BigQuery Toolkit untuk SAP memungkinkan Anda mengakses resource BigQuery secara terprogram dalam lingkungan SAP menggunakan ABAP. Anda dapat mengakses resource BigQuery dari SAP tanpa harus menulis kode boilerplate untuk operasi umum seperti berikut:
- Sinkronisasi definisi tabel: Menjaga sinkronisasi tabel SAP dan BigQuery Anda.
- Pemetaan jenis data: Petakan jenis data antara SAP dan BigQuery.
- Pengepakan data: Mentransfer set data besar secara efisien.
- Penanganan error: Mengelola potensi error selama replikasi data.
Tidak seperti BigQuery Connector untuk SAP, yang memerlukan SAP Landscape Transformation Replication Server, Anda dapat menggunakan BigQuery Toolkit untuk SAP dalam sistem SAP ERP mana pun yang mendukung ABAP.
BigQuery Toolkit untuk SAP dikirimkan sebagai subpaket edisi lokal atau cloud apa pun dari ABAP SDK untuk Google Cloud. Untuk menggunakan toolkit, Anda perlu menginstal SDK di lingkungan SAP Anda. Untuk mengetahui informasi tentang langkah-langkah penginstalan, lihat Menginstal dan mengonfigurasi edisi lokal atau cloud ABAP SDK untuk Google Cloud.
BigQuery Toolkit untuk SAP hanya tersedia dengan edisi ABAP SDK untuk Google Cloud di infrastruktur lokal atau cloud.
Replikasi data dari SAP ke BigQuery
Modul BigQuery Data Transfer dari BigQuery Toolkit untuk SAP memungkinkan Anda mereplikasi data dari SAP ke BigQuery untuk analisis dan pelaporan.
Diagram berikut menunjukkan konfigurasi transfer data dan alur replikasi data di modul BigQuery Data Transfer:
Konfigurasi transfer data
Seperti yang ditunjukkan dalam diagram di bagian sebelumnya, untuk membuat replikasi data dari SAP ke BigQuery, administrator melakukan konfigurasi berikut:
- Di Google Cloud, administrator cloud mengonfigurasi BigQuery dan memberikan izin IAM yang diperlukan.
- Di sistem SAP, administrator sistem SAP mengonfigurasi ABAP SDK untuk Google Cloud agar dapat berkomunikasi dengan Google Cloud.
- Di sistem SAP, administrator sistem SAP mengonfigurasi modul BigQuery Data Transfer untuk mengelola setelan transfer data dan detail resource BigQuery. Konfigurasi ini disimpan dalam tabel berikut:
/GOOG/BQTR_MASTER
/GOOG/BQTR_TABLE
/GOOG/BQTR_FIELD
/GOOG/BQTR_PARAMS
Saat kode ABAP berjalan, class pemuatan data BigQuery akan membaca konfigurasi dari tabel ini untuk memandu proses replikasi data.
Alur replikasi data
Seperti yang ditunjukkan dalam diagram di bagian sebelumnya, untuk mereplikasi data dari sistem SAP ke BigQuery, developer ABAP menulis kode ABAP kustom yang melakukan hal berikut:
- Membaca data dari tabel SAP standar atau kustom.
Menggunakan class pemuatan data BigQuery
/GOOG/CL_BQTR_DATA_LOAD
untuk mereplikasi data yang dipilih ke BigQuery. Kelas ini:- Menggunakan konfigurasi yang disimpan dalam tabel konfigurasi BigQuery Data Transfer.
- Menggunakan class
/GOOG/CL_BIGQUERY_V2
untuk melakukan sinkronisasi definisi tabel dan replikasi data.
Menerapkan logika bisnis lanjutan.
Menangani error dan pengecualian.
Sumber yang didukung untuk replikasi data
Anda dapat menggunakan modul BigQuery Data Transfer dari BigQuery Toolkit for SAP untuk memuat data secara terprogram dari objek kamus ABAP seperti tabel, tampilan kamus, tampilan CDS, entitas CDS, atau dari objek data apa pun dengan jenis struktur datar ke BigQuery.
