informatica组件有哪些,informatica支持的数据库
powercenter调度中有哪几种主要的形式
Informatica PowerCenter8.1.1笔记
Informatica PowerCenter是世界级的数据集成，它在ETL领域中无论是执行能力还是战略远见方面都是佼佼者，是Informatica的核心产品。
Joiner组件跟Source Qualifier组件
Source Qualifier可实现N个同构的数据源关联，Joiner组件可实现2个异构的数据源关联。前者只能关联同构数据，是在源数据库中实现关联；后者也可关联同构数据，但主要是用来关联异构数据源，关联操作是在Informatica缓存中实现的。 N个异构数据源，需要N-1个Joiner组件实现关联。
2. Source Qualifier和Filter组件
Source Qualifier 用来从源表和源文件中抽取数据，它只能用来过滤源表的数据，而无法过滤文本的数据。为了提高性能，需尽量在Source Qualifier中将数据过滤掉。
Filter是用来过滤已经被Informatica读取过来的数据，针对文本文件只能使用Filter组件实现数据过滤。
3. lookup组件的两种用法
Cached Lookup 和 uncached Lookup缺省是cached lookup cached首先将记录读到内存中，如果lookup关联表的数据量比较大，如100万条记录以上，不用cached lookup. cached估算：lookup数据量乘以字节数。
4. reusable组件 一次定义 多次使用。
5. 列到行转换用Normalizer组件。
6. 行到列转换 汇总用Transformation组件。
大数据etl工具有哪些
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
下面给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三种工具——Datastage，Informatica，Kettle。
一、什么是ETL？
ETL，Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
数据仓库结构
通俗的说法就是从数据源抽取数据出来，进行清洗加工转换，然后加载到定义好的数据仓库模型中去。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
ETL是BI项目重要的一个环节，其设计的好坏影响生成数据的质量，直接关系到BI项目的成败。
二、为什么要用ETL工具？
在数据处理的时候，我们有时会遇到这些问题：
? 当数据来自不同的物理主机，这时候如使用SQL语句去处理的话，就显得比较吃力且开销也更大。
? 数据来源可以是各种不同的数据库或者文件，这时候需要先把他们整理成统一的格式后才可以进行数据的处理，这一过程用代码实现显然有些麻烦。
? 在数据库中我们当然可以使用存储过程去处理数据，但是处理海量数据的时候存储过程显然比较吃力，而且会占用较多数据库的资源，这可能会导致数据资源不足，进而影响数据库的性能。
而上述遇到的问题，我们用ETL工具就可以解决。ETL工具具有以下几点优势：
1、支持多种异构数据源的连接。（部分）
2、图形化的界面操作十分方便。
3、处理海量数据速度快、流程更清晰等。
三、ETL工具介绍
1、Datastage
IBM公司的商业软件，最专业的ETL工具，但同时价格不菲，适合大规模的ETL应用。
使用难度：★★★★
2、Informatica
商业软件，相当专业的ETL工具。价格上比Datastage便宜一点，也适合大规模的ETL应用。
使用难度：★★
3、Kettle
免费，最著名的开源产品，是用纯java编写的ETL工具，只需要JVM环境即可部署，可跨平台，扩展性好。
使用难度：★★
四、三种ETL工具的对比
Datastage、Informatica、Kettle三个ETL工具的特点和差异介绍：
1、操作
这三种ETL工具都是属于比较简单易用的，主要看开发人员对于工具的熟练程度。
Informatica有四个开发管理组件，开发的时候我们需要打开其中三个进行开发，Informatica没有ctrl+z的功能，如果对job作了改变之后，想要撤销，返回到改变前是不可能的。相比Kettle跟Datastage在测试调试的时候不太方便。Datastage全部的操作在同一个界面中，不用切换界面，能够看到数据的来源，整个job的情况，在找bug的时候会比Informatica方便。
