Versione 2.0: guida alle operazioni di BigQuery Connector per SAP

Questa guida mostra agli amministratori di SAP LT Replication Server, ai data engineer SAP o ad altri utenti come eseguire attività operative, come l'ottimizzazione delle prestazioni e gli aggiornamenti delle versioni, per le versioni 2.0 e 2.1 di BigQuery Connector per SAP.

Ottimizzazione delle prestazioni della replica

Le prestazioni della replica possono essere influenzate da più fattori. I fattori specifici che si applicano possono essere diversi da un'installazione all'altra e possono cambiare nel tempo.

Le sezioni seguenti forniscono indicazioni su come ottimizzare alcuni dei fattori più comuni che possono influire sul rendimento.

Per ulteriori informazioni sul rendimento della replica con il BigQuery Connector per SAP, consulta Pianificazione del rendimento.

Impostare le opzioni di rendimento per le tabelle

In SAP LT Replication Server puoi specificare opzioni di replica per ogni tabella che influiscono sul rendimento.

In particolare, le prestazioni di replica per le tabelle di grandi dimensioni, che richiedono più tempo e risorse per la replica, possono trarre vantaggio dalla specifica degli intervalli e dall'aumento del numero massimo di job di replica parallela che possono essere utilizzati per la tabella.

Alcuni esempi di tabelle che in genere diventano di grandi dimensioni sono MSEG, ACDOCA e MATDOC.

Quando specifichi job di replica parallela per tabelle di grandi dimensioni, devi bilanciare il numero di job paralleli consentiti per una determinata tabella con il numero totale di job paralleli consentiti nella configurazione del trasferimento collettivo. La tua organizzazione potrebbe anche limitare il numero di job di replica parallela che puoi specificare per un determinato server.

Per impostare le opzioni di rendimento per una tabella:

1. Nella GUI di SAP, inserisci la transazione SAP LTRS.

2. Nella schermata Impostazioni di replica avanzate, specifica l'ID delle impostazioni di trasferimento collettivo per la tabella.

3. Nella gerarchia delle cartelle Impostazioni di replica avanzata, fai clic sulla cartella Opzioni di rendimento per visualizzare le tabelle in cui sono definite le opzioni di rendimento.

4. Se la tabella che ti serve non è elencata, fai clic con il tasto destro del mouse sulla cartella Opzioni di prestazioni e seleziona Aggiungi tabella.

5. Specifica un nome per la tabella.

6. Specifica le seguenti opzioni, se necessario:

   • Nella sezione Opzioni di rendimento generale:
     • Numero di job in parallelo, per impostare il numero massimo di job di replica in parallelo che possono essere utilizzati per la tabella.
     • Numero sequenza, per dare la priorità alla replica di questa tabella rispetto alle altre.
   • Nella sezione Initial Load Options (Opzioni di caricamento iniziale):
     • Per Tipo di lettura, seleziona Calcolo dell'intervallo di tipo di lettura 1 se la tabella non è troppo grande. Per ulteriori informazioni, consulta Rendimento e impostazioni di replica avanzata LTRS.
     • Per Dimensioni pacchetto, specifica le dimensioni in byte delle parti di record inviate a SAP LT Replication Server.
     • Se selezioni un tipo di lettura che utilizza intervalli, definisci gli intervalli appropriati.
   • In Opzione di replica:
     • Per Intervalli per la tabella di log, specifica Nessun intervallo per l'opzione più affidabile.
     • Se selezioni Specifica intervalli per manualmente, definisci gli intervalli appropriati.

7. Fai clic su Salva.

Benchmark del rendimento di riferimento

Per aiutarti a valutare le prestazioni della replica, questa sezione contiene i valori di riferimento delle prestazioni rilevati nei sistemi di test di Google Cloud.

A causa dei molti fattori diversi che influiscono sul rendimento, è probabile che i valori sul rendimento variino.

Ad esempio, se i sistemi SAP non sono in esecuzione su Google Cloud, i tassi di caricamento e replica potrebbero essere inferiori ai tassi di riferimento a causa di fattori quali la latenza della rete e il sovraccarico associato ai token di accesso. Se la tabella di origine ha meno colonne o se installi SAP LT Replication Server su un proprio server in un'architettura autonoma, le tariffe potrebbero essere più elevate perché SAP LT Replication Server non deve competere con il sistema di origine per le risorse.

Valori del rendimento della base di riferimento osservati

I seguenti numeri relativi alle prestazioni rappresentano le prestazioni di riferimento rilevate da Google Cloud per ogni tipo di sistema di origine durante i test. In ogni sistema di test, SAP LT Replication Server è stato installato sul sistema di origine SAP in un'architettura incorporata sulle VM Compute Engine. Il sistema di origine SAP era in esecuzione nella stessa regione Google Cloud del set di dati BigQuery di destinazione.

Per informazioni sulla configurazione dei sistemi di test, consulta Configurazione del sistema di test delle prestazioni di riferimento.

Per visualizzare i numeri sul rendimento, fai clic sul tipo di sistema di origine:

I numeri sul rendimento precedenti sono le linee di base osservate dai tester di Google Cloud.

Il rendimento osservato è stato migliore nei sistemi di test che avevano i seguenti attributi:

• SAP LT Replication Server è stato installato su una propria VM in un'architettura autonoma.
  • Per i sistemi S/4HANA, è stato osservato che un'architettura autonoma ha un tasso di caricamento iniziale approssimativamente del 42% più veloce rispetto a un'architettura incorporata a causa del ridimensionamento indipendente dei processi di SAP LT Replication Server.
  • Per i sistemi ECC, è stato osservato che un'architettura autonoma ha un tasso di caricamento iniziale approssimativamente del 10% più veloce rispetto a un'architettura incorporata a causa della scalabilità indipendente dei processi di SAP LT Replication Server.
• La tabella di origine aveva meno colonne.
• La dimensione totale in byte dei record era inferiore.

Per informazioni sugli attributi di sistema che puoi modificare per migliorare il rendimento, consulta:

• Ottimizzare le prestazioni della replica
• Pianificazione del rendimento

Configurazione del sistema per il test delle prestazioni di riferimento

I sistemi di test descritti in questa sezione hanno prodotto i valori di rendimento di riferimento elencati nella sezione precedente, Valori di rendimento di riferimento osservati.

I sistemi di test, tra cui il sistema di origine SAP, SAP LT Replication Server e il set di dati BigQuery, erano tutti in esecuzione su VM Compute Engine nella stessa regione Google Cloud.

In ogni sistema, i server e il carico di lavoro sono stati progettati per simulare un carico di lavoro più elevato e un volume di replica maggiore di quelli che potresti trovare in molte installazioni reali.

Per visualizzare gli attributi del sistema di test, fai clic sul tipo di sistema di origine:

Trasferisci le impostazioni di trasferimento di massa in produzione

Per trasferire le impostazioni di trasferimento collettivo in produzione, devi prima esportarle da un sistema di sviluppo e poi importarle nel sistema di produzione.

Se vuoi, puoi importare tre parti separate delle impostazioni di un trasferimento collettivo in produzione:

• Le impostazioni di replica avanzate, a cui è possibile accedere utilizzando la transazione LTRS.
• Le impostazioni della chiave client della tabella /GOOG/CLIENT_KEY, a cui è possibile accedere utilizzando la transazione SM30.
• BigQuery Connector per SAP le impostazioni di trasferimento collettivo, a cui è possibile accedere utilizzando la transazione /GOOG/SLT_SETTINGS.

Esportare le impