入力と出力

入力タイプと変換

Code Workbook では、変換が受け取る各入力のタイプを指定できます。入力タイプは、変換の名前の下にあるドロップダウンメニューから設定できます：

要求された入力タイプが実際の入力のタイプと一致しない場合、Code Workbook は必要な変換を行います。

例えば：transform_A の出力が pandas データフレームで、その派生変換 transform_B が入力を Spark データフレームとして手動設定した場合、Code Workbook は pandas データフレームを要求された Spark データフレームに変換します。transform_C の出力が pandas データフレームで、その派生 transform_D が入力を R の data.frame として要求した場合、Code Workbook はまず pandas データフレームを Spark データフレームに戻し、その後 R の data.frame に変換します。

以下のフローチャートは、Code Workbook が入力タイプ間の変換をどのように扱うかの概観を提供します：

入力と出力の制限

出力タイプ

Code Workbook の変換は、それぞれが異なる入力タイプを設定できる任意の数の入力を持つことができます。しかし、変換は単一の出力しか持つことができません。複数の出力は現在サポートされていません。

Code Workbook は、言語により、その変換で特定のタイプの出力のみを許可します：

変換が上記に記載されているもの以外のタイプを返す場合、Code Workbook はサポートされていないタイプのエラーを返します。

Python の入力タイプ

デフォルトでは、Python の変換は、入力を Spark データフレームとして受け入れます。入力タイプは、変換の名前の下にあるドロップダウンメニューから設定できます。そして、Code Workbook は上流の出力を望ましい入力タイプに変換します：

以下の入力タイプが Python の変換でサポートされています：

R の入力タイプ

デフォルトでは、R の変換は、入力を R の data.frame として受け入れます。入力タイプは、変換の名前の下にあるドロップダウンメニューから設定できます。そして、Code Workbook は上流の出力を望ましい入力タイプに変換します：

以下の入力タイプが R の変換でサポートされています：

SQL の入力と出力タイプ

SQL の変換でサポートされている入力と出力のタイプは Spark データフレームのみです。データフレームは SQL 内でテーブルとして読み込むことができます。