Kettle介于两者之间。
2、部署
Kettle只需要JVM环境，Informatica需要服务器和客户端安装，而Datastage的部署比较耗费时间，有一点难度。
3、数据处理的速度
大数据量下Informatica与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。Kettle的处理速度相比之下稍慢。
4、服务
Informatica与Datastage有很好的商业化的技术支持，而Kettle则没有。商业软件的售后服务上会比免费的开源软件好很多。
5、风险
风险与成本成反比，也与技术能力成正比。
6、扩展
Kettle的扩展性无疑是最好，因为是开源代码，可以自己开发拓展它的功能，而Informatica和Datastage由于是商业软件，基本上没有。
7、Job的监控
三者都有监控和日志工具。
在数据的监控上，个人觉得Datastage的实时监控做的更加好，可以直观看到数据抽取的情况，运行到哪一个控件上。这对于调优来说，我们可以更快的定位到处理速度太慢的控件并进行处理，而informatica也有相应的功能，但是并不直观，需要通过两个界面的对比才可以定位到处理速度缓慢的控件。有时候还需要通过一些方法去查找。
8、网上的技术文档
Datastage Informatica kettle,相对来说，Datastage跟Informatica在遇到问题去网上找到解决方法的概率比较低，kettle则比较多。
五、项目经验分享
在项目中，很多时候我们都需要同步生产库的表到数据仓库中。一百多张表同步、重复的操作，对开发人员来说是细心和耐心的考验。在这种情况下，开发人员最喜欢的工具无疑是kettle，多个表的同步都可以用同一个程序运行，不必每一张表的同步都建一个程序，而informatica虽然有提供工具去批量设计，但还是需要生成多个程序进行一一配置，而datastage在这方面就显得比较笨拙。
在做增量表的时候，每次运行后都需要把将最新的一条数据操作时间存到数据库中，下次运行我们就取大于这个时间的数据。Kettle有控件可以直接读取数据库中的这个时间置为变量；对于没有类似功能控件的informatica，我们的做法是先读取的数据库中的这个时间存到文件，然后主程序运行的时候指定这个文件为参数文件，也可以得到同样的效果
Informatica基础系列（七）——常见问题、注意事项
目录：
正文：
这一篇分享 Infa 开发中一些常见的问题以及注意事项，内容比较零碎，有的内容也不再详细介绍，了解有这个功能，开发时可以再深入研究。
Infa workflow 可以设置定时任务 schedule（db 中称 job），以什么样的频率重复执行，什么时候开始，什么时候结束。这样任务可以自动跑，不需要人工干预。schedule 可以做成可复用，但使用范围仅限于当前的 folder。下面看看 schedule 怎么建的，在 workflow 视图，按以下步骤，如下图所示：
当想暂停 schedule 时，可以勾选 "Run on demand"。这部分很简单，不做过多的解释。做好的 schedule 需要设置在 workflow，设置方法如下图所示：
也可以不选择可重用的 schedule，可以勾选 "Non Resuable"，设置方法跟 Resuable 的 schedule 是一样的。
在定时执行 workflow 时有一个场景是 schedule 解决不了的，假如我们想在一天之中的某些时间段执行，在另外的时间段不执行，有什么办法？其实，可以在 workflow 利用系统的变量做，点击 session 之间的 线 ，如下图所示：
可以猜到，这个 session 在上午 7 点以后执行，根据系统的参数可以做些其他灵活的控制。
source、target 开始导入后，可能会根据需求调整结构，如果结构调整的比较大，一般重新导入覆盖就可以了。如果调整不大，其实可以手动调整的，比如新增了字段，修改了字段长度，前提是保证与 db 的 table 结构一致，如下图所示：
在设置了 schedule 的 workflow 运行过程中会出现 workflow 出现错误，这时候设置的 scheduled 状态就会变成 unscheduled，也就是不管用了。其实可以采取一种迂回的方法来控制，即用另一个基本不会跑失败的 workflow 去控制实际的业务 workflow，这个控制的 workflow 的作用是启动业务 workflow。说了这么多，不如看看示例，先看下怎么建这个控制 workflow，如下图所示：
