Export to ORC 단계
프로젝트 테이블을 테이블마다 하나씩 Apache ORC 파일로 문서 계정에 기록합니다. ORC는 Hive, Spark 및 대부분의 클라우드 데이터 플랫폼에서 읽는 열 기반 형식이며, 스키마가 파일에 포함됩니다. ORC 가져오기 단계와 함께 사용하십시오.
단계 양식에는 대상 파일, 접두사, 압축, 파일이 있을 때의 동작을 설정하는 파일 매개변수 페이지와, 내보낼 테이블을 나열하고 테이블마다 고유한 테이블 데이터 선택과 데이터 필터를 지정하는 매개변수 기록 페이지가 있습니다. 마이그레이션된 KNIME 워크플로는 ORC 기록기에 이 단계를 사용합니다.
- 대상 파일(
output_file) — 파일을 기록할 문서 계정과 폴더입니다. - 대상 파일 접두사(
file_name) — 파일 접두사입니다. 각 테이블은<prefix><table name>.orc로 기록됩니다. - 압축 옵션(
compression) — 파일 내부에서 사용하는 ORC 코덱으로, Snappy, zlib, gzip(zlib로 기록), Zstandard, LZ4 중에서 선택합니다. 없음은 파일을 압축하지 않고 기록합니다. - 매개변수 기록(
frames) — 내보낼 테이블입니다. 각 프레임에는 해당 테이블의 설정이 들어 있으며, 프레임 안이 아니라 단계 맨 위에 둔 테이블 수준 설정은 읽히지 않습니다.id— 경고에 표시되는 테이블의 레이블입니다.source— 내보낼 프로젝트 테이블입니다. 각 파일의 이름이 여기에서 정해집니다.source_columns및target_columns— 읽는 열과 기록하는 열이며, 이름 바꾸기, 유형, 열별 집계가 포함됩니다.source_where— 소스 행에 대한 필터입니다.aggregate및aggregation_type— 행을 요약합니다.aggregation_type은 자체 설정이 없는 열에 적용되는 요약 방식입니다.having— 요약된 행에 대한 필터입니다.distinct— 고유한 행만 기록합니다.use_target_slicer,limit_target_start,limit_target_end— 결과의 시작 위치부터 끝 위치까지의 행만 기록합니다.sort_columns— AI 어시스턴트 또는 REST API로 설정하여 기록되는 행을 이 소스 열을 기준으로 정렬합니다. 첫 번째 키가 가장 우선하며, 각 키는{source, ascending, nulls}입니다. 키 열을 반드시 기록해야 하는 것은 아닙니다.nulls의 기본값은 오름차순일 때first, 내림차순일 때last입니다.aggregate또는distinct와 함께 사용되지 않습니다.
- 파일이 있는 경우 아래의 이미 있는 파일(
if_exists) — 덮어쓰기(overwrite, 기본값)는 이미 있는 파일을 대체하고, 아무것도 기록하지 않고 단계 실패(fail)는 기록하려는 파일이 이미 있으면 아무것도 기록하지 않고 단계를 중단합니다.