雑なInsertステートメントに必要な数の入力テーブルを追加できます。
tELTNetezzaMap	提供されたテーブルを入力として使って、パラメーターを作成済みステートメントにフィードします。ステートメントには、テーブル間または1つのテーブルとそのエイリアス間で実装する内部結合または外部結合を含めることができます。
tELTNetezzaOutput	tELTNetezzaMapコンポーネントによって生成されたSQLステートメントによって、指定のNetezzaテーブルにあるデータに対してアクション(insert、update、delete、merge)を実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tELTOracleInput	SQL SELECTステートメントを生成するためにtELTOracleMapコンポーネントによって使われるOracleテーブルスキーマを提供します。
tELTOracleMap	1つ以上のtELTOracleInputコンポーネントが提供するテーブルスキーマを使って、SQL SELECTステートメントを作成します。
tELTOracleOutput	tELTOracleMapコンポーネントによって生成されたSQLステートメントを介して、指定のOracleテーブルのデータに対してアクション(insert、update、delete、merge)を実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング
• Oracleデータベースエントリーのアップデート
• Oracle MERGEファンクションを使ったデータ管理

tELTPostgresqlInput	SQL SELECTステートメントを生成するためにtELTPostgresqlMapコンポーネントによって使われるPostgresqlテーブルスキーマを提供します。
tELTPostgresqlMap	1つ以上のtELTPostgresqlInputコンポーネントが提供するテーブルスキーマを使って、SQL SELECTステートメントを作成します。
tELTPostgresqlOutput	tELTPostgresqlMapコンポーネントによって生成されたSQLステートメントを介して、指定のPostgresqlテーブルのデータに対してアクション(insert、update、delete)を実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tELTSybaseInput	SQL SELECTステートメントを生成するために、tELTSybaseMapコンポーネントによって使われるSybaseテーブルスキーマを提供します。
tELTSybaseMap	1つ以上のtELTSybaseInputコンポーネントが提供するテーブルスキーマを使って、SQL SELECTステートメントを作成します。
tELTSybaseOutput	tELTSybaseMapコンポーネントによって生成されたSQLステートメントを介して、指定のSybaseテーブルのデータに対してアクション(insert、update、delete)を実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tELTTeradataInput	SQL SELECTステートメントを生成するためにtELTTeradataMapコンポーネントによって使われるTeradataテーブルスキーマを提供します。
tELTTeradataMap	1つ以上のtELTTeradataInputコンポーネントによって提供されるテーブルスキーマを使用してSQL SELECT文を作成します。
tELTTeradataOutput	tELTTeradataMapコンポーネントによって生成されたSQLステートメントによって、指定のTeradataテーブルにあるデータに対してアクション(insert、update、delete、merge)を実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tELTVerticaInput	SQL SELECTステートメントを生成するためにtELTVerticaMapコンポーネントによって使われるVerticaテーブルスキーマを提供します。
tELTVerticaMap	1つ以上のtELTVerticaInputコンポーネントが提供するテーブルスキーマを使って、SQL SELECTステートメントを作成します。
tELTVerticaOutput	ELTVerticaMapコンポーネントによって生成されたSQLステートメントを介して、指定の Verticaテーブルのデータに対してアクション(insert、update、delete)を実行します。

• コンテキスト変数をテーブル名および接続名として使用して、Snowflakeデータを集計
• テーブルカラムの集計とフィルタリング
• 簡単な明示的結合を使ったデータのマッピング
• サブクエリーを使ったデータのマッピング
• エイリアステーブルを使用しての日付のマッピング

tRESTClient	CXF (JAX-RS)を使用してHTTPおよびHTTPSリクエストを送信し、対応するレスポンスを得ることで、RESTful Webサービスプロバイダーとのインタラクションを行います。
tRESTRequest	GET/POST/PUT/PATCH/DELETEリクエストをサーバーエンドのクライアントから受け取ります。
tRESTResponse	HTTPまたはHTTPリクエストへの応答として、特定のHTTPステータスコードをクライアントエンドに返します。

• tXMLMapでJSONドキュメントをビルドしてRESTサービスを呼び出す
• RESTfulサービスとのインタラクションによってユーザー情報を取得する
• RESTサービスを使ってHTTP POSTリクエストを受け入れる
• HTTP POSTリクエストを受け入れてレスポンスを送信するRESTサービスの使用
• HTTP POSTリクエストをHTML形式で受け入れるRESTサービスの使用
• RESTfulサービスとのインタラクションでユーザー情報をアップデート
• URIクエリーパラメーターを使用してデータベースのデータを探査する
• HTTP GETリクエストを受け入れてレスポンスを送信するRESTサービスを使う
• データサービスのRESTエンドポイントURLでコンテキスト変数を使用

tESBConsumer	呼び出されたWebサービスから定義済みメソッドを呼び出し、指定されたパラメーターに基づいて定義されているクラスを返します。
tESBProviderFault	リクエスト応答通信スタイルの場合に、WebサービスのフォールトメッセージとしてTalendジョブサイクルの結果を提供します。
tESBProviderRequest	TalendジョブをWebサービスとしてラッピングします。
tESBProviderResponse	Talendジョブサイクルの結果をレスポンスメッセージとして供給します。

• 国コードに基づいて空港名をリクエスト
• Hello World応答を返す
• 応答を期待せずにメッセージを送信
• tESBConsumerを使用して有効なメールを取得
• カスタムSOAPヘッダーでのtESBConsumerの使用

tExasolBulkExec	Exasolデータベースが提供するIMPORTコマンドを使って、データをExasolデータベーステーブルにすばやくインポートします。
tExasolClose	Exasolデータベースインスタンスへのアクティブな接続を閉じて、占有されているリソースを解放します。
tExasolCommit	ジョブによって処理されたデータを接続済みExasolデータベースで検証します。
tExasolConnection	他のExasolのコンポーネントで再利用できるExasolデータベースインスタンスへの接続を開きます。
tExasolInput	スキーマ定義に対応する厳密に定義された順序のクエリーに基づいてExasolデータベースからデータを取得し、そのデータを次のコンポーネントに渡します。
tExasolOutput	前のコンポーネントから受信するフローに基づいて、テーブルおよび/またはテーブル内のデータで定義されたアクションを実行することにより、Exasolデータベースのデータを書き込み、アップデート、変更、削除します。
tExasolRollback	接続されているExasolデータベースのトランザクションコミットをキャンセルします。
tExasolRow	ExasolデータベースでSQLクエリーを実行します。

• ローカルCSVファイルからExasolデータベーステーブルにデータをインポート

tFileInputExcel	Excelファイルを行ごとに読み取り、正規表現を使用してフィールドに分割し、スキーマで定義されているフィールドを次のコンポーネントに送信します。
tFileOutputExcel	定義されたスキーマに従ってデータ値が区切られたMS Excelファイルを書き込みます。

• ダイナミックスキーマを使ってExcelファイルからデータを抽出
• 特定のExcelセルからデータを抽出

tFirebirdClose	Firebirdデータベースとのトランザクションを閉じます。
tFirebirdCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、1つのグローバルトランザクションでコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tFirebirdConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tFirebirdInput	スキーマ定義に対応する必要がある厳密に定義された順序でFirebirdデータベースに対してデータベースクエリーを実行し、メイン行リンクを介してフィールドリストを次のコンポーネントに渡します。
tFirebirdOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、Firebirdデータベース内のテーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tFirebirdRollback	接続されているFirebirdデータベースでコミットされたトランザクションをキャンセルします。
tFirebirdRow	指定されたSQLクエリーを指定されたFirebirdデータベースに実行します。

tFlumeInput	Studioで開発されたSpark StreamingジョブとFlumeを統合するインターフェイスとして機能し、特定のFlumeエージェントから継続的にデータを読み取ります。
tFlumeOutput	Studioで開発されたSpark StreamingジョブとFlumeを統合するインターフェイスとして機能し、特定のFlumeエージェントに継続的にデータを送信します。

tFTPClose	アクティブなFTP接続を閉じて、占有されているリソースを解放します。
tFTPConnection	FTP接続を開いて、単一のトランザクションでファイルを転送します。
tFTPDelete	FTPサーバーの指定されたディレクトリー内のファイルまたはフォルダーを削除します。
tFTPFileExist	FTPサーバーにファイルまたはディレクトリーが存在するかどうかを確認します。
tFTPFileList	ファイルマスクパターンに基づいて、指定したディレクトリーの直下にあるすべてのファイルとフォルダをリスト表示します。
tFTPFileProperties	FTPサーバーの指定されたファイルのプロパティを取得します。
tFTPGet	FTPディレクトリーからローカルディレクトリーにファイルをダウンロードします。
tFTPPut	ローカルディレクトリーからFTPディレクトリーにファイルをアップロードします。
tFTPRename	FTPディレクトリー内のファイルの名前を変更します。
tFTPTruncate	FTPディレクトリー内のファイルを切り捨てます。

• FTPディレクトリーにファイル/フォルダーをリスト表示し、取得する
• FTPサーバーにファイルを置く
• FTPサーバーにあるファイルの名前を変更

tFileStreamInputFullRow	新しく作成されたファイルのデータを行ごとに読み取り、1つのフィールド内の行全体を、[Row] (行) > [Main] (メイン)リンクを介して次のジョブコンポーネントに送ります。
tFileInputFullRow	ファイルを行単位で読み取り、スキーマで定義されたデータの完全な行を行リンク経由で次のコンポーネントに送信します。

• 区切り付きファイルの完全な行を読み取る

tSetGlobalVar	グローバル変数を定義するプロセスを容易にします。

• グローバル変数のコンテンツを印刷

tGoogleAnalyticsReport	Google Analyticsへの接続を確立してデータレポートを取得します。

tBigQueryConfiguration	Sparkジョブ用のGoogle BigQueryとGoogle Cloud Storageへの接続設定を提供します。
tBigQueryBulkExec	特定のデータをGoogle BigQueryに転送します。
tBigQueryInput	Google BigQueryでサポートされているクエリーを実行します。
tBigQueryOutput	先行のコンポーネントによって提供されたデータをGoogle BigQueryに転送します。
tBigQueryOutputBulk	大きなサイズのデータ用に.txtまたは.csvファイルを作成して、Google BigQueryに転送する前に必要に応じて処理できるようにします。
tBigQuerySQLRow	Google BigQueryに接続し、クエリーを実行してテーブルから行ごとにデータを選択するか、GoogleBigQueryでテーブルを作成または削除します。

• Google BigQueryでのクエリーの実行
• Google BigQueryでのデータの書き込み

tBigtableClose	Google Bigtableへのアクティブな接続を終了します。
tBigtableConnection	Google Bigtableへの接続設定を入力します。
tBigtableInput	Google Bigtableからデータを抽出して後続のコンポーネントに送ります。
tBigtableOutput	先行のコンポーネントによって提供されたデータをGoogle Bigtableに転送します。

tGoogleDataprocManage	Google Cloud PlatformのグローバルリージョンでDataprocクラスターを作成または削除します。

tGoogleDriveConnection	他のGoogle Driveのコンポーネントで再利用できるGoogle Drive接続を開きます。
tGoogleDriveCopy	Google Driveにファイル/フォルダーのコピーを作成します。
tGoogleDriveCreate	Google Drive内に新規フォルダーを作成します。
tGoogleDriveDelete	Google Driveのファイル/フォルダーを削除します。
tGoogleDriveGet	ファイルのコンテンツを取得し、ファイルをローカルディレクトリーにダウンロードします。
tGoogleDriveList	ドメインで、Shared DriveとMy Driveの両方およびすべての共有ドライブを含めて、特定のGoogle Driveフォルダーにファイルまたはフォルダーか、ファイルとフォルダーの両方をすべてリスト表示します。
tGoogleDrivePut	データフローまたはローカルファイルからGoogle Driveにデータをアップロードします。

• Google Driveでファイルを管理する

tPubSubInput	これらのメッセージに対して変換を実行するコンポーネントにメッセージを送信するGoogle Cloud PubSubサービスに接続します。
tPubSubInputAvro	Google Cloud Pub/Subに接続し、これらのメッセージに対して変換を実行するコンポーネントにAvro形式のメッセージを受信します。
tPubSubOutput	直前のコンポーネントによってシリアライズされたメッセージをバイト配列に受信し、指定のPubSubサービスに送信します。

tGPGDecrypt	gpg -dコマンドを呼び出してGnuPG暗号化ファイルを復号し、複合したファイルを指定のディレクトリーに保存します。

• GnuPG暗号化ファイルの解読とその内容の表示

tGreenplumBulkExec	Greenplumデータベースにデータをロードする時のパフォーマンスが向上します。
tGreenplumClose	Greenplumデータベースへの接続を閉じます。
tGreenplumCommit	すべての行またはバッチごとに操作を繰り返すのではなく、グローバルトランザクションを一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tGreenplumConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tGreenplumGPLoad	既存のデータファイル、入力フローから、または名前付きパイプを介してストリーミングモードのデータフローから直接、Greenplumテーブルにデータを一括ロードします。
tGreenplumInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tGreenplumOutput	前のコンポーネントからの入力フローに従って、テーブルまたはテーブルのデータに定義されたアクションを実行します。
tGreenplumOutputBulk	INSERTクエリーのパラメーターとして使うファイルを準備し、Greenplumデータベースにフィードします。
tGreenplumOutputBulkExec	Greenplumデータベースへの挿入操作時のパフォーマンスが向上します。
tGreenplumRollback	トランザクションの一部が意図せずコミットされることを防ぎます。
tGreenplumRow	クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDBストラクチャーやデータに対して作用します(ただし、データは処理されません)。

tGroovy	tGroovyは、簡易なJava構文であるGroovy言語を使って ジョブの機能の幅を広げます。
tGroovyFile	簡易なJava構文であるGroovy言語を使って ジョブの機能の幅を広げます。

• Groovyコードを含むファイルの呼び出し

tGoogleCloudConfiguration	Sparkジョブ用のGoogle Cloud Platformへの接続設定を提供します。
tGSConfiguration	Sparkジョブ用のGoogle Cloud Storageへの接続設定を提供します。
tGSBucketCreate	データを整理し、Google Cloud Storage内のデータへのアクセスを制御するために使える新しいバケットを作成します。
tGSBucketDelete	Google Cloud Storage内の空のバケットを削除して、占有されているリソースを解放します。
tGSBucketExist	さらに操作を行うために、Google Cloud Storage内のバケットの存在を確認します。
tGSBucketList	Google Cloud Storageのすべてのプロジェクトまたは特定の1つのプロジェクトからバケットのリストを取得します。
tGSClose	占有されているリソースを解放するためにGoogle Cloud Storageへのアクティブな接続を閉じます。
tGSConnection	Google Cloud Storageシステムにリクエストを行うための認証情報を提供し、Google Cloud Storageへの接続の再利用を可能にします。
tGSCopy	Google Cloud Storageのバケット内またはバケット間でオブジェクトをコピーまたは移動します。
tGSDelete	Google Cloud Storageの指定された条件に一致するオブジェクトを削除して、占有されているリソースを解放します。
tGSGet	Google Cloud Storageから指定された条件に一致するオブジェクトを取得し、ローカルディレクトリーに出力します。
tGSList	Google Cloud Storageからオブジェクトのリストを1つずつ取得します。
tGSPut	ファイルをGoogle Cloud Storageで管理できるように、ローカルディレクトリーからGoogle Cloud Storageにファイルをアップロードします。

• Google Cloud Storageでのファイル管理

tHBaseConfiguration	同じジョブでHBaseへの接続設定を再利用します。
tHBaseLookupInput	ストリーミングジョブのメインフローにルックアップデータを提供します。
tHBaseClose	ジョブで確立したHBase接続を閉じます。
tHBaseConnection	ジョブ内の他のHBaseのコンポーネントで再利用するHBase接続を確立します。
tHBaseDeleteRow	指定されたHBaseテーブルからデータがある行を削除します。
tHBaseInput	特定のHBaseデータベースからデータを読み取り、選択したカラムを抽出します。
tHBaseOutput	特定のHBaseデータベースにデータのカラムを書き込みます。

• HBaseとの顧客データの交換

tHCatalogInput	HCatalogで管理されたHiveデータベースからデータを読み取り、後続のコンポーネントにデータを送信します。
tHCatalogLoad	HDFSから直接データを読み取り、確立されたHCatalog管理テーブルにこのデータを書き込みます。
tHCatalogOperation	処理するHCatalog管理対象データベース/テーブル/パーティションを準備します。
tHCatalogOutput	着信フローからデータを受信し、このデータをHCatalog管理テーブルに書き込みます。

