# tDenormalize

1つのカラムで入力フローの非正規化を行います。

Talendでサポートされているテクノロジーの詳細は、[Talendコンポーネント](https://help.qlik.com/talend/r/ja-JP/7.3/components/processing)をご覧ください。

使用しているTalend製品に応じて、このコンポーネントは、次のジョブのフレームワークの1つ、一部、またはすべてで使用できます。

* 標準:[tDenormalizeの標準プロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-standard-properties)をご覧ください。

  このフレームワーク内のコンポーネントは、すべてのTalend製品で利用できます。

* MapReduce:[tDenormalize MapReduceプロパティ(非推奨)](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-mapreduce-properties-deprecated)をご覧ください。

  このフレームワーク内のコンポーネントは、ビッグデータ対応のTalend 製品すべて、およびTalend Data Fabricで使用できます。

* Spark Batch: [Apache Spark BatchのtDenormalizeプロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-properties-for-apache-spark-batch)をご覧ください。

  このフレームワーク内のコンポーネントは、ビッグデータ対応のTalend 製品すべて、およびTalend Data Fabricで使用できます。

* Spark Streaming: [Apache Spark StreamingのtDenormalizeプロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-properties-for-apache-spark-streaming)をご覧ください。

  このコンポーネントは、Talend Real Time Big Data PlatformおよびTalend Data Fabricで利用できます。

### このセクション内

* [tDenormalizeの標準プロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-standard-properties)
* [tDenormalize MapReduceプロパティ(非推奨)](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-mapreduce-properties-deprecated)
* [Apache Spark Ba​​tchのtDenormalizeプロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-properties-for-apache-spark-batch)
* [Apache Spark StreamingのtDenormalizeプロパティ](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-properties-for-apache-spark-streaming)

**関連概念**

[複数カラムでの正規化](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-tfileinputdelimited-tlogrow-tlogrow-denormalizing-on-multiple-columns-this)

[1カラムでの正規化](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/processing/tdenormalize-tfileinputdelimited-tlogrow-tlogrow-denormalizing-on-one-column-this)