首先，拖一个 cmd 组件进来，我们要用它写一段命令，去启动另一个 workflow，编辑 cmd 组件，如下图所示：
可以看到这个 session 将通过 pmcmd 启动业务 workflow，我们再对这个控制 workflow 设置一个 schedule，因为这个 workflow 失败的可能性基本为零，所以可以保证 workflow 的不间断性。
Infa 很多东西都可以做成可复用的，比如 transformation、mapping、session、workflow 等，比如下面是一个 lookup 的复用组件（属于 transformation）：
mapping 的复用，称为 maplet，如下图所示：
可以看到这个 maplet 传入了一个参数，通过一个 lookup 组件，输出了两个参数值。开发不同的东西需要切换到不同的视图下，注意看截图中上面的小按钮。workflow 也可以做成 worklet，就是把 workflow 拆成一个个小的，worklet 的开发视图如下图所示：
Infa workflow 的监控还是很有必要，执行失败后如果能推送出来（邮件），就可以及时解决。基本思路是：主要通过记录 session 的执行状况来做，session 可以在执行成功、失败后执行一段脚本，可以将 session 的运行结果记录下来，插入到 Infa 的日志表。session 的设置方法，如下图所示：
其中，$PMFolderName、PMWorkflowName、PMWorkflowRunId、PMSessionName 一看就知道；0 代表成功（自定义），Events__c 是 target 的名字；@numAffectedRows、@numAppliedRows、@numRejectedRows 分别是对 target 的影响记录数、采用记录数、拒绝记录数。
到此为止，Informatica 基础系列就完结了，共 9 篇，每一篇文章都配置了目录，方便系统阅读，希望对您有益，谢谢关注！
At 2017.11.10
informatica mapplet组件怎么使用
1. INFORMATICA CLIENT的使用
1.1 Repository Manager 的使用
1.1.1 创建Repository。
前提：
a. 在ODBC数据源管理器中新建一个数据源连接至你要创建Repository的数据库（例：jzjxdev）
b. 要在你要连接的数据库中新建一个用户（例：name: ETL password: ETL）
现在你可以创建一个Repository了。选择Repository – Create Repository,输入Repository Name（例：JZJX），Database Username（例：etl），Database Password（例：etl），ODBC Data Source（例：jzjxdev），Native Connect String（数据库所在ip例：141.20.52.108）
1.1.2 添加Repository。
通过这一步你可以添加别人已经建好的Repository。
选择Repository – Add Repository,输入Repository Name（例：JZJX），Username(例：etl),点击ok就可以看到名为JZJX的Repository在左边的浏览器中，但是此时还看不到它的内容，要看到它的内容或者对它进行操作必须先连接它。
1.1.3 添加Folder
选择Folder – Create,输入文件夹名称即可。
1.2 Designer 的使用
首先连接Repository，可以看到该Repository在Repository Manager中创建的文件夹。
1.2.1 Sources
Sources文件夹下的表是抽取的来源表。
导入方法：
选择Tools菜单下的Source Analyzer,然后选择Sources菜单下的Import from database，连接想要连接的数据库，连接上后选择你要抽取的表点击ok你所选择的表就会出现在Sources文件夹下。
说明：上面的导入过程导入的只是表结构，你也可以自己创建来源表，只要你创建的表的结构跟真实存在的那张表的表结构一致就行。
1.2.2 Targets
Targets文件夹下的表是抽取的目标表,也就是抽取结果的存放表.