• Hortonworks Data PlatformでのHCatalogテーブルの管理

tHDFSConfiguration	同じジョブでHDFSへの接続設定を再利用します。
tHDFSCompare	HDFS内の2つのファイルを読み取り専用スキーマに基づいて比較し、比較情報を提示する行フローを生成します。
tHDFSConnection	特定のHDFSに接続することで、このHDFSと通信するために作成した接続を他のHadoopのコンポーネントが再利用できるようにします。
tHDFSCopy	ソースファイルまたはフォルダーをHDFSのターゲットディレクトリーにコピーし、必要に応じてこのソースを削除します。
tHDFSDelete	特定のHadoop分散ファイルシステム(HDFS)にあるファイルを削除します。
tHDFSExist	ファイルがHDFSの指定のディレクトリー内にあるかどうかを確認します。
tHDFSGet	ファイルをHadoop分散ファイルシステム(HDFS)からコピーして、ユーザー定義されたディレクトリーに貼り付け、必要な場合は名前を変更します。
tHDFSInput	他のコンポーネントがデータを処理できるように、HDFSファイルのデータを抽出します。
tHDFSList	tHDFSListは、ファイルマスクパターンを基にファイルまたはフォルダーのリストを取得し、各ユニティで繰り返し処理を実行します。
tHDFSOutput	受け取るデータフローを特定のHadoop分散ファイルシステム(HDFS)に書き込みます。
tHDFSOutputRaw	単一カラム形式の階層データなど、さまざまな形式のデータを特定のHDFSファイルシステムに転送します。
tHDFSProperties	HDFSで処理されたファイルのプロパティを表示する単一行フローを作成します。
tHDFSPut	Hadoop分散ファイルシステムに接続して、大規模ファイルを最適なパフォーマンスでこのファイルシステムにロードします。
tHDFSRename	HDFS上で選択したファイルまたは指定したディレクトリーの名前を変更します。
tHDFSRowCount	HDFSのファイルを1行ずつ読み取って、ファイルに含まれる行数を決定します。

• HDFS内のファイルの存在の確認
• Hadoop分散ファイルシステムでのデータの計算
• HDFSのコンポーネントを使ってAzure Data Lake Storage (ADLS)を操作
• HDFSディレクトリーでの繰り返し処理

tHiveClose	Hiveデータベースへの接続を閉じます。
tHiveConfiguration	同じジョブでHiveへの接続設定を再利用します。
tHiveConnection	ジョブ内の他のHiveのコンポーネントで再使用するHive接続を確立します。
tHiveCreateTable	さまざまなHiveデータ形式に合うHiveテーブルを作成します。
tHiveInput	Hiveからデータを抽出し、データを後続のコンポーネントに送ります。
tHiveLoad	さまざまな形式のデータを特定のHiveテーブルに書き込むか、Hiveテーブルからディレクトリーにデータをエクスポートします。
tHiveOutput	特定のHiveデータベースに接続し、受け取ったデータを特定のHiveテーブルまたはHDFSのディレクトリーに書き込みます。
tHiveRow	データ自体の処理は行わずに、クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDB構造またはデータに働きかけます。
tHiveWarehouseConfiguration	同じジョブでHiveへのHive Warehouse Connectorの接続設定を再利用できます。
tHiveWarehouseInput	Hive Warehouse Connectorを使って、Hiveからデータを抽出して後続のコンポーネントにデータを送信します。
tHiveWarehouseOutput	Hive Warehouse Connectorを使って、特定のHiveデータベースに接続し、受信したデータを特定のHiveテーブルまたはHDFS内のディレクトリーに書き込みます。

• Azure HDInsight HiveへのJDBC接続を作成する
• パーティショニングされたHiveテーブルの作成

tHSQLDbInput	スキーマ定義に対応する必要がある厳密に定義された順序でDBクエリーを実行し、次に、メイン行リンクでフィールドリストを次のコンポーネントに渡します。
tHSQLDbOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tHSQLDbRow	クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDBストラクチャーやデータに対して作用します(ただし、データは処理されません)。

tHttpRequest	サーバーにHTTPリクエストを送信し、応答情報をローカルで出力します。

• サーバーへのHTTPリクエストの送信、およびローカルファイルへの応答情報の保存
• ローカルJSONファイルからPOSTリクエストを送信

tImpalaClose	Impalaデータベースへの接続を閉じます。
tImpalaConnection	ジョブ内の他のImpalaのコンポーネントで再利用するImpala接続を確立します。
tImpalaCreateTable	さまざまなImpalaデータ形式に合うImpalaテーブルを作成します。
tImpalaInput	selectクエリーを実行して対応するデータを抽出し、次のコンポーネントにデータを送信します。
tImpalaLoad	さまざまな形式のデータを特定のImpalaテーブルに書き込むか、Impalaテーブルからディレクトリーにデータをエクスポートします。
tImpalaOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tImpalaRow	実際のDB構造やデータに働きかけます(ただし、データは処理されません)。

tInformixBulkExec	Informixデータベースで挿入操作を実行します。
tInformixClose	Informixデータベースへの接続を閉じます。
tInformixCommit	すべての行または行のバッチを個別にコミットするのではなく、グローバルコミットを1回だけ行います。
tInformixConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tInformixInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tInformixOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tInformixOutputBulk	INSERTクエリーのパラメーターとして使うファイルを準備し、Informixデータベースへのフィードに使用します。
tInformixOutputBulkExec	提供されたデータを使用して、Informixデータベースで挿入操作を実行します。
tInformixRollback	接続されたデータベースのトランザクションをキャンセルすることにより、不本意なトランザクションのコミットを防ぎます。
tInformixRow	SQLステートメントを簡単に書くことができるSQLBuilderツールを使って、実際のDB 構造またはデータに働きかけます(ただし、データ処理は行いません)。
tInformixSP	データベース内の複数の複雑なクエリーを一元化して呼び出します。

tIngresBulkExec	パフォーマンスを向上させるために、データをIngres DBMSのテーブルに一括で挿入します。
tIngresClose	接続されたデータベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tIngresCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、一意の接続を使い、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tIngresConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tIngresInput	Ingresデータベースを読み込み、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tIngresOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tIngresOutputBulk	パフォーマンスを向上させるために、データがIngres DBMSにバルクで挿入されるファイルのプレパレーションを行います。
tIngresOutputBulkExec	パフォーマンスを向上させるために、データをIngres DBMSのテーブルに一括で挿入します。
tIngresRollback	接続されたデータベースでコミットされたトランザクションをキャンセルすることで、トランザクションの一部が意図せずにコミットしないようにします。
tIngresRow	SQLBuilderツールを使って実際のDB 構造またはデータに働きかけ(ただし、データ処理は行いません)、SQLステートメントを簡単に書くことができます。

• Ingres DBMSのテーブルにデータをロードする

tFileFetch	指定されたプロトコル（HTTP、HTTPS、FTP、またはSMB）を介してファイルを取得します。

• HTTPによるデータの取得
• 保存されたCookieを再利用してHTTP経由でファイルを取得

tJasperOutput	JaspersoftのiReportを使用して、リッチフォーマットのレポートを作成します。
tJasperOutputExec	JaspersoftのiReportを使用してリッチフォーマットでレポートを作成し、入力コンポーネントとtJasperOutputコンポーネントの組み合わせとして機能するため、パフォーマンスが向上します。

• .jrxmlテンプレートに基づいてレポートを生成する

tJava	カスタムJavaコマンドを使って、Talendジョブの機能を拡張します。
tJavaFlex	tJavaFlexのJavaコードエディターでは、パーソナライズしたコードを入力して、Talendプログラムで統合できます。
tJavaRow	フローの各行に適用するJavaコードを入力するコードエディターが開きます。

