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Adaptive Planning
Zuletzt aktualisiert: 2023-06-23
Führen Sie Aufgaben und Loader mit fehlenden Mappings aus

Führen Sie Aufgaben und Loader mit fehlenden Mappings aus

This article includes suggestions and workarounds. Content may not be accurate for all use cases or represent best practices for the latest release.

Frage

Warum schlagen meine Aufgaben manchmal fehl, weil Mappings fehlen und keine Daten importiert werden, während die Daten bei der direkten Ausführung durch den Loader importiert werden?

Antwort

Aufgaben können mehrere Loader umfassen. Wenn ein Loader innerhalb einer Aufgabe fehlschlägt, werden nachfolgende Loader in derselben Aufgabe nicht verarbeitet, da keine unvollständigen oder widersprüchlichen Daten geladen werden sollen. Der frühere Loader ist möglicherweise aufgrund fehlender Mappings fehlgeschlagen. Weitere Details zu fehlenden Mappings finden Sie unten.
Wenn Sie einen Loader manuell ausführen und Mappings für Ebenen oder Konten fehlen, werden die gemappten Daten importiert und in den Protokollen wird ein Fehler bezüglich der fehlenden Mappings angezeigt. Dies gilt für alle Standardkontenimporte sowie für Importe von Cube-Tabellenblättern. Importe von modellierten Tabellenblättern sind ohne Konto-Mappings erfolgreich und schlagen ohne Ebenen-Mappings fehl.
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Wenn eine Aufgabe ausgeführt wird, wird sie entweder als erfolgreich oder als fehlgeschlagen markiert. Eine Aufgabe kann aufgrund fehlender Konto- oder Ebenen-Mappings fehlschlagen, aber die gemappten Daten werden dennoch für die Loader importiert, die in der Aufgabe ausgeführt wurden. Wenn eine Aufgabe mehrere Loader hat, können Sie die Aufgabenprotokolle prüfen, um zu ermitteln, welche Loader ausgeführt wurden, und den Fehler bestätigen. Ähnlich wie beim Loader wird die Aufgabe je nach Art des Imports erfolgreich abgeschlossen oder fehlgeschlagen. Cube und Standard verhalten sich identisch, während modellierte Importe keine Konten erfordern.
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Wenn für eine Aufgabe oder einen Loader fehlende Dimensions-Mappings vorhanden sind, werden dies als erfolgreich klassifiziert, da Dimensionswerte nicht erforderlich sind und Daten dennoch in die Kombination aus Konto und Ebene importiert werden können. Dies kann der Grund sein, warum eine Aufgabe beim Anzeigen fehlender Mappings erfolgreich ist.
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