导入方法: 选择Tools菜单下的Warehouse Designer,然后选择Targets菜单下的Import from database，连接想要连接的数据库，连接上后选择你要抽取的表点击ok你所选择的表就会出现在Targets文件夹下。
说明：上面的导入过程导入的只是表结构，你也可以自己创建目标表，只要你创建的表的结构跟真实存在的那张表的表结构一致就行。
1.2.3 Mappings 的设计
选择Tools菜单下的Mapping Designer才能进行Mapping的设计。
每个Mapping都由来源表,transformation和目标表组成，描述数据抽取的过程。来源表和目标表可以从Sources和Targets文件夹拖拽到工作区，但是transformation一般来说是需要自己创建的。Mapping的设计关键是transformation的使用，它的使用关系到数据抽取的正确性和效率。下面说明各个transformation的作用和用法。
（Active：表示该transformation可以改变通过它的数据的行数；
Passive：表示该transformation不改变通过它的数据的行数；
Connected：表示该transformation要连接到数据流；
Unconnected：表示该transformation可以不连接到数据流）
1.2.3.1 Source Qualifier
作用：根据查询SQL文从关系表或平坦文件查出所要记录
用法：创建好Source Qualifier(下简称SQ) 后，将需要的用的字段从来源表拖拽到SQ ,双击SQ,对SQ的属性进行设置。
Select Distinct 属性:选中的话表明结果记录将去除重复值;
Tracing Level属性: 共有四级,表示log的复杂程度;
Number Of Sorted Ports属性: 排序的字段个数,值大于0时Sql Query中的sql 文将出现order by 从句;
Sql Filter属性: 属性值将出现在Sql Query属性值的where表达式中;
User Defined Join属性: 用户如果要定义外部连接可在此写(例: {REG_CUSTOMER LEFT OUTER JOIN PURCHASES on
(REG_CUSTOMER.CUST_ID = PURCHASES.CUST_ID AND PURCHASES.AMOUNT 100.00) })
Sql Query属性:值是一条sql 文，session运行时会执行这条sql 文进行查询。
命名方式：SQ_Name
类型：Active/Connected
注意：SQ的输入只能来自来源表; User Defined Join属性值必须用{}括起来;在更改了SQ的属性值之后一定要点击Sql Query属性的
generate sql按钮重新生成sql文。
1.2.3.2 Update Strategy
作用：决定该行进行插入，删除，更新，忽略中的哪一种操作
用法：创建好Update Strategy(下简称US)后，将需要的用的字段从transformation拖拽到US ,双击US,对US的属性进行设置。US的设
置关键是Update Strategy Expression属性的设置，这个表达式使用IIF 或DECODE 函数对记录的每一行进行判断，为每一行赋予
DD_INSERT，DD_UPDATE，DD_DELETE，DD_REJECT（这四个是常量，值分别为0，1，2，3）中任意一个值，表明该行在数据库中将进行
何种操作。
命名方式：UPD_Name
类型：Active/Connected
注意：mapping中有US时,mapping对应的session的在配置属性时必须把Treat rows属性设置为Data Driven,否则US将不起作用。
1.2.3.3 Expression
作用：计算一个值
用法：创建好expression_r(下简称EXP)后，将需要的用的字段从来源表拖拽到EXP,双击EXP,
新增输出端口，编辑该端口的表达式。
命名方式：EXP_Name
类型：Passive/Connected
注意：要进行列运算一般用这个transformation; 此种transformation可以使用本地变量
1.2.3.4 Stored Procedure
作用：调用一个存储过程
用法：创建Stored Procedure(下简称SP)的时候连接数据库选择必要的存储过程。SP有连接和不连接到数据流两种用法。
连接到数据流方式跟一般的transformation类似，通过拖拽端口来实现数据流。
不连接到数据流分表达式调用和Pre-/Post Session两种方式。表达式调用方式中SP被Mapping中另一个transformation 中的表达式
调用。Pre-/Post Session方式就是在Session的属性中配置SP的运行时间，Source Pre-load(Session从源表查询数据之前)，Source
Post-load（Session从源表查询数据之后），Target Pre-load（Session将数据插入目标表之前），Target Post-load（Session将