Anda dapat menggunakan BigQuery Toolkit for SAP untuk replikasi data dengan cara berikut:
- Sebagai plugin dalam framework peningkatan SAP seperti Business Add-Ins (BAdI), exit pengguna, dan rutin. Misalnya, toolkit dapat dihubungkan ke rutinitas Business Warehouse (BW) untuk mengirim data yang diproses oleh Proses Transfer Data (DTP) BW.
- Untuk memuat data batch dari program ABAP kustom.
Perencanaan performa
BigQuery Toolkit untuk SAP menyediakan tahap akhir transmisi data ke BigQuery dengan melakukan panggilan sinkron ke BigQuery API.
Saat menggunakan BigQuery Toolkit untuk SAP dalam aplikasi ABAP kustom, Anda dapat mengoptimalkan performa replikasi data dalam beban kerja SAP dan melalui konfigurasi BigQuery Data Transfer.
Opsi penyesuaian performa dengan workload SAP dan aplikasi kustom Anda
Untuk mengoptimalkan performa workload SAP dan aplikasi kustom Anda, pertimbangkan opsi berikut:
- Jalankan workload SAP Anda, sistem sumber tempat data direplikasi ke BigQuery, di Google Cloud.
- Jika workload SAP Anda ada di Google Cloud, buat set data BigQuery di region yang sama dengan workload SAP Anda.
- Jika Anda tidak dapat menjalankan workload SAP di Google Cloud, lakukan langkah-langkah berikut:
- Buat set data BigQuery Anda di Google Cloud region yang paling dekat dengan workload SAP Anda.
- Terhubung ke Google Cloud menggunakan Cloud Interconnect.
- Sesuaikan ukuran sistem server SAP Anda secara optimal untuk workload Anda.
- Terapkan pemrosesan paralel untuk memanggil modul BigQuery Data Transfer di beberapa thread paralel guna meningkatkan throughput.
Karena BigQuery Toolkit for SAP menyediakan tahap akhir transmisi data ke BigQuery, performanya dipengaruhi oleh berbagai faktor dalam lingkungan spesifik Anda. Faktor-faktor ini dapat mencakup hal berikut:
Infrastruktur jaringan: Batasan bandwidth, latensi, dan stabilitas jaringan secara keseluruhan memainkan peran penting dalam kecepatan dan efisiensi replikasi.
Sistem sumber: Performa database sumber Anda, termasuk hardware, konfigurasi, dan beban saat ini, dapat memengaruhi performa replikasi.
Volume data dan kecepatan perubahan: Jumlah data yang direplikasi dan frekuensi perubahan memengaruhi waktu dan resource yang diperlukan untuk replikasi.
Komponen lain: Firewall, kebijakan keamanan, load balancer, dan elemen infrastruktur lainnya dapat berkontribusi pada performa keseluruhan replikasi data.
Anda bertanggung jawab untuk menguji performa BigQuery Toolkit for SAP di lingkungan Anda sendiri. Untuk hasil yang optimal, pertimbangkan dan optimalkan semua komponen lingkungan yang relevan.
Opsi penyesuaian performa yang tersedia melalui konfigurasi BigQuery Data Transfer
Konfigurasi BigQuery Data Transfer memberikan opsi berikut untuk mengontrol performa replikasi:
Ukuran potongan transfer data
BigQuery Toolkit untuk SAP mengirimkan data ke BigQuery sebagai bagian kumpulan data. Sebaiknya gunakan ukuran potongan default dengan BigQuery Toolkit for SAP, yaitu 10.000 kumpulan data. Jika kumpulan data dalam tabel sumber berisi sangat sedikit kolom atau kolom berisi nilai data berukuran sangat kecil, maka Anda dapat menggunakan ukuran potongan yang lebih besar hingga ukuran potongan maksimum yang diizinkan BigQuery Toolkit untuk SAP, yaitu 50.000 data.
Jika jumlah kumpulan data dalam potongan tertentu ditetapkan ke ukuran byte yang
melebihi batas BigQuery terkait ukuran byte untuk permintaan
HTTP, Anda mungkin akan menerima error quotaExceeded
atau error invalid
. Hal ini dapat terjadi jika kumpulan data dalam tabel sumber berisi banyak kolom atau kolom berisi banyak data.
Jika Anda mendapatkan error terkait ukuran potongan, coba kurangi ukuran potongan yang ditentukan dalam konfigurasi transfer massal untuk tabel tersebut. Atau, Anda dapat mengaktifkan ukuran potongan dinamis untuk tabel tersebut agar otomatis menyesuaikan ukuran potongan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ukuran potongan dinamis.
Jika Anda belum mengaktifkan ukuran potongan dinamis, maka untuk tabel sumber SAP seperti
MSEG
, ACDOCA
, dan MATDOC
, yang dapat memiliki kumpulan data besar dengan
banyak kolom per kumpulan data, Anda mungkin perlu menentukan ukuran potongan hingga serendah 2.000.
Anda dapat menentukan ukuran potongan dengan menjalankan transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
. Ukuran potongan ditentukan dalam kolom Ukuran Potongan pada layar Atribut Tabel.
Kompresi kumpulan data
Secara default, BigQuery Toolkit untuk SAP meningkatkan performa replikasi
dengan mengompresi kumpulan data yang dikirimkannya ke BigQuery.
Jika kompresi kumpulan data diaktifkan di tingkat tabel, yang merupakan setelan default, BigQuery Toolkit untuk SAP akan menghapus semua kolom yang kosong dalam kumpulan data sumber dari kumpulan data yang dikirim ke BigQuery. Saat kumpulan data
dimasukkan ke dalam BigQuery, kolom yang dihapus
dari data yang dikirim akan diinisialisasi dengan null
dalam tabel target di
BigQuery.
Namun, jika Anda perlu mereplikasi beberapa kolom kosong dengan nilai awalnya ke BigQuery sambil tetap menggunakan kompresi kumpulan data di tingkat tabel, Anda dapat mengubah setelan kompresi kumpulan data untuk kolom tertentu tersebut. Akibatnya, nilai kosong di kolom yang ditentukan tidak dihilangkan dari data yang dikirim, dan mempertahankan nilai apa pun yang diinisialisasi dalam tabel sumber.
Dalam konfigurasi transfer massal, Anda dapat mengontrol perilaku kompresi kumpulan data menggunakan setelan Send Uncompressed Flag yang tersedia di tingkat tabel dan tingkat kolom. Tabel berikut meringkas perilaku kompresi kumpulan data bergantung pada setelan Send Uncompressed Flag:
Kirim Bendera Tidak Dikompresi di tingkat tabel | Mengirim Bendera Tidak Dikompresi di tingkat kolom | Perilaku kompresi kumpulan data |
---|---|---|
Ya | Tidak | Semua kolom dikirim sebagai tidak dikompresi. |
Ya | Ya | Semua kolom dikirim sebagai tidak dikompresi. |
Tidak | Ya | Hanya kolom yang dipilih di tingkat kolom yang dikirim sebagai tidak dikompresi. |
Tidak | Tidak | Semua kolom dikirim sebagai terkompresi. |
Saat Anda mengirim replikasi data yang tidak dikompresi, kecuali untuk kolom tanggal dan kolom stempel waktu, kolom kosong mempertahankan nilai apa pun yang diinisialisasi dalam tabel sumber. Nilai yang diinisialisasi untuk kolom tanggal dan stempel waktu akan menerima nilai berikut:
- Nilai inisialisasi kolom tanggal:
DATE 1970-01-01
- Nilai inisialisasi kolom stempel waktu:
TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:00 UTC
Screenshot berikut menunjukkan contoh perilaku kompresi rekaman:
Gambar sebelumnya menunjukkan hal berikut:
- Baris #1: Semua kolom tidak dikompresi. Send Uncompressed Flag dipilih di tingkat tabel.
- Baris #2: Semua kolom dikompresi. Send Uncompressed Flag dihapus di tingkat tabel.
- Baris #3: Kolom berikut tidak dikompresi:
int2_value
,curr_value_154
,currency
,float_value
, danlang_value
. Untuk kolom ini, Send Uncompressed Flag dipilih di tingkat kolom.
Untuk performa yang lebih baik, sebaiknya Anda tidak menonaktifkan kompresi kumpulan data dengan memilih Kirim Flag Tidak Terkompresi di tingkat tabel. Hal ini dapat berdampak negatif pada performa replikasi. Jika Anda perlu mengirim data yang tidak dikompresi hanya untuk kolom tertentu, pilih Send Uncompressed Flag untuk kolom tertentu tersebut di tingkat kolom.
Properti tabel target
Saat mengonfigurasi replikasi di modul BigQuery Data Transfer pada BigQuery Toolkit for SAP, Anda dapat menentukan setelan yang berlaku saat BigQuery Toolkit for SAP membuat tabel target di BigQuery.
Misalnya, Anda dapat menentukan properti berikut untuk tabel BigQuery target:
- Nama tabel
- Opsi penamaan default untuk kolom
- Kolom tambahan untuk mencatat perubahan kumpulan data dan mengaktifkan kueri jumlah kumpulan data
- Partisi tabel
Opsi penamaan default untuk kolom
Anda dapat mengonfigurasi BigQuery Toolkit untuk SAP guna membuat nama kolom dalam tabel BigQuery target, baik dari nama kolom sumber atau label dan deskripsi kolom sumber. Label dan deskripsi biasanya lebih informatif dalam mendeskripsikan isi kolom.
Secara default, BigQuery Toolkit untuk SAP menggunakan nama kolom sumber.
Anda dapat mengubah nilai default ini dengan menentukan flag Nama Kustomsaat
menentukan atribut pembuatan tabel di konfigurasi transfer
massal transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
. Spesifikasi ini
disimpan dalam tabel konfigurasi /GOOG/BQTR_MASTR
.
Saat membuat nama, BigQuery Toolkit untuk SAP akan memodifikasinya agar sesuai dengan konvensi penamaan BigQuery.
Sebelum BigQuery Toolkit untuk SAP membuat tabel di BigQuery, Anda dapat mengedit nama kolom di layar pemetaan kolom transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
.
Saat tanda Nama Kustom ditentukan, nama yang akan digunakan oleh BigQuery Toolkit untuk SAP saat membuat tabel target akan ditampilkan di kolom Nama Kolom Eksternal layar pemetaan kolom.
BigQuery Toolkit untuk SAP membuat nama di kolom Nama Kolom Eksternal dari label kolom media di setiap kolom sumber. Jika label kolom medium tidak ditentukan dalam definisi kolom sumber, maka deskripsi singkat untuk kolom akan digunakan. Jika deskripsi singkat juga tidak ditentukan, maka label tersingkat yang ditentukan akan digunakan. Jika semuanya tidak ditentukan, maka nama kolom sumber akan digunakan.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menyesuaikan nama kolom target, lihat Menyesuaikan nama kolom target.
Mencatat perubahan kumpulan data dan mengaktifkan jumlah kumpulan data
Untuk merekam jenis perubahan dalam tabel sumber yang memicu replikasi dan agar dapat membuat kueri jumlah data dalam tabel BigQuery untuk dibandingkan dengan jumlah data dalam tabel sumber, tentukan opsi Extra Fields Flag dalam transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
saat Anda mengonfigurasi replikasi.
Jika Anda menentukan opsi Flag Kolom Tambahan, kolom berikut akan ditambahkan ke skema untuk tabel BigQuery target:
Nama kolom | Jenis data | Deskripsi |
---|---|---|
operation_flag
|
STRING
|
Mengidentifikasi jenis perubahan dalam tabel sumber yang memicu pemuatan atau replikasi kumpulan data ke BigQuery.
Untuk menghitung kumpulan data yang disisipkan dalam mode replikasi, buat kueri
kumpulan data yang memiliki nilai
Untuk menghitung kumpulan data yang disisipkan dalam mode pemuatan awal, buat kueri
kumpulan data yang memiliki nilai |
is_deleted
|
BOOLEAN
|
Jika true , menunjukkan bahwa data sumber telah
dihapus dari tabel sumber.
