条件分岐タスク

概要

条件分岐タスクとは、ワークフローの前段タスクの結果や条件に応じて、実行するタスクを分岐できる機能です。
条件分岐タスクを活用することで、以下のメリットがあります。

柔軟なワークフロー構築

データの状態や処理結果に基づく柔軟なワークフローの構築ができます。
例えば、以下のようなワークフローを構築できます。

• 転送件数を通じてデータマート更新の必要性をチェックし、必要であれば更新するワークフロー
• 転送件数が普段よりも著しく多い場合はSlackにアラート通知をするワークフロー

ジョブ実行の最適化

条件に応じて実行するタスクを分岐できるため、ジョブ実行時間の効率化が可能です。

設定方法

1. 条件分岐のタスクを追加し、名前を設定します。
   

2. 分岐の条件として利用したいタスクを、条件分岐タスクの前段のタスクとしてフローを編集します。
   

3. 条件分岐タスクの三点リーダーからタスク編集画面を開き、条件式を設定します。
   

条件式では、以下の項目を対象として利用できます。

• 現在日時
  • 条件分岐タスクの実行が開始された日時です
  • タイムゾーンまで指定する必要があります。日本時間を指定する場合は末尾に+09:00を指定してください
• 環境
  • ワークフローが実行される環境を条件に設定できます
• 前段のタスクに応じた項目

前段のタスクに応じた項目は、以下のとおりです。

また、条件式は複数の対象を組み合わせることも可能です。組み合わせ方法は以下のとおりです。

• AND：すべての条件を満たす
• OR：いずれかの条件を満たす

1. 条件分岐タスクのTrue側に条件に合致した場合に実行したいタスクを、False側に合致しない場合に実行したいタスクを繋げ、フローを編集します。
   

ユースケース

条件分岐タスクの代表的なユースケースについてご紹介します。

S3のオブジェクトファイルが更新されていた場合に、データマートタスクを実行する

S3上のオブジェクトファイルが更新されている場合にデータ転送を行い、あわせてデータマートタスクを実行してデータマートも更新するワークフローを構築します。
必要なときだけデータマートを更新するジョブを実行できるため、ジョブ実行時間の効率化が可能となります。

設定例

• 転送設定
  • 転送元Amazon S3で、転送方法に「差分転送 (最終更新時間)」を指定します。
  • 転送先はデータマートに対応したDWHを指定します。
• データマート定義
  • 転送先に指定したDWHのデータマート定義を作成しておきます。
• ワークフロー定義
  • TROCCO転送ジョブ → 条件分岐 となるようフローを編集します。
  • 条件分岐タスクの条件式を以下のように設定します。
    • プロパティ：転送件数
    • 演算子：より大きい (>)
    • 値：0
  • True側にTROCCOデータマートシンクのタスクを、False側は後続タスクを配置せず、対象ファイルなしとしてワークフロー実行が終了されるようフローを編集します。
  • スケジュールを設定し、定期的にワークフローを実行します。

BigQueryのデータをチェックし、データの正誤によって処理を変える

Google BigQueryデータチェックを利用して転送したデータをチェックし、意図しないデータが入った場合はSlack通知をするワークフローを構築します。

設定例

• ワークフロー定義
  • Google BigQueryデータチェック → 条件分岐 となるようフローを編集します。
• データチェックタスクに、エラーを検知するSQLやエラー条件を設定しておきます。
  • 例：特定カラムにNULLを含むデータがないかチェックしたい場合
    • SQL

      SELECT
        count(id)
      FROM
        dataset_name.table_name
      WHERE
        subject IS NULL
      

    • エラー条件
      • クエリ結果：1
      • 条件：以上
      • 「クエリ結果を条件分岐に利用する」をオン
  • 条件分岐タスクの条件式を以下のように設定します。
    • プロパティ：チェック結果
    • 演算子：等しい (=)
    • 値：チェック成功
  • True側にはそのまま後続タスクを、False側はSlack通知を後続タスクとしてフローを編集します。
  • 必要に応じてスケジュールなどを設定します。