数据插入目标表之后）
命名方式：SP_Name
类型：Passive/Connected or Unconnected
注意：
1.2.3.5 Sequence Generator
作用：产生主键
用法：创建好Sequence Generator(下简称SEQ)后，双击SEQ,对SEQ的属性进行设置。Start Value属性是开始值，此属性只在选择了
Cycle选项才有效；Increment By 属性值是每次增加的值；End Value属性值是结束值;Current Value属性值是当前开始值；Cycle选
项被选择的话NEXTVAL的值达到End Value值之后会重新从Start Value开始；Reset选项被选择的话,服务器会为每个使用了该SEQ的
session的NEXTVAL值都从Current Value开始。
命名方式：SEQ_Name
类型：Passive/Connected
注意：这是一个只有两个输出端口没有输入端口的transformation.；
如果该SEQ时可重复使用的话，不能选择Reset选项。
1.2.3.6 Aggregator
作用：执行分组聚合运算
用法：创建好Aggregator(下简称AGG)后，将需要的用的字段从其他transformation拖拽到AGG ,双击AGG,在端口tab中每个端口有
group by 选项。钩上想要分组的列，新增端口，编写聚合表达式实现分组聚合运算。
命名方式：AGG_Name
类型：Active/Connected
注意：可使用本地变量
1.2.3.7 Filter
作用：过滤记录
用法：创建好Filter(下简称FIL)后，将需要的用的字段从transformation拖拽到FIL ,双击FIL,对FIL的属性进行设置。FIL的配置主
要是对Filter Condition的配置，Filter Condition 写入类似where条件的表达式即可。
命名方式：FIL_Name
类型：Active/Connected
注意：
1.2.3.8 Lookup
作用：查询值
用法：创建Lookup(下简称KP)的时候选择要查询的表。和Stored Procedure一样SP有连接和不连接到数据流两种用法。
连接到数据流方式将要关联查询的字段从其他的transformation拖拽过来，然后双击LKP进行属性的配置。Lookup Policy On
Multiple Match属性表明当查询到多个行时采取取第一行,取第二行,报错中哪个策略.Lookup Condition 属性值是查询的条件。
Lookup Sql Override属性值是查询执行的Sql文,我们可以在里面直接写Sql。Lookup Caching Enabled属性表明是否使用缓存，此项
一般选择为好，有利提高效率。Loopup Cache Persistent属性表明是否使用永久的缓存。
命名方式：LKP_Name
类型：Passive/Connected or Unconnected
注意：如果Lookup表的类型是来源表的话，请尽量使用Joiner;
一个已连接的LKP不能再被其他transformation的表达式调用；
如果查询表在session运行过程中不会改变，使用Loopup Cache Persistent属性可提高性能；
尽量不要在Lookup Sql Override中书写order by子句，因为cached LKP默认有order by ；
1.2.3.9 Joiner
作用：连接查询来自不同数据库的表或平坦文件
用法：创建好Joiner(下简称JNR)后，将需要的用的字段从transformation拖拽到JNR ,双击JNR,对JNR的属性进行设置。用于连接的
两个表一个称为detail表，一个称为master表。JNR属性中可配置Join Type(连接类型)为Normal Join,Master Outer Join,Detail
Outer Join 和Full Outer Join中任意一种。Normal Join相当于常规的inner join; Master Outer Join相当于常规的Detail left
outer join Master;Detail Outer Join相当于常规的Detail right outer join Master; Full Outer Join相当于常规的full outer
join。Join Condition属性值就是常规sql文on 后带的条件。
命名方式：JNR_Name
类型：Active/Connected
注意：尽量使用Normal Join,Master Outer Join.这两个的效率比另外两个更好
1.2.3.10 Normalizer
作用：格式化记录，这些记录可以是来自COBOL源
用法：
命名方式：NRM_Name
类型：Active/Connected
注意：
1.2.3.11 Router
作用：根据一组表达式将记录分类路由到多个transformation