• tJavaFlexを使ってダイナミックスキーマに基づくファイルの内容を表示
• tJavaRowを使ってダイナミックスキーマをベースにファイルコンテンツを処理
• メールアドレスの形式をチェック
• ADLS Databricksに基づいてHive外部テーブルを作成
• データフローの生成
• 変数の内容を出力
• tJavaFlexによるデータ行を処理
• ジョブ全体で標準出力をファイルにリダイレクト
• tJavaRowを使用してデータを行ごとに変換する

tJavaDBInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tJavaDBOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tJavaDBRow	SQLBuilderツールを使って実際のデーターベース構造またはデータに働きかけ(ただし、データ処理は行いません)、SQLステートメントを簡単に書くことができます。

tJBossESBInput	JBossESBサーバーからメッセージを取得して、Talendジョブで使えるフローとして処理します。
tJBossESBOutput	Talendジョブで使うデータをJBossESBメッセージに変換します。

tJDBCConfiguration	他のJDBCのコンポーネントで再利用される接続情報と認証情報を保管します。
tJDBCLookupInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tJDBCClose	アクティブなJDBC接続を閉じて、占有されているリソースを解放します。
tJDBCColumnList	指定されたJDBCテーブルのすべてのカラム名をリスト表示します。
tJDBCCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tJDBCConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tJDBCInput	JDBC API接続を使用して任意のデータベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tJDBCOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tJDBCRollback	接続されたデータベースでコミットされたトランザクションをキャンセルすることで、誤ってトランザクションの一部をコミットしないようにします。
tJDBCRow	SQLBuilderツールを使って実際のDB 構造またはデータに働きかけ(ただし、データ処理は行いません)、SQLステートメントを簡単に書くことができます。
tJDBCSP	複数または複雑なクエリーをデータベースに一元化して、簡単に呼び出すことができます。
tJDBCTableList	Where句をベースとするselectステートメントを使用して、JDBCテーブルの特定のセットの名前をリスト表示します。

tJIRAInput	JQLクエリーに基づいて問題情報を取得するか、JIRAから指定されたプロジェクトIDに基づいてプロジェクト情報を取得します。
tJIRAOutput	JIRAの課題またはプロジェクト情報を挿入、アップデート、削除します。

• JIRAアプリケーションで問題を作成する
• JIRAアプリケーションからプロジェクト情報を取得
• JIRAアプリケーションで問題をアップデート

tJMSInput	Javaアプリケーションとメッセージ指向ミドルウェアシステムとの間のインターフェイスを作成します。
tJMSOutput	Javaアプリケーションとメッセージ指向ミドルウェアシステムとの間のインターフェイスを作成します。
tMessagingClose	MQサーバーへの接続を閉じます。
tMessagingCommit	各行や各バッチに実行するのではなく、1つの接続を使った1回のグローバルトランザクションでコミットします。
tMessagingConnection	通信のためにMQサーバーへの接続を開きます。
tMessagingInput	メッセージ指向ミドルウェア(MOM)システムのキューからメッセージをフェッチし、次のコンポーネントに渡します。
tMessagingOutput	メッセージ指向ミドルウェア(MOM)システムのキューにメッセージを追加し、メッセージを非同期にフェッチできるようにします。
tMessagingRollback	MQサーバーでコミットされたトランザクションをキャンセルします。

• ActiveMQサーバーでメッセージをエンキュー/デキューする

tFileStreamInputJSON	ファイルからJSONデータを抽出し、そのデータをたとえばファイルまたはデータベーステーブルに転送します。
tFileInputJSON	ファイルからJSONデータを抽出し、そのデータをファイル、データベーステーブルなどに転送します。
tFileOutputJSON	データを受け取り、出力ファイルのJSON構造化データブロックに書き換えます。

• URLからのJSONデータの抽出
• JSONPathを使用してファイルからJSONデータを抽出する
• ループノードを設定せずにJSONPathを使用してファイルからJSONデータを抽出する
• XPathを使用してファイルからJSONデータを抽出する
• JSON構造化ファイルの作成

tKafkaInputAvro	処理する必要のあるAvro形式のメッセージを、設計しているジョブ内の後続のコンポーネントに送信します。
tKafkaCommit	接続されているtKafkaInputの現在の状態を保存します。
tKafkaConnection	再利用可能なKafka接続を開きます。
tKafkaCreateTopic	他のKafkaのコンポーネントが使えるKafkaトピックを作成します。
tKafkaInput	処理する必要のあるメッセージを、設計しているジョブ内の後に続くコンポーネントに送信します。
tKafkaOutput	メッセージをKafkaシステムに公開します。

• ほぼリアルタイムでTwitterの流れを分析する
• 標準ジョブを使ってKafkaに対してAvroデータを読み取りおよび書き込み

tSetKerberosConfiguration	Kerberos認証に関連する情報を設定するために使われます。

tSetKeystore	PKCS 12およびJKS間の認証データ型を設定するために使われます。

• プライベートWSDLファイルからの顧客情報の抽出

tKinesisInput	Amazon Kinesisストリームのコンシューマーとして機能し、このKinesisストリームからメッセージをプルします。
tKinesisInputAvro	Amazon Kinesisストリームのコンシューマーとして機能し、このKinesisストリームからメッセージをプルします。
tKinesisOutput	データプロデューサーとして機能し、データをAmazon Kinesisストリームに送信してリアルタイムで取り込みます。

• Amazon KinesisジョブとBig Data Streamingジョブを操作する

tApacheKuduInput	Apache Kuduテーブルからデータを取得し、変換のために次のコンポーネントに送信します。
tApacheKuduOutput	データをApache Kuduテーブルに書き込みます。
tKuduConfiguration	同じジョブにおけるCloudera Kuduへの接続設定の再利用を有効にします。
tKuduInput	Cloudera Kuduテーブルからデータを取得し、変換のために次のコンポーネントに送信します。
tKuduOutput	Cloudera Kuduテーブルのデータを作成、アップデート、削除します。

• Spark Batchジョブを使ってCloudera Kuduでデータの読み書きを行う

tLDAPAttributesInput	LDAPクエリーを介して見つかった各オブジェクトを分析し、オブジェクトに関連付けられた属性のコレクションをリスト表示します。
tLDAPClose	LDAPディレクトリーサーバーへの1つの接続を切断して、占有されているリソースを解放します。
tLDAPConnection	LDAPディレクトリーサーバーへの接続を作成します。
tLDAPInput	特定のフィルターをベースに、スキーマ定義に合わせて、LDAPクエリーを実行します。次に[Row] (行) > [Main] (メイン)リンクを使用してフィールドリストを次のコンポーネントに渡します。
tLDAPOutput	特定のフィルターをベースに、スキーマ定義に合わせて、LDAPクエリーを実行します。次に[Row] (行) > [Main] (メイン)リンクを使用してフィールドリストを次のコンポーネントに渡します。
tLDAPRenameEntry	特定のLDAPディレクトリー内の1つ以上のエントリーの名前を変更します。

• LDAPディレクトリーのフィルタリング済みコンテンツを表示
• LDAP ディレクトリー内のデータを編集する

tFileInputLDIF	LDIFファイルを行ごとに読み取り、フィールドに分割し、行接続を使ってスキーマで定義されているフィールドを次のコンポーネントに送信します。
tFileOutputLDIF	定義されたスキーマに基づいてそれぞれのエントリーでデータが分離されたLDIFファイルを作成または変更します。そうしない場合は、LDIFファイルからコンテンツを削除します。

• データベーステーブルからLDIFファイルにデータを書き込む

tLibraryLoad	ジョブで使用可能なJavaライブラリーをロードします。

• メールアドレスの形式をチェック

tAssert	ジョブ実行ステータスに関するブール値の評価を生成し、ジョブステータスメッセージをtAssertCatcherに提供します。
tAssertCatcher	ジョブ実行のステータス情報を統合するデータフローを生成し、データを定義済みの出力ファイルに転送します。
tChronometerStart	メインジョブの1つ以上のサブジョブの処理時間の計算を開始する、またはサブジョブの一部の処理時間の計算を開始するクロノメーターデバイスとして動作します。
tChronometerStop	メインジョブの1つ以上のサブジョブの処理時間の計算を停止する、またはサブジョブの一部の処理時間の計算を停止するクロノメーターデバイスとして動作します。tChronometerStopは合計実行時間を表示します。
tDie	ジョブを強制終了する前に、完全なログのtLogCatcherコンポーネントをトリガーします。
tFlowMeter	定義されたフローで処理された行数をカウントします。この数は、ロギングの目的でtFlowMeterCatcherのコンポーネントによって捕捉されます。
tFlowMeterCatcher	ジョブ内で、tFlowMeterコンポーネントの使用によってトリガーされるログファンクションとして機能します。
tLogCatcher	次の3つのいずれかによってトリガーされるログ機能として動作します: ログデータを収集して転送するためのJava例外、tDie、またはtWarn。
tLogRow	データ処理を監視する目的で[Run] (実行)コンソールにデータまたは結果を表示します。
tStatCatcher	ジョブプロセスメタデータをジョブレベルおよびコンポーネントレベルで収集し、ログデータを後続のコンポーネントに転送して表示または保存します。
tWarn	完全なログのためにtLogCatcherコンポーネントによって頻繁にキャッチされる警告をトリガーします。

