c# mvc website pdf file in stored in byte array display in browser : Change pdf to jpg format control SDK system web page winforms .net console etlug34-part940

Display 17.1 Data Quality Tab
Paths specified in the Data Quality group box are relative to the current SAS 
Application Server. The group box contains the following items:
Default Locale
specifies the locale that is referenced by SAS data quality jobs when a different 
locale is not specified in those jobs. The default value is Use the value defined on 
the server. The default uses the value of the SAS system option DQLOCALE, 
which is set on the SAS Application Server that executes SAS data quality jobs.
In a standard deployment, the SAS Application Server is not configured to use any 
specific locale. There are three main ways to set the locale. You can configure the 
DQLOCALE option on the SAS Application Server that executes SAS data quality 
jobs. You can select a locale in the Default Locale field above. Also, you can select 
a locale for an individual data quality transformation in a SAS Data Integration 
Studio job.
DQ Setup Location
specifies the location of a DataFlux Quality Knowledge Base (QKB). In a standard 
deployment, the SAS Application Server is configured to use the sample QKB that is 
provided by SAS Data Quality Server. The sample QKB is typically located at the 
following path: C:\Program Files\SASHome\SASFoundation\[release_number] 
There are two main ways to set the QKB. You can configure the DQSETUPLOC 
option on the SAS Application Server that executes SAS data quality jobs. You can 
also select a QKB in the DQ Setup Location field above.
If you change the global DQ Setup Location, you have the option to apply the new 
location to data quality transformations in existing jobs. To apply the global DQ 
Setup Location to a transformation, click the Reset DQ Setup Location button in 
the appropriate tab, such as the Standardization tab for the Apply Lookup 
Standardization transformation. The following data quality transformations support 
this option: Apply Lookup Standardization transformations, Standardize with 
Definition transformations, and Create Match Codes transformations.
General Prerequisites for Data Quality Transformations
Change pdf to jpg format - Convert PDF to JPEG images in C#.net, ASP.NET MVC, WinForms, WPF project
How to convert PDF to JPEG using C#.NET PDF to JPEG conversion / converter library control SDK
convert pdf to jpg file; convert pdf to gif or jpg
Change pdf to jpg format - VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.net, ASP.NET MVC, WinForms, WPF project
Online Tutorial for PDF to JPEG (JPG) Conversion in VB.NET Image Application
batch pdf to jpg converter online; change pdf to jpg online
Scheme Repository Type
specifies that the scheme data sets in the specified scheme repository are stored in 
SAS format (option value NOBFD) or in DataFlux format (option value BFD, the 
default). The Apply Lookup Standardization transformation uses schemes to 
standardize data.
Scheme Repository
specifies the location of the scheme data sets that are used by the Apply Lookup 
Standardization transformation. To display scheme filenames in the transformation, 
To display scheme descriptions in the transformation, specify:
QKB-root is the directory that was specified when the Quality Knowledge Base was 
installed. QKB-root contains approximately nine subdirectories, with names such as 
regex, locale, and scheme.
Paths that are specified in the DataFlux Data Management Platform Tools group box 
are relative to the SAS Data Integration Studio application. This group box contains the 
following item:
DataFlux Installation Folder
specifies the folder where DataFlux Data Management Studio is installed. Under the 
64-bit version of Windows, the default path is C:\Program Files 
(x86)\DataFlux\DMStudio\instance_name. Use the keyboard, drop-down 
list, or the Browse button to specify a different installation folder.
If you specify the path to DataFlux Data Management Studio and click OK to save 
your changes, the next time you start SAS Data Integration Studio, you can run 
DataFlux Data Management Studio by selecting Tools 
DataFlux Data 
Management Platform Tools 
Data Management Studio.
Prerequisites for Running a DataFlux Job or 
Profile in a SAS Data Integration Studio Job
These additional prerequisites apply if you want to incorporate a DataFlux data job, 
process job, data service, or profile into the flow for a SAS Data Integration Studio job. 
The job, service, or profile must be deployed to a DataFlux Data Management Server. It 
is assumed that this server is secured with a SAS Metadata Server, as described in the 
next section.
Verify How Users Are Authenticated on the DataFlux Data 
Management Server
SAS Data Integration Studio can access DataFlux jobs, services, or profiles if they have 
been deployed to a DataFlux Data Management Server. In production environments, this 
server is usually secured. It can be secured with either a DataFlux Authentication Server 
or a SAS Metadata Server. SAS offerings that include SAS Data Integration Studio 4.8 
and later typically use the SAS Metadata Server to authenticate users on a DataFlux Data 
Chapter 17 7 • • Working with Data Management Platform
Online Convert Jpeg to PDF file. Best free online export Jpg image
try out some settings and then create the PDF files with the button at the bottom. The perfect conversion tool. JPG is the most widely used image format, but we
.net convert pdf to jpg; convert pdf to jpg
Online Convert PDF to Jpeg images. Best free online PDF JPEG
JPG is the most common image format on the internet. The outputs of our conversion service are always JPG files to even if pictures are saved in a PDF in other
batch convert pdf to jpg online; convert pdf to jpg for online
Management Server. The administrator who maintains your data management 
environment should know which authentication method is being used to secure the 
server where the DataFlux jobs, services, or profiles have been deployed.