用法：创建好Router(下简称RTR)后，将需要的用的字段从transformation拖拽到RTR,双击RTR,对RTR的属性进行设置。在Group tab
中添加组,为每组编辑该组的过滤条件。
命名方式：RTR_Name
类型：Active/Connected
注意：组过滤条件表达式的计算值必须是真或者假。
1.2.3.12 Rank
作用：排序记录，只输出最顶层或最低层的n个记录
用法：创建好Rank(下简称RNK)后，将需要的用的字段从transformation拖拽到RNK,双击RNK,对RNK的属性进行设置。在Ports tab中
有一个名为‘R’的列，选择你要排序的列。你还可以选择你想分组的列。在Properties tab中Top/Bottom属性，Top表示选择顶层的
记录，Bottom表示选择底层的记录； Number Of Ranks属性值是整数，表示要选择的记录条数。假设你在‘R’列中选择了名为’
Price’的列，而且Group By选择了‘Name’列，Top/Bottom属性选择的是‘Top’, Number Of Ranks属性值是2,那么将抽取过程是
这样的：以name分组取出每组中 Price最大的2列记录。
命名方式：RNK_Name
类型：Active/Connected
注意：可以使用本地变量
1.2.3.13 ERP Source Qualifier
作用：根据查询SQL文从ERP文件查出所要记录
用法：
命名方式：
类型：Active/Connected
注意：
1.2.3.14 XML Source Qualifier
作用：根据查询SQL文从XML文件查出所要记录
用法：
命名方式：XSQ_Name
类型：Passive/Connected
注意：
1.2.4 Mapping Parameters(参数) 和 Variables（变量）的使用
如果你在一个mapping中多次用到同一个值，又或者mapping中要用到一个在session运行才能决定的值，这时候可以使用mapping
parameters或variable。添加参数或变量的方法是：选择Mappings-Parameters and Variables,在窗口新增变量或者参数，并对它的
数据类型，数据大小，初始值进行设置。添加的参数和变量在本mapping的transformation的表达式中就可以使用了。这些参数和变
量的值还可以设置在.txt文件中，建session或者batch的时候把这个文件的路径设置在Parameter输入框中就行了。
Mapping参数变量的命名方式：$$NAME
存放参数变量的.txt文件的格式：folder_name可写可不写
[folder_name.session_name]
parameter_name=value
variable_name=value
mapplet_name.parameter_name=value
[folder_name.session2_name]
parameter_name=value
variable_name=value
mapplet_name.variable_name=value
[folder2_name.session_name]
parameter_name=value
variable_name=value
mapplet_name.parameter_name=value
1.2.5 Mapping 的调试
选择Mappings–Debugger–Start Debugger,在点击‘下一步’的过程中选择调试过程运行在哪台服务器然后为来源表选择数据库，
最后到完成。等调试初始化好之后点击Mappings–Debugger–Continue(或按F5),即可开始调试，选择某个目标表即可看该表的结果
数据。如果还想看中间某个transformation的数据，在开始调试前为该transformation增加一个断点。
1.3 Server Manager 的使用
1.3.1 Register Server(注册服务器)
任何session都必须运行在某个服务器上，所以如果Server Manager里没有服务器的话必须注册一个，当然你也可注册多个服务器。
服务器的注册过程如下：
选择Server Configuration – Register Server，Server输入 的是要注册的服务器的名称;Host Name 输入的是运行了informatica
server的机器名或iprotocol选择TCP/IPort Number输入4001。最下面的是服务器的变量设置，设置的是session或batch运行时一些
文件的存放位置，比如说log文件bad 文件 cache文件，一般不用更改。这样一个服务器就注册到repository了，不过后面你可以双
击它重新编辑。
1.3.2 Add DataBase Connection（添加数据库连接）
选择Server Configuration – DataBase Connection,点击Add,然后选择数据库的类型。不同类型的数据库配置起来不一定一样，下面说明Oracle 和SQL Server两种数据库连接的配置。