• ジョブからのフローメトリックの捕捉
• tWarnコンポーネントによってトリガーされたメッセージをキャッチする
• tDieコンポーネントによってトリガーされたメッセージをキャッチする
• ジョブ実行の統計ログの表示
• サブジョブおよびサブジョブの一部の処理時間の測定
• ジョブ実行のアサーション条件の設定
• 基準の数値に対する製品注文ステータス(日常ベース)の表示

tALSModel	特定のユーザー製品のインタラクティブデータに基づいて、ユーザーランキング製品に関連付けられたマトリクスを生成します。
tClassify	モデルトレーニングのコンポーネントによって生成された分類子モデルに基づいて、エレメントが属するクラスを予測します。
tClassifySVM	tSVMModelによって生成された分類子モデルに基づいて、エレメントが属するクラスを予測します。
tDecisionTreeModel	tModelEncoderによって通常はプレパレーションが行われ、提供される機能ベクトルを分析して、tPredictが特定のエレメントを分類するために使う分類子モデルを生成します。
tGradientBoostedTreeModel	tModelEncoderによって通常はプレパレーションが行われ、提供される機能ベクトルを分析して、tPredictが特定のエレメントを分類するために使う分類子モデルを生成します。
tKMeansModel	K-Meansアルゴリズムの適用に基づいて受信データセットを分析します。
tKMeansStrModel	K-Meansアルゴリズムの適用に基づいて受信データセットをほぼリアルタイムで分析します。
tLinearRegressionModel	トレーニングデータセットを使って線形回帰モデルを構築します。
tLogisticRegressionModel	通常はtModelEncoderによって前処理される特徴ベクトルを分析して、tPredictが特定のエレメントを分類するために使う分類子モデルを生成します。
tModelEncoder	特徴化操作を実行して、データをtLogisticRegressionModelやtKMeansModelなどのモデルトレーニングのコンポーネントで期待される形式に変換します。
tNaiveBayesModel	指定されたエレメントを分類するためにtPredictで使う分類子モデルを生成します。
tPredict	エレメントの状況を予測します。
tPredictCluster	エレメントのクラスターを予測します。
tRandomForestModel	特徴ベクトルを分析します。
tRecommend	tASLModelによって生成されたユーザー製品リコメンダーモデルに基づいて、このモデルに知られているユーザーに製品を推奨します。
tSVMModel	指定されたエレメントを分類するためにtPredictで使えるSVMベースの分類子モデルを生成します。

• Creating a classification model to filter spam
• 都市内の事故が発生しやすい地域をモデリング

tFileInputMail	指定されたMIMEまたはMSGメールファイルの標準キーデータを読み取ります。
tSendMail	ジョブの特定の状態または起こりうるエラーについて受信者に通知します。

• 子メールからキーフィールドを抽出する
• メールを取得し、メールファイルからデータを抽出
• エラーに関するメールの送信
• HTML形式の添付ファイル付きのメールを送信

tMapRDBConfiguration	他のMapRDBのコンポーネントで再利用される接続情報と認証情報を保管します。
tMapRDBLookupInput	ストリーミングジョブのメインフローにルックアップデータを提供します。
tMapRDBClose	同じジョブで確立したMapRDB接続を閉じます。
tMapRDBConnection	同じジョブ内の他のMapRDBのコンポーネントで再利用するMapRDB接続を確立します。
tMapRDBInput	特定のMapRDBデータベースからデータを読み取り、選択したカラムを抽出します。
tMapRDBOutput	特定のMapRDBデータベースにデータのカラムを書き込みます。
tMapROjaiInput	MapR-DBデータベースからドキュメントを読み取り、特定のジョブにデータを読み取ります。
tMapROjaiOutput	ジョブの前のコンポーネントからの受信フローに基づいて、ドキュメントデータベースとして使われるMapR-DBデータベースのドキュメントを挿入、置換、または削除します。

• MapR-DB OJAIデータベースに候補データを書き込む

tMapRStreamsInputAvro	メッセージを変換するジョブにメッセージをAvro形式で転送します。このコンポーネントではMapR V5.2以上のみがサポートされます。
tMapRStreamsCommit	指定されたtMapRStreamsInputに接続して、コンシューマーオフセットコミットを実行します。
tMapRStreamsConnection	特定のMapR Streamsクラスターへの再利用可能な接続を開き、他のMapR Streamsのコンポーネントがこの接続を再利用できるようにします。
tMapRStreamsCreateStream	他のMapR Streamsのコンポーネントが使えるMapR Streamsストリームまたはトピックを作成します。
tMapRStreamsInput	メッセージを変換するジョブにメッセージを転送します。このコンポーネントではMapR V5.2以上のみがサポートされます。
tMapRStreamsOutput	メッセージをMapR Streamsシステムに公開します。このコンポーネントではMapR V5.2以上のみがサポートされます。

tMarketoBulkExec	REST APIモードでローカルファイルからMarketoにリードまたはカスタムオブジェクトをインポートします。
tMarketoCampaign	キャンペーンのレコード、アクティビティ、キャンペーンの変更に関連するデータをMarketoから取得します。
tMarketoConnection	他のMarketoのコンポーネントで再利用できるMarketoへの接続を開きます。
tMarketoInput	Marketoからリードのレコード、アクティビティの履歴、リードの変更、カスタムオブジェクトに関連するデータを取得します。
tMarketoListOperation	Marketo内のリストに対して1つ以上のリードの追加/削除を行います。また、Marketo内のリストに1つ以上のリードが存在することの確認にも役立ちます。
tMarketoOutput	着信データフローからリードレコードまたはカスタムオブジェクトレコードをMarketoに書き込みます。

• SOAP APIを使ってMarketoリストにリードレコードを追加する
• REST APIを使ってMarketoでデータを送信する

tMarkLogicBulkLoad	MarkLogic Content Pump (MLCP)ツールを使って、ローカルファイルを一括モードでMarkLogicサーバーデータベースにインポートします。
tMarkLogicClose	MarkLogicデータベースへのアクティブな接続を閉じて、占有されているリソースを解放します。
tMarkLogicConnection	MarkLogicデータベースへの接続を開きます。これは他のMarkLogicのコンポーネントで再利用できます。
tMarkLogicInput	文字列クエリーに基づいて、MarkLogicデータベースのドキュメントコンテンツを検索します。
tMarkLogicOutput	MarkLogicデータベースのドキュメントコンテンツを作成、アップデート、削除します。

tMaxDBInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tMaxDBOutput	データベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tMaxDBRow	クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDBストラクチャーやデータに対して作用します(ただし、データは処理されません)。

tMDMClose	続行中のサブジョブの実行後に、開いているMDMサーバー接続を終了します。
tMDMCommit	MDM内のトランザクションのスコープ内で行われたデータベースに対するすべての変更をコミットします。
tMDMConnection	MDMサーバー接続を開き、現在のジョブまたはトランザクションで簡単に再利用できます。
tMDMRollback	エラーが発生した場合に部分的なコミットを防止するなど、確定的にコミットするのではなく、データベースで行われた変更をロールバックします。

tMDMBulkLoad	バルクモードを使って、XML構造化マスターデータをMDMサーバーに書き込みます。
tMDMDelete	MDM Hubの特定のエンティティからマスターデータレコードを削除します。
tMDMInput	MDM Hub内のデータを読み取り、このデータの処理を可能にします。
tMDMOutput	MDMサーバーへのデータの書き込みまたは削除を行います。
tMDMRestInput	MDM HubからREST APIを介してデータを読み取り、さらに処理します。
tMDMSP	複数のクエリーや複雑なクエリーをMDM Hubで一元管理し、ストアドプロシージャーを簡単に呼び出す便利な方法が提供されています。
tMDMViewSearch	特定のビューで作成したフィルタリング基準を適用してMDMハブからMDMレコードを取得し、結果をXML構造で出力します。