Untuk menghitung kumpulan data saja dalam tabel BigQuery yang
belum dihapus dari tabel sumber, gunakan
kolom |
recordstamp
|
TIMESTAMP
|
Waktu saat BigQuery Toolkit untuk SAP mengirimkan kumpulan data ke BigQuery. Untuk menghitung jumlah kumpulan data unik dalam tabel BigQuery, hanya buat kueri instance yang terakhir dimasukkan dalam setiap kumpulan data. Untuk contoh kueri, lihat Membuat kueri total jumlah kumpulan data dalam tabel BigQuery. |
Setelan saat ini opsi Flag Kolom Tambahan disimpan dalam tabel konfigurasi /GOOG/BQTR_MASTR
.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menentukan Flag Kolom Tambahan, lihat Menentukan pembuatan tabel dan atribut umum lainnya.
Partisi tabel
Anda dapat membuat tabel BigQuery dengan salah satu cara berikut:
- Tabel yang dipartisi berdasarkan kolom stempel waktu dalam tabel sumber, yang membuat tabel berpartisi kolom unit waktu.
- Tabel yang dipartisi berdasarkan waktu saat data dimasukkan ke dalam BigQuery, yang membuat tabel berpartisi berdasarkan waktu penyerapan.
Aktifkan partisi dengan menentukan jenis partisi pada kolom Jenis Partisi di /GOOG/BQTR_TABLE
saat mengonfigurasi properti
replikasi.
Jenis partisi yang dapat Anda tentukan akan menyesuaikan tingkat perincian partisi menurut jam, hari, bulan, atau tahun.
Agar dapat menggunakan stempel waktu dari tabel sumber untuk partisi kolom unit waktu, tentukan nama kolom sumber di kolom Kolom Partisi.
Agar dapat menggunakan waktu penyisipan BigQuery untuk partisi waktu penyerapan, Anda dapat mengosongkan Kolom Partisi. BigQuery Toolkit untuk SAP membuat kolom dalam tabel target untuk menyimpan waktu penyisipan.
Properti kolom target
Secara default, BigQuery Toolkit untuk SAP menggunakan nama kolom dan jenis data dalam tabel sumber SAP sebagai nama kolom dan jenis data dalam BigQuery target.
Secara opsional, sebelum tabel target dibuat, Anda dapat menyesuaikan nama kolom atau mengubah jenis data BigQuery.
Menyesuaikan nama kolom target
Sebelum tabel dibuat, Anda dapat menyesuaikan nama kolom target.
Jika perlu, BigQuery Toolkit untuk SAP akan mengubah nama kustom yang Anda tentukan agar sesuai dengan konvensi penamaan BigQuery.
Saat mengonfigurasi replikasi, Anda dapat melihat nama kolom di layar
pemetaan kolom dalam transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
. BigQuery Toolkit untuk SAP menyimpan setelan Anda dalam tabel konfigurasi /GOOG/BQTR_FIELD
.
Sebelum tabel dibuat di BigQuery, Anda dapat menentukan nama kolom kustom dengan mengedit nama yang dihasilkan di kolom Nama Kolom Sementara pada layar pemetaan kolom. Jika Anda menghapus nilai dan mengosongkan kolom Nama Kolom Sementara, BigQuery Toolkit untuk SAP akan menggunakan nama kolom sumber untuk nama kolom target.
Setelah Anda melakukan pengeditan pada kolom Temporary Field Name, saat Anda mengklik Save, BigQuery Toolkit untuk SAP akan memvalidasi nilainya, menerapkan konvensi penamaan BigQuery sebagaimana diperlukan, dan menyimpan perubahannya. Anda dapat memvalidasi nilai tanpa menyimpannya dengan menekan Enter di keyboard.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menetapkan metode penamaan default untuk kolom target, lihat Opsi penamaan default untuk kolom.
Menggunakan spreadsheet atau file teks untuk mengedit peta kolom BigQuery
Secara opsional, sebelum membuat tabel BigQuery target, Anda dapat menyimpan jenis data, nama, dan deskripsi default kolom target ke dalam spreadsheet atau file teks. Dengan pendekatan ini, engineer data atau administrator BigQuery dapat mengedit nilai meskipun mereka tidak memiliki akses ke server SAP Anda.
Setelah nilai diedit, Anda harus mengonversi file dan kontennya
ke dalam format nilai yang dipisahkan koma (CSV). Selanjutnya, Anda dapat menerapkan update
tersebut ke setelan transfer massal dengan mengupload file CSV menggunakan
transaksi kustom /GOOG/BQTR_SETTINGS
.