If authentication is handled by a SAS Metadata Server, then follow the steps in the next 
section. If authentication is handled by a DataFlux Authentication Server, then see 
“ Prerequisites for Running a Job When a DataFlux Server Is Used for Authentication” 
on page 646.
Deploy the DataFlux Job, Service, or Profile to a DataFlux Data 
Management Server
A DataFlux Data Management Studio user deploys jobs, services, or profiles to a 
DataFlux Data Management Server. He or she should ensure that the objects can be 
executed on the server and that they deliver the expected results. The next display shows 
a job, Sort Emp, that has been deployed to a server called DM Server 1.
Display 17.2 Data Job Deployed to a DataFlux Data Management Server
For information about deploying jobs, services, and profiles, see the chapters for data 
jobs, process jobs, and profiles in the DataFlux Data Management Studio User’s Guide.
Grant Privileges on the DataFlux Data Management Server
This task is performed on the Data Management Servers riser in DataFlux Data 
Management Studio. It is performed by the administrator for the DataFlux Data 
Management Server where jobs, services, or profiles have been deployed. This 
administrator grants users or groups the general permission to list and execute deployed 
objects on the data management server. He or she also grants the appropriate user or 
group access to these specific objects.
Note: Both the List permission and the Execute permission must be granted to the SAS 
Data Integration Studio users or groups who execute jobs, services, or profiles on a 
DataFlux Data Management Server.
For example, you can grant List and Execute permissions to the SAS Data Integration 
Group, as shown in the next display.
Prerequisites for Running a DataFlux Job or Profile in a SAS Data Integration Studio Job
JPEG Image Viewer| What is JPEG
JPEG, JPG. Disadvantages of JPEG Format. Lossy compression, somewhat reduces the image quality other file formats, including Bitmap, Png, Gif, Tiff, PDF, MS-Word
convert pdf to jpeg on; change file from pdf to jpg
C# PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images in C#
PDF to multiple image forms, including Jpg, Png, Bmp load a program with an incorrect format", please check You can also directly change PDF to Gif image file
convert pdf pictures to jpg; convert multiple page pdf to jpg
Display 17.3 Granting List and Execute Permissions for Jobs, Services, and Profiles
Next, identify the individual jobs, services, or profiles on the server that SAS Data 
Integration Studio users should be able to execute. Grant the appropriate user or group 
access to these specific objects. For example, you can grant permissions so that the SAS 
Data Integration Group can access Sort Emp, as shown in the next display.
Display 17.4 Granting Permission to Access Individual Jobs, Services, and Profiles
For more information about these tasks, see the “Security Administration” chapter in the 
DataFlux Data Management Server Administrator’s Guide.
Chapter 17 7 • • Working with Data Management Platform
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
to load a program with an incorrect format", please check Add(new Bitmap(Program. RootPath + "\\" 1.jpg")); images.Add 1.png")); / Build a PDF document with
convert pdf to jpg c#; advanced pdf to jpg converter
C# Image: How to Download Image from URL in C# Project with .NET
If you want other format, you can use the image you can also save a gif, jpeg / jpg, or bmp provide powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
convert pdf image to jpg image; best pdf to jpg converter online
Next Tasks
After you have met the prerequisites above, you can do the following tasks:
• “Using a DataFlux Job or Profile in a SAS Data Integration Studio Job” on page 345
• “Using a DataFlux Data Service in a SAS Data Integration Studio Job” on page 341
Analyzing the Quality of Data Sources
You can use DataFlux Data Management Studio to analyze the quality of the data 
sources that are used in SAS Data Integration Studio jobs. For example, in DataFlux 
Data Management Studio, you could create a profile that analyzes the data in a table 
called MANUFACTURERS. The profile could reveal problems with the data, such as a 
column that contains misspellings of company names. The profile in the next figure 
shows a number of misspellings for the Computer Furniture company.
Display 17.5 Profile Shows Data Errors in the Name Column of the MANUFACTURERS Table
You can use the results of data quality analysis to create SAS Data Integration Studio 
jobs that will correct problems with the data. For more information about the data quality 
features in DataFlux Data Management Studio, see the DataFlux Data Management 
Studio User’s Guide.
Standardizing Values with a Standardization 
You want to standardize the values in one or more character columns in a source table.