• MDMハブでマスターデータを削除する
• tMDMSPを使用してストアドプロシージャを実行する
• レコードをビジネスエンティティに読み取る
• REST APIを介してMDMハブからデータを読み取る
• MDMハブからマスターデータを読み取る
• MDMからステージングデータを読み取る
• MDMハブからマスターデータを部分的に削除
• 既存のビューを介してMDMハブからレコードを取得
• MDMハブにマスターデータを書き込む
• MDMにステージングデータを書き込む

tMDMReceive	MDM XMLデータを保持するコンテキストパラメーターをデコードし、フラットスキーマに変換します。
tMDMRouteRecord	データに加えた変更をイベントマネージャーが識別し、相関アクションをトリガーできるようにします。
tMDMTriggerInput	MDMから送信されたXMLメッセージ(ドキュメント タイプ)を読み取り、その情報を次のコンポーネントに渡します。
tMDMTriggerOutput	ジョブの前のコンポーネントからXMLフロー(ドキュメントタイプ)を受け取ります。

• MDMレコードに関するイベント情報を交換する
• MDMレコードからXMLで情報を抽出する
• アップデートレポートレコードをイベントマネージャーにルーティング

tMicrosoftCrmInput	特定のカラムで設定された条件に基づいて、Microsoft Dynamics CRMデータベースまたはMicrosoft Dynamics 365 CRMデータベースからデータを抽出します。
tMicrosoftCrmOutput	Microsoft Dynamics CRMデータベースかMicrosoft Dynamics 365 CRMデータベースに書き込みます。

• Microsoft Dynamics CRMデータベースにデータを書き込み、カラムに条件を設定して指定行を抽出

tMicrosoftMQInput	指定されたMicrosoftメッセージキューの最初のメッセージを取得します(サポート文字列のみ)。
tMicrosoftMQOutput	指定された流入データの定義済みカラムをMicrosoftメッセージキューに書き込みます(文字列型のみをサポートします)。

• Microsoftメッセージキューからのキューメッセージの書き込みとフェッチ

tMessagingClose	MQサーバーへの接続を閉じます。
tMessagingCommit	各行や各バッチに実行するのではなく、1つの接続を使った1回のグローバルトランザクションでコミットします。
tMessagingConnection	通信のためにMQサーバーへの接続を開きます。
tMessagingInput	メッセージ指向ミドルウェア(MOM)システムのキューからメッセージをフェッチし、次のコンポーネントに渡します。
tMessagingOutput	メッセージ指向ミドルウェア(MOM)システムのキューにメッセージを追加し、メッセージを非同期にフェッチできるようにします。
tMessagingRollback	MQサーバーでコミットされたトランザクションをキャンセルします。
tMomCommit	MQサーバーのデータをコミットします。
tMomConnection	通信のためにMQサーバーへの接続を開きます。
tMomInput	メッセージ指向ミドルウェア(MOM)システムのキューからメッセージをフェッチし、次のコンポーネントに渡します。
tMomMessageIdList	メッセージ指向ミドルウェアシステムのキューからメッセージIDリストをフェッチし、次のコンポーネントに渡します。
tMomOutput	メッセージを非同期的にフェッチするために、メッセージ指向ミドルウェアのシステムキューにメッセージを追加します。
tMomRollback	MQサーバーでコミットされたトランザクションをキャンセルします。

• MOMサーバー経由の非同期通信
• XMLファイルをMOMサーバー経由で送信する

tMongoDBConfiguration	他のMongoDBのコンポーネントで再利用される接続情報と認証情報を保管します。
tMongoDBLookupInput	スキーマ定義に対応する必要がある厳密に定義された順序でデータベースクエリーを実行します。
tMongoDBBulkLoad	データファイルを異なる形式(CSV、TSV、または JSON)で指定されたMongoDBデータベースにインポートし、データの処理を行います。
tMongoDBClose	MongoDBデータベースへの接続を閉じます。
tMongoDBConnection	MongoDBデータベースへの接続を作成し、その接続を他のコンポーネントで再利用します。
tMongoDBGridFSDelete	MongoDB GridFS内の特定のファイルに対する削除アクションを自動化します。
tMongoDBGridFSGet	MongoDB GridFSシステムに接続して、そこからファイルをコピーします。
tMongoDBGridFSList	クエリーに基づいてファイルのリストを取得します。
tMongoDBGridFSProperties	クエリーに基づいて選択された特定のファイルのプロパティに関する情報を取得します。
tMongoDBGridFSPut	MongoDB GridFSシステムに接続して、ファイルをロードします。
tMongoDBInput	MongoDBデータベースのコレクションからレコードを取得し、後続のコンポーネントに転送して表示または保存します。
tMongoDBOutput	MongoDBデータのコレクションで定義されたアクションを実行します。
tMongoDBRow	MongoDBデータベースのコマンドと関数を実行します。

• ダイナミックスキーマを使ってMongoDBコレクションにレコードを挿入
• Spark Streamingジョブを使ってMongoDBでデータを読み書き
• Spark Batchジョブを使用してMongoDBでデータの読み書きを行う
• コレクションの作成とデータの書き込み
• MongoDBデータベースへのデータのインポート
• MongoDBGridFSを使用してファイルを管理する
• 高度なクエリーによるコレクションからのデータの取得
• コレクション内のレコードをアップサートする
• MongoDB関数を使用したコレクションの作成およびデータの書き込み

tMQTTInput	MQTTトピックのメッセージをストリーミングするためのMQTTトピックのコンシューマーとして機能します。
tMQTTOutput	MQTTトピックのパブリッシャーとして機能し、このトピックにリアルタイムでメッセージをストリーミングします。

tFileInputMSDelimited	複数構造の区切りファイルのデータ構造(スキーマ)を読み取り、行接続を使用して、異なるスキーマで定義されているフィールドを次のコンポーネントに送信します。
tFileOutputMSDelimited	複数の着信[Row] (行)フローからのデータ構造(スキーマ)を使って、複雑なマルチ構造区切りファイルを作成します。

• 複数構造で区切られたファイルの読み取り

tFileInputMSPositional	複数構造位置ファイルのデータ構造(スキーマ)を読み取り、行接続を使用して、異なるスキーマで定義されているフィールドを次のコンポーネントに送信します。
tFileOutputMSPositional	複数の入力[Row] (行)フローからのデータ構造(スキーマ)を使用して、複雑なマルチ構造ファイルを作成します。

• 位置ファイルからのデータの読み取り

tFileInputMSXML	複数構造XMLファイルのデータ構造(スキーマ)を読み取り、行接続を使用して、異なるスキーマで定義されているフィールドを次のコンポーネントに送信します。
tFileOutputMSXML	複数の入力[Row] (行)フローからのデータ構造(スキーマ)を使用して、複雑なマルチ構造のXMLファイルを作成します。

• 複数構造のXMLファイルの読み取り

tMSSqlBulkExec	Microsoft SQL Serverデータベースに挿入操作を実行する際にパフォーマンスを向上させます。
tMSSqlClose	MSSqlデータベースのトランザクションを閉じます。
tMSSqlColumnList	指定されたMSSqlテーブルのすべてのカラム名をリスト表示します。
tMSSqlCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、一意の接続を使い、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tMSSqlConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tMSSqlInput	定義された順序でDBクエリーを実行します。これはスキーマ定義に完全に対応している必要があります。
tMSSqlLastInsertId	ユーザーがMSSqlテーブルに追加した最後のプライマリキーを取得します。
tMSSqlOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tMSSqlOutputBulk	INSERTクエリーのパラメーターとして使うファイルを準備し、MSSqlデータベースにフィードします。
tMSSqlOutputBulkExec	Microsoft SQLServerデータベースへの挿入操作中のパフォーマンスの向上。
tMSSqlRollback	MSSqlデータベースのトランザクションコミットをキャンセルし、トランザクションの一部を意図せずにコミットされることを防ぎます。
tMSSqlRow	実際のDB構造やデータに働きかけます(ただし、データは処理されません)。
tMSSqlSP	複数のクエリーや複雑なクエリーをデータベースで一元的に管理し、簡単に呼び出す便利な方法が提供されています。
tMSSqlTableList	Where句をベースとするselectステートメントを使用して、MSSqlテーブルの特定のセットの名前をリスト表示します。