Untuk menggunakan file CSV guna mengedit peta kolom BigQuery, lakukan hal berikut:
- Buat spreadsheet atau file teks dengan pemetaan kolom default.
- Edit nilai dalam spreadsheet atau file teks.
- Konversikan spreadsheet atau file teks ke dalam format CSV.
- Di layar BigQuery Data Transfer: Settings Maintenance, upload file CSV.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang proses ini, lihat Mengedit peta kolom BigQuery dalam file CSV.
Konvensi penamaan BigQuery untuk kolom
Konvensi penamaan BigQuery hanya menggunakan huruf kecil, angka, dan garis bawah.
BigQuery Toolkit untuk SAP menerapkan konvensi penamaan BigQuery ke nilai input apa pun yang akan digunakan untuk nama kolom target.
Misalnya, jika Anda memasukkan FIELD-@#!*123
sebagai nama kolom kustom, maka
BigQuery Toolkit untuk SAP akan mengubah namanya menjadi field_123
.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang konvensi penamaan BigQuery untuk kolom, lihat Nama kolom.
Pemetaan jenis data
Secara default, BigQuery Toolkit untuk SAP menetapkan jenis data ke kolom BigQuery target berdasarkan ragam jenis SAP atau jenis data SAP kolom SAP sumber.
Saat mengonfigurasi replikasi, Anda dapat melihat jenis data di layar
pemetaan kolom transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
. BigQuery Toolkit untuk SAP menyimpan setelan Anda dalam tabel konfigurasi /GOOG/BQTR_FIELD
.
Sebelum BigQuery Toolkit untuk SAP membuat tabel di BigQuery, Anda dapat mengubah spesifikasi jenis data default ke jenis data BigQuery lain di kolom Elemen Data Eksternal pada layar pemetaan kolom.
Jenis data yang memerlukan penanganan khusus
Untuk memastikan akurasi dan kompatibilitas dengan tabel BigQuery target, beberapa jenis data SAP memerlukan penanganan atau konversi khusus selama proses replikasi.
Meskipun BigQuery Toolkit untuk SAP secara otomatis menangani beberapa konversi ini untuk Anda, konversi lainnya memerlukan perhatian dan konfigurasi manual Anda.
Anda harus menangani konversi secara manual untuk jenis data berikut:
Boolean
Untuk boolean, SAP menggunakan jenis data CHAR
. Secara default, BigQuery Toolkit untuk SAP memetakan jenis data ini ke jenis data STRING
dalam tabel BigQuery target.
Oleh karena itu, saat mengonfigurasi replikasi untuk boolean menggunakan
transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
, Anda harus mengubah penetapan jenis data default
untuk kolom boolean dari STRING
menjadi BOOLEAN
dalam
layar pemetaan kolom.
Stempel waktu
Untuk stempel waktu, SAP menggunakan jenis data P
(dikemas dalam desimal) atau DEC
(desimal). Secara default, BigQuery Toolkit untuk SAP memetakan jenis data ini ke
NUMERIC
dalam tabel BigQuery target.
Oleh karena itu, untuk stempel waktu, saat mengonfigurasi replikasi menggunakan
transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
, Anda harus mengubah penetapan jenis data default
untuk kolom stempel waktu dari NUMERIC
menjadi TIMESTAMP
atau
TIMESTAMP (LONG)
dalam layar pemetaan kolom.
Ragam jenis SAP X
Ragam jenis SAP X
adalah heksadesimal dan direpresentasikan oleh jenis data SAP RAW
,
RAWSTRING
, atau LRAW
. Secara default, BigQuery Toolkit untuk SAP
memetakan jenis data ini ke STRING
dalam tabel BigQuery
sumber.
Jika Anda memerlukan kolom sumber dengan ragam jenis SAP X
untuk dipetakan ke BYTES
, Anda harus mengubah penetapan jenis data default untuk kolom tersebut
dalam layar pemetaan kolom transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
.
Ragam jenis SAP X
terkadang juga digunakan dalam SAP untuk merepresentasikan bilangan bulat.