Standardizing Values with a Standardization Scheme
VB.NET Word: Word to JPEG Image Converter in .NET Application
Word doc into high quality jpeg / jpg images; Convert a be converted into Jpeg image format and then powerful & profession imaging controls, PDF document, image
best pdf to jpg converter; convert multiple pdf to jpg
C# PDF Convert to Tiff SDK: Convert PDF to tiff images in C#.net
Powerful .NET control to batch convert PDF documents to tiff format in Visual C# .NET program. Also supports convert PDF files to jpg, jpeg images.
pdf to jpg; best pdf to jpg converter for
Get detailed information about the incorrect values. Use that information to create a 
standardization scheme that maps incorrect values to the correct values. Use the scheme 
in a SAS Data Integration Studio job to standardize the data in the problematic columns. 
Perform the following tasks:
• “Identify Incorrect Values” on page 332
• “Create a Standardization Scheme” on page 332
• “Verify Prerequisites” on page 333
• “Create and Populate the Job” on page 333
• “Configure the Apply Lookup Standardization Transformation” on page 334
• “Run the Job and View the Output” on page 335
Identify Incorrect Values
You can use DataFlux Data Management Studio to get detailed information about 
problems with source data. For example, you could identify all of the incorrect spellings 
of a company name in a table column. Detailed information about incorrect values can 
help you create an effective standardization scheme. For more information, see 
“Analyzing the Quality of Data Sources” on page 331.
Create a Standardization Scheme
Use DataFlux Data Management Studio or the DQMATCH procedure in SAS Data 
Quality Server to create a standardization scheme that maps incorrect values to the 
correct ones. The next figure shows a scheme in DataFlux Data Management Studio that 
can be used to correct misspellings for the Computer Furniture company.
Display 17.6 Standardization Scheme for a Company Name
For more information about creating standardization schemes, see the scheme topics in 
the “Customize” chapter of the DataFlux Data Management Studio User’s Guide
Alternatively, see the documentation for the DQMATCH procedure in the 
documentation for SAS Data Quality Server.
Chapter 17 7 • • Working with Data Management Platform
VB.NET PDF - Convert PDF with VB.NET WPF PDF Viewer
to PDF; Merge PDF Files; Split PDF Document; Remove Password from PDF; Change PDF Permission Settings. Convert PDF to image formats, such as PNG, JPG, BMP and
change from pdf to jpg; convert pdf file to jpg
C# WPF PDF Viewer SDK to convert and export PDF document to other
to PDF; Merge PDF Files; Split PDF Document; Remove Password from PDF; Change PDF Permission Settings. Convert PDF to image formats, such as PNG, JPG, BMP and
to jpeg; bulk pdf to jpg
Verify Prerequisites
The Apply Lookup Standardization transformation that is used in this topic requires the 
“General Prerequisites for Data Quality Transformations”. In SAS Data Integration 
Studio, verify that the appropriate Scheme Repository Type and Scheme Repository 
are selected, as described in “Global Options on the Data Quality Tab” on page 326. The 
scheme repository must contain the standardization schemes that you want to use in SAS 
Data Integration Studio.
Note: On the Data Quality tab, if you change an existing value in the fields Scheme 
Repository Type or Scheme Repository, then you must replace any instances of the 
Apply Lookup Standardization transformation in any existing jobs that you intend to 
run using your current metadata profile. Replacement is required because scheme 
metadata is added to these jobs when they are run for the first time. To update a job 
to use a different scheme repository, add a new Apply Lookup Standardization 
transformation to the job, configure the new transformation, delete the old 
transformation, and move the new transformation into place.
Create and Populate the Job
The example job that is described in this section uses an Apply Lookup Standardization 
transformation. This transformation applies one or more standardization schemes to one 
or more columns in a source table. Applying schemes modifies your source data 
according to rules that are defined in the schemes. The specific process of scheme 
application varies based on your input. However, in general, when you apply a scheme 
to a source column, each value in that column is compared to all data values in the 
scheme. If the source value matches a scheme data value, the associated standardization 
value in the scheme is written into the target as a replacement for the source value. If no 
match is found, the source value is written into the target without change.
The first task is to create a job flow that reads a table with nonstandard data 
(MANUFACTURERS), uses a standardization scheme to correct the data, and then 
writes the corrected output to a target table (MANUFACTURERS_STANDARDIZED). 
The flow would look similar to the following figure:
Display 17.7 Example Job with an Apply Lookup Standardization Transformation
Perform the following steps to create and populate the job.
1. Create an empty SAS Data Integration Studio job.
2. In the Data folder of the Transformations tree, drag the Apply Lookup 
Standardization transformation into the empty job in the Diagram tab.