• データベーステーブルにデータを挿入し、そこから有用な情報を抽出する
• ストアドプロシージャーを使用して個人情報をストアドプロシージャー

tMysqlConfiguration	他のMySQLのコンポーネントで再利用される接続情報と認証情報を保管します。
tMySQLInvalidRows	特定のData Qualityパターン(正規表現)またはData Qualityルール(ビジネスルール)を基にMySQLデータベース行をチェックします。
tMysqlLookupInput	MySQLデータベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tMySQLValidRows	Data Qualityパターン(正規表現)に基づいてMySQLデータベース行をチェックします。
tMysqlBulkExec	MySQLまたはAuroraデータベースで挿入操作を実行する際にパフォーマンスを向上させます。
tMysqlClose	Mysqlデータベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tMysqlColumnList	指定されたMysqlテーブルのすべてのカラムを反復処理し、カラム名をリスト表示します。
tMysqlCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、一意の接続を使い、1つのグローバルトランザクションで一度にコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tMysqlConnection	指定されたMySQLデータベースへの接続を開き、後続のサブジョブで再利用します。
tMysqlInput	定義された順序でDBクエリーを実行します。これはスキーマ定義に完全に対応している必要があります。
tMysqlLastInsertId	ユーザーがMysqlテーブルに最後に挿入したレコードのプライマリキー値を取得します。
tMysqlOutput	データベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tMysqlOutputBulk	定義済みの区切りとMySQLやAuroraの標準に基づいて、ファイルのカラムに書き込みます。
tMysqlOutputBulkExec	指定したMySQLまたはAuroraデータベースで挿入アクションを実行します。
tMysqlRollback	接続されたMySQLデータベースのトランザクションのコミットをキャンセルして、トランザクションの一部が意図せずにコミットされることを防ぎます。
tMysqlRow	指定されたSQLクエリーを指定されたMySQLデータベースに実行します。
tMysqlSP	MySQLデータベースのストアドプロシージャーを呼び出します。
tMysqlTableList	Where句をベースとするselectステートメントを使用して、Mysqlテーブルの特定のセットの名前をリスト表示します。

• 特定のDQルールに基づいて顧客テーブルをチェックし、顧客レコードを選択する
• テーブル作成時にtMysqlOutput経由でデータ定義言語を管理する
• DBテーブルからメールアドレスを読み取り、特定のデータを取得
• ビッグデータストリーミングジョブでtMysqlOutputを使用してのデータベーステーブルのアップデート
• ソースファイルからデータベースにダイナミックカラムを書き込む
• 2つのフローを組み合わせて選択的出力を実行
• tMysqlLastInsertIdで最後に挿入したレコードのIDの取得
• tMysqlOutputを使用してカラムの挿入とデータの変更を行う
• MySQLデータベースにデータを一括挿入する
• マザー/ドーターテーブルにデータを挿入する
• 変換されたデータをMySQLデータベースに挿入する
• ユーザー定義のSQLテンプレートを使用して、DBテーブルで反復を実行し、そのコンテンツを削除する
• DBテーブルの反復処理とそのカラム名のリスト表示
• MySQLテーブルインデックスの削除と再生成
• リジェクトリンクを使用してエラーデータを取得
• 親ジョブと子ジョブの間のデータベース接続の共有
• tMysqlOutputを使用してデータをアップデートする
• PreparedStatementオブジェクトを使用してデータをクエリーする
• tMysqlSPでストアドプロシージャーを使用して州ラベルを検索する
• tMysqlInputを使用したMySQLデータベースから出力ファイルへのカラムの書き込み

tNamedPipeClose	プロセスの最後に名前付きパイプを閉じます。
tNamedPipeOpen	データを書き込むための名前付きパイプを開きます。
tNamedPipeOutput	データを既存の開いた名前付きパイプに書き込みます。

• 名前付きパイプを使用してデータの書き込みとローディングを行う

tNeo4jv4Close	Neo4jバージョン4.xデータベースへの接続を切断します。
tNeo4jv4Connection	Neo4jバージョン4.xデータベースへの後で使用する接続を確立します。
tNeo4jv4Input	Neo4jバージョン4.xからデータを読み取り、出力フローにデータを送信します。
tNeo4jv4Output	前のコンポーネントからデータを受け取り、データをローカルのNeo4jバージョン4.xデータベースに書き込みます。
tNeo4jv4Row	指定されたCypherクエリーを指定されたNeo4Jバージョン4.xデータベースに実行します。
tNeo4jBatchOutput	前のコンポーネントからデータを受け取り、データをローカルのNeo4jデータベースに書き込みます。
tNeo4jBatchOutputRelationship	前のコンポーネントからデータを受け取り、関係をローカルのNeo4jデータベースに一括で書き込みます。
tNeo4jBatchSchema	ローカルのNeo4jデータベースのスキーマを定義します。
tNeo4jClose	組み込みモードでNeo4jデータベースへのアクティブな接続を閉じます。
tNeo4jConnection	他のNeo4jのコンポーネントによって再利用されるNeo4jデータベースへの接続を開きます。
tNeo4jImportTool	Neo4jインポートツールを使ってNeo4jデータベースを作成し、大量のデータをCSVファイルからこのデータベースに一括でインポートします。
tNeo4jInput	Neo4jからデータを読み取り、出力 フローでデータを送信します。
tNeo4jRow	指定されたCypherクエリーを指定されたNeo4Jデータベースに実行します。
tNeo4jv4ImportTool	Neo4jバージョン4.xインポートツールを使ってNeo4jバージョン4.xデータベースを作成し、データをCSVファイルからこのデータベースに一括でインポートします。

• リストからノードとノードリレーションシップを作成
• CSVファイルからノードと関係を一括作成
• Neo4jv4データベースでノードを作成
• Neo4jv4データベースから特定ノードのプロパティを取得

tNetezzaBulkExec	Netezzaデータベースで挿入操作を実行する際にパフォーマンスが向上します。
tNetezzaClose	接続されたNetazzaデータベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tNetezzaCommit	ジョブによって処理されたデータを検証し、接続されているNetezzaデータベースに送ります。
tNetezzaConnection	後続のサブジョブで再利用されるNetezzaデータベースの接続を開きます。
tNetezzaInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてNetezzaデータベースからフィールドを抽出します。
tNetezzaNzLoad	Netezzaのnzloadユーティリティを使って、データをNetezzaデータベーステーブルに挿入します。
tNetezzaOutput	Netezzaデータベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tNetezzaRollback	接続されたNetezzaデータベースでコミットされたトランザクションをキャンセルして、トランザクションの一部が意図せずにコミットされることを防ぎます。
tNetezzaRow	指定したNetezzaデータベースに対して記述されたSQLクエリーを実行します。

tNetSuiteConnection (v2019/2021)	NetSuite v2019/2021の機能を活用してNetSuite SOAPサーバーへの接続を作成します。これにより、ジョブにある他のNetSuiteのコンポーネントも接続を再利用できるようになります。
tNetSuiteOutput (v2019/2021)	NetSuite SOAPサービスを呼び出し、NetSuite v2019とv2021の機能を活用してNetSuite SOAPサーバーでデータの挿入、アップデート、削除を行います。
tNetSuiteV2019Input	NetSuite SOAPサービスを呼び出し、NetSuite v2019の機能を活用して指定した条件に従ってデータを取得します。
tNetsuiteConnection (v2019)	ジョブ内の他のNetSuiteのコンポーネントが接続を再利用できるように、NetSuite SOAPサーバーへの接続を作成します。
tNetsuiteInput (v2019)	NetSuite SOAPサービスを呼び出し、指定した条件に従ってデータを取得します。
tNetsuiteOutput (v2019)	NetSuite SOAPサービスを呼び出し、NetSuite SOAPサーバーでデータの挿入、アップデート、削除を行います。