Dalam hal ini, BigQuery Toolkit untuk SAP akan memeriksa jenis data dalam
kolom sumber untuk salah satu jenis data SAP untuk bilangan bulat, INT1
, INT2
,
INT4
, INT8
, dan menetapkan jenis data INTEGER
dalam tabel
BigQuery target.
Ragam jenis SAP y
Ragam jenis SAP y
adalah string byte dan direpresentasikan oleh jenis data SAP RAW
,
RAWSTRING
, atau LRAW
. Secara default, BigQuery Toolkit untuk SAP
memetakan jenis data ini ke STRING
dalam tabel BigQuery
sumber.
Jika Anda memerlukan kolom sumber dengan ragam jenis SAP y
untuk dipetakan ke BYTES
,
Anda perlu mengubah penetapan jenis data default untuk kolom tersebut
dalam layar pemetaan kolom transaksi /GOOG/BQTR_SETTINGS
.
Pemetaan jenis data default
Tabel berikut menampilkan konversi jenis data default BigQuery Toolkit untuk SAP:
Ragam jenis SAP | Jenis data SAP | Jenis data BigQuery | Catatan |
---|---|---|---|
b (bilangan bulat 1 byte)s (bilangan bulat 2 byte)I (Bilangan Bulat 4 byte)8 (bilangan bulat 8 byte)
|
INT1 INT2 INT4 INT8
|
INTEGER |
|
F (float)
|
FLTP
|
FLOAT |
|
P (dikemas)
|
CURR DEC QUAN
|
NUMERIC |
Secara default, ragam jenis SAP P dipetakan ke
jenis data BigQuery NUMERIC dan dikonversi
menjadi angka dalam format eksternal. |
a (bilangan mengambang desimal, 16 angka)
|
DECFLOAT16 |
NUMERIC |
|
e (bilangan mengambang desimal, 16 angka)
|
DECFLOAT34 |
NUMERIC |
|
N (numerik) |
NUMC |
STRING |
|
X (heksadesimal)y (string byte)
|
RAW RAWSTRING LRAW
|
STRING |
Jika ragam jenis SAP adalahX , tetapi nama jenis datanya mencakup
pola 'INT*' (INT1 , INT2 , INT4 ), elemen data sumber diganti
dengan elemen data baru TYPINT8 dengan TYPEKIND '8' , yang dipetakan
ke jenis data BigQuery INTEGER . |
C (karakter)g (string karakter)? (csequence)& (clike)
|
CHARSTRING |
STRING |
|
D (tanggal) |
DATS |
DATE |
|
T (waktu) |
TIMS |
TIME |
Resource komunitas
Untuk mempercepat penerapan aplikasi berbasis BigQuery Toolkit dalam sistem SAP S/4HANA yang menggunakan BW Tersemat, Anda dapat menggunakan alat pembuatan open source yang tersedia di GitHub.
Mendapatkan dukungan
Google Cloud menawarkan dukungan untuk masalah dan pertanyaan terkait penginstalan, konfigurasi, pengoperasian, dan pemeliharaan BigQuery Toolkit untuk SAP.
Untuk masalah yang berasal dari komponen yang dikelola SAP seperti Operational Data Provisioning (ODP), Data Migration Server (DMIS), Core Data Services (CDS), Internet Communication Manager (ICM), atau software pihak ketiga, Google Cloud Customer Care berupaya sebaik mungkin untuk mengidentifikasi penyebab utamanya. Untuk mengatasi masalah ini, hubungi vendor atau penyedia dukungan terkait.
Untuk memecahkan masalah terkait BigQuery Toolkit untuk SAP, lihat Memecahkan masalah BigQuery Toolkit untuk SAP.
Jika Anda memerlukan bantuan untuk menyelesaikan masalah terkait ABAP SDK untuk Google Cloud, lakukan hal berikut:
Lihat panduan pemecahan masalah ABAP SDK untuk Google Cloud.
Ajukan pertanyaan dan diskusikan ABAP SDK untuk Google Cloud dengan komunitas di Forum Cloud.
Kumpulkan semua informasi diagnostik yang tersedia dan hubungi Cloud Customer Care. Untuk mengetahui informasi tentang cara menghubungi Layanan Pelanggan, lihat Mendapatkan dukungan untuk SAP di Google Cloud.