3. Select and drag a source table from its folder and drop it before the Apply Lookup 
Standardization transformation. In this sample job, the name of the source is 
MANUFACTURERS. The source provides contact information for suppliers of 
computer equipment. In the MANUFACTURERS table, the Name column contains 
Standardizing Values with a Standardization Scheme
inconsistent values for the supplier named Computer Furniture, as depicted in 
the following display:
Display 17.8 Source Table Data with Errors in the Name Column
4. Drag the cursor from the source table to the input port of the Apply Lookup 
Standardization transformation. This action connects the source to the 
5. In the Access folder of the Transformations tree, drag the Table Loader 
transformation into the empty job in the Diagram tab.
6. Drag the cursor from the output of the Apply Lookup Standardization to the input 
port of the Table Loader transformation. This action connects the two 
transformations. .
7. Drag the target table from its folder and drop it after the Table Loader transformation 
on the Diagram tab. In this sample job, the name of the target is 
MANUFACTURERS_STANDARDIZED. The target has the same columns as the 
8. Drag the cursor from the output port of the Table Loader transformation to the target 
table. This action connects the transformation to the target. The job flow should now 
look similar to Display 17.7 on page 333.
Configure the Apply Lookup Standardization Transformation
The goal for this task is to associate the standardization scheme to the column or 
columns in the source that contain inconsistent values. This is done by selecting options 
on the Standardizations tab in the Apply Lookup transformation. An example set of 
options is shown in the next figure.
Chapter 17 7 • • Working with Data Management Platform
Display 17.9 Options Selected on the Standardizations Tab
Perform the following steps to configure the Apply Lookup Standardization 
1. Open the properties window of the Apply Lookup Standardization transformation 
and display the Standardizations tab.
2. Right-click the down arrow in the Locale field to display the available locales. Select 
the locale that represents the national language and region that best represents your 
data. In the sample job, you could select ENUSA (English language, as implemented 
in the United States of America).
3. Specify the schemes to be applied to specified columns. In the sample job, right-click 
in the table cell of the Name row and the Scheme column. This action displays a list 
of available schemes in the scheme repository.
4. Select the scheme to be applied to the column. For the sample job, this is a scheme 
named Manufacturer_Names, which was created as described in “Create a 
Standardization Scheme” on page 332.. 
5. Click the Apply Mode column and select Phrase, which applies the standardizations 
to the entirety of each character string in the Name column.
6. The next step is to specify a value in the Lookup Method column. If you accept the 
default value of Exact, then only an exact match in your scheme will result in a 
corrected value being written to the target table. Alternatively, you could use match 
definitions as described in steps 7–9. 
7. (Optional step) If appropriate match definitions are available in the selected locale, 
you could click the Lookup Method column and select Use Match Definition
Selecting Use Match Definition activates two related fields. 
8. (Optional step associated with match codes) Click the Definition column to display a 
list of available match definitions. A match definition aims to help you decide 
whether two or more pieces of data might refer to the same real-life entity. To 
facilitate this, the definition generates a special string called a match code for each 
input. Any two inputs that generate the same match code are considered a match. 
Select a definition that is appropriate for the current column. 
9. (Optional step associated with match codes) Use the Sensitivity column to control 
the precision of the match. A lower number is a less-exact match. 
10.Click OK to save your input and close the properties window. The job is now ready 
to be run.
Run the Job and View the Output
Perform the following steps to run the job and view the output:
Standardizing Values with a Standardization Scheme
1. Right-click on an empty area of the job, and click Run in the pop-up menu. 
2. After the completion of the job, right-click the target and select Open to view the 
standardized contents of the Name column. Note that one source value (Comp 
Furn) was not mapped in the standardization scheme that was created in “Create a 
Standardization Scheme” on page 332. All the other values were standardized. The 
following figure shows the target table data for the sample job.
Display 17.10 Standardized Name Column in the Sample Target Table
Standardizing Values with a Definition
You want to standardize an element within a text string. For example, you might want to 
change all instances of “Court” to “Ct.” but only when “Court” is used as a street suffix.
Get detailed information about the values that you want to change. Use that information 
to create a standardization definition that specifies the target element and maps old 
values to the new values. Use the definition in a SAS Data Integration Studio job to 
standardize the data in the appropriate columns.
In general, you would do the same tasks that are described in “Standardizing Values with 
a Standardization Scheme” on page 331. The main differences are as follows:
• Use DataFlux Data Management Studio to create a standardization definition that 
specifies the target element and maps old values to the new values. For more 
information about creating standardization definitions, see the standardization 
definition topics in the “Customize” chapter of the DataFlux Data Management 
Studio User’s Guide. One way to find these topics is to display the help for DataFlux 
Data Management Studio. Click the Search tab in the left panel, then search for 
“standardization definition.”
• Use SAS Data Integration Studio to create a job that includes a Standardize with 
Definition transformation. This transformation applies one or more standardization 
definitions to one or more columns in a source table.
Chapter 17 7 • • Working with Data Management Platform
Documents you may be interested
Documents you may be interested