• NetSuite V2019コンポーネントを使ってレコードを追加
• NetSuiteを使ってデータを処理
• NetSuite V2019コンポーネントを使ってレコードを削除
• NetSuite V2019コンポーネントを使ってデータを取得

tOracleConfiguration	他のOracleのコンポーネントで再利用される接続情報と認証情報を保管します。
tOracleInvalidRows	特定のData Qualityパターン(正規表現)またはData Qualityルール(ビジネスルール)を基にOracleデータベース行をチェックします。
tOracleLookupInput	データベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tOracleValidRows	Data Qualityパターン(正規表現)に基づいてOracleデータベース行をチェックします。
tOracleBulkExec	Oracleデータベースのデータを処理する時のパフォーマンスを高めます。
tOracleClose	接続されたOracleデータベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tOracleCommit	ジョブによって処理されたデータを接続済みのOracleデータベースで有効にします。
tOracleConnection	指定されたOracleデータベースへの接続を開き、後続のサブジョブで再利用します。
tOracleInput	Oracleデータベースを読み取り、クエリーに基づいてフィールドを抽出します。
tOracleOutput	Oracleデータベースでのエントリーの書き込み、アップデート、変更、抑制を行います。
tOracleOutputBulk	定義済みの区切りおよびOracle標準に基づいて、カラムのあるファイルを書き込みます。
tOracleOutputBulkExec	指定したOracleデータベースで挿入アクションを実行します。
tOracleRollback	接続されたOracleデータベースのトランザクションのコミットをキャンセルして、トランザクションの一部が意図せずにコミットされることを防ぎます。
tOracleRow	指定されたSQLクエリーを指定されたOracleデータベースに実行します。
tOracleSP	Oracleデータベースのストアドプロシージャーを呼び出します。
tOracleTableList	Where句をベースとするSELECTステートメントを使って、指定したOracleテーブルの名前をリスト表示します。

• ストアドプロシージャーを使用して数値フォーマットをチェックする
• ファイルデータを切り詰めてOracleデータベースに挿入する
• Oracleデータベースからテーブルを読み取る時にコンテキストパラメーターを使う

tFileInputORC	特定のORC形式のファイルからレコードを抽出し、処理を進めるため、データを次のコンポーネントに送ります。
tFileOutputORC	このコンポーネントの直前にある処理のコンポーネントからレコードを受け取って、ORC形式ファイルにレコードを書き込みます。

tCollector	tPartitionerによって生成されたスレッドを使用して、並列実行プロセスにフィードします。
tDepartitioner	tRecollectorがキャプチャーできるように、並列実行プロセスの出力をアセンブルします。
tParallelize	複雑なジョブシステムを管理します。複数のサブジョブを同時に実行し、サブジョブの実行をメインジョブの他のサブジョブと同期します。
tPartitioner	入力データをパーティショニングすることで、tCollectorが並列実行プロセスに転送できるようにします。
tRecollector	tDepartitionerによる並列実行結果の出力。
tFlowToIterate	入力フローからデータを1行ずつ読み取り、反復グローバル変数にデータエントリーを格納します。
tForeach	反復リンクのリストにループを作成します。
tInfiniteLoop	ループに基づいてタスクまたはジョブを自動的に実行します。
tIterateToFlow	処理不能なデータを処理可能なフローに変換します。
tLoop	ループに基づいてタスクまたはジョブを自動的に実行する
tPostjob	ジョブの実行の後に必要なタスクをトリガーします。
tPrejob	ジョブの実行に必要なタスクをトリガーします。
tReplicate	入力スキーマを複製して、2つの同一の出力フローを作成します。
tRunJob	ジョブを次々に実行する必要がある複雑なジョブシステムを管理します。
tSleep	テストまたは追跡の目的でジョブのタイムブレークを使用して、考えられるボトルネックを特定します。
tUnite	さまざまな異種ソースからのデータを一元化します。
tWaitForFile	ディレクトリーを反復処理し、定義された条件が満たされた時に次のコンポーネントをトリガーします。
tWaitForSocket	定義された条件に基づいてジョブをトリガーします。
tWaitForSqlData	特定の接続で行の挿入または削除を反復処理し、SQLデータの存在にリンクした条件が満たされた時にサブジョブをトリガーします。

• サブジョブの実行を並列化/同期化
• 大規模な顧客データを並列ソートする
• ジョブを呼び出して、呼び出されたジョブに必要なパラメーターを渡す
• ループを使ってジョブを複数回実行する
• データジョブの実行の前後にファイルを処理します
• リストを繰り返して値を取得する
• ファイルの反復処理とコンテンツのマージ
• 親ジョブから子ジョブに値を渡す
• バッファリングされた出力データを子ジョブから親ジョブにプロパゲート
• フローを複製し、2つの同一のフローをそれぞれソート
• 子ジョブのリストを動的に実行
• データフローとしてのファイルリストの変換
• データフローをリストに変換
• ファイルが作成されるのを待ち、メッセージがトリガーされた後、反復ループを続行する
• ファイルが作成されるのを待ち、メッセージがトリガーされた後、反復ループを停止する
• テーブルで行の挿入を待機しています

tFileInputParquet	特定のParquet形式のファイルからレコードを抽出し、処理を進めるため、データを次のコンポーネントに送ります。
tFileOutputParquet	このコンポーネントの直前にある処理のコンポーネントからレコードを受け取って、Parquet形式ファイルにレコードを書き込みます。
tFileStreamInputParquet	他のコンポーネントがレコードを処理できるように、特定のParquet形式のファイルからレコードを抽出します。

tPOP	POP3またはIMAPプロトコルを使用して、1つ以上のメールメッセージをサーバーから取得します。

• メールサーバーからメールメッセージの選択を取得

tFileStreamInputPositional	特定のディレクトリーで新しいファイルをリッスンし、行ごとにデータを読み取り、特定のパターンに基づいてフィールドを抽出します。
tFileInputPositional	固定長ファイルを行ごとに読み取り、特定のパターンに基づいてフィールドに分割し、スキーマで定義されているフィールドを次のコンポーネントに送信します。
tFileOutputPositional	行の長さおよびフィールドまたはカラムのフォーマットに従って、行ごとにファイルを書き込みます。

• ダイナミックスキーマに基づいて固定長ファイルを処理
• 固定長ファイルを読み取り、フィルタリングされた結果をXMLに保存

tPostgresPlusBulkExec	DB2データベースの挿入操作時のパフォーマンスが向上します。
tPostgresPlusClose	接続されたPostgresPlusデータベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tPostgresPlusCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、1つのグローバルトランザクションでコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tPostgresPlusConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tPostgresPlusInput	定義された順序でDBクエリーを実行します。これはスキーマ定義に完全に対応している必要があります。次に[Main]行リンクが使用され、フィールドリストの後続のコンポーネントに渡されます。
tPostgresPlusOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tPostgresPlusOutputBulk	INSERTクエリーのパラメーターとして使うファイルを準備し、PostgresPlusデータベースにフィードします。
tPostgresPlusOutputBulkExec	PostgresPlusデータベースの挿入操作時のパフォーマンスが向上します。
tPostgresPlusRollback	トランザクションの一部が意図せずコミットされることを防ぎます。
tPostgresPlusRow	クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDBストラクチャーやデータに対して作用します(ただし、データは処理されません)。SQLBuilderツールを使用すると、SQLステートメントを簡単に記述できます。

tPostgresqlInvalidRows	特定のData Qualityパターンに一致しないDB行を抽出し、必要な修正を実装できます。
tPostgresqlValidRows	特定のデータクオリティパターンに一致するDB行を抽出します。
tPostgresqlBulkExec	Postgresqlデータベースに挿入操作を行う時のパフォーマンスが向上します。
tPostgresqlClose	接続されたPostgresqlデータベースでコミットされたトランザクションをクローズします。
tPostgresqlCommit	すべての行またはバッチごとに実行するのではなく、1つのグローバルトランザクションでコミットするため、パフォーマンスが向上します。
tPostgresqlConnection	後続のサブジョブで再利用できる、指定したデータベースへの接続を開きます。
tPostgresqlInput	定義された順序でDBクエリーを実行します。これはスキーマ定義に完全に対応している必要があります。次に[Main]行リンクが使用され、フィールドリストの後続のコンポーネントに渡されます。
tPostgresqlOutput	ジョブ内の先行するコンポーネントからのフローをベースに、テーブルで、またはテーブルに含まれているデータで定義されているアクションを実行します。
tPostgresqlOutputBulk	INSERTクエリーのパラメーターとして使うファイルを準備し、Postgresqlデータベースにフィードします。
tPostgresqlOutputBulkExec	Postgresqlデータベースの挿入操作時のパフォーマンスが向上します。
tPostgresqlRollback	トランザクションの一部が意図せずコミットされることを防ぎます。
tPostgresqlRow	クエリーとデータベースの性質に応じて、実際のDBストラクチャーやデータに対して作用します(ただし、データは処理されません)。SQLBuilderツールを使用すると、SQLステートメントを簡単に記述できます。