Oracle类型数据库连接配置：Data Source 输入数据源名称；User Name输入数据库连接的用户名；Password输入数据库连接的密码；Connect String 输入Oracle TNS 服务名。
SQL Server 类型数据库连接配置: Data Source 输入数据源名称；User Name输入数据库连接的用户名；Password输入数据库连接的密码；Database Name输入数据库名称；Server Name输入数据库的ip地址；Domain Name输入数据库的域名。
1.3.3 Add Session(添加抽取任务)
Mapping 只是数据抽取过程的设计，要使这个过程运行必须为该Mapping建立对应的session,然后运行该session。选择Operations-Add Session,在窗口中选择一个Mapping点击ok会出现编辑该session的窗口。
Session输入框输入该session的名称；
server选择该session将运行在的服务器；
Treat rows有Insert,Delete,Update,Data Driven四个选项，表明抽取出来的数据在目标表中作何种操作，只有在session对应的mapping中有Update Stategy时才能选择Data Driven而且也必须选择Data Driven;
Source 框选择来源表所在的数据库；
Target Options 中的Insert,Update(as Update),Update(as Insert),Update(else Insert),Delete,Truncate table 选项的意思分别是：将insert作insert操作，将Update 作insert操作，将Update先做Update操作不成功再作insert操作,将delete作delete操作,在对目标表操作前删除目标表所有数据。这些选项如果与Update Stategy冲突server将以这里的设置为准,也就是说这里的设置可以覆盖Update Stategy的设置；Parameter输入框中输入session要用到的参数或变量的所在文件的路径；其他设置比较简单或者保持原来的值即可，这里就不再详细说明了。除了在添加 session的过程中可编辑session之外，双击已添加的session也对session重新设置。
注：如果mapping 中有Joiner的话，session的编辑窗口的Source Type就变成heterogeneous(不同类)，这样就无法通过设置Source
来设置来源表的位置，只能在Source Location tab中为每个来源表设置位置。
1.3.4 Add Batch(添加批操作任务)
添加Batch可以将一系列的session串起来,这样就可以让必须按顺序执行的session有序的执行。添加方法：选择Operations-Add Batch,在窗口中对batch进行编辑。Batch输入框中输入batch 的名称；
Parameter输入框中输入batch中的session要用到的参数或变量的所在文件的路径，由于每个session都可以设置自己的parameter,所以batch中可以不设置，即使batch的parameter进行了设置也会被各个session自己的parameter设置所覆盖，但如果session用到了parameter在同一个文件中的话，把parameter文件的位置设置在batch的parameter输入框就显得更方便;Enabled选项表明是否让该batch有效；Concurrent选项表明是否让batch中的所有session并行地运行；Schedule中可设置batch的运行时间和运行频率。
1.3.5 Session和Batch 的运行
右键单击要运行的session或者batch，选择start即可让该session或者batch立刻运行。如果你的session或者batch的Schedule设置不是选择的‘Run only on demand’,那么该session或者batch就会在设置完后就处在Scheduled状态，时间一到就会自动运行。（可以右击服务器选择monitor来监视运行在该服务器下的session或者batch当前状态）。
Informatica实现同步更新的组件是什么？
1. INFORMATICA CLIENT的使用 1.1 Repository Manager 的使用 1.1.1 创建Repository。 前提： a. 在ODBC数据源管理器中新建一个数据源连接至你要创建Repository的数据库（例：jzjxdev） b. 要在你要连接的数据库中新建一个用户
informatica中，update组件叫什么？更新机制
首先明白它是Java安装程序自带的更新工具。。。它会自动连接官方网站并获取下载Java语言中最近的组件或者是补叮。。我个人的建议安装它，并且不要关闭。。。因为它不影响你的学习。。。但是使得我们的JDK版本跟上变化那不是跟好吗。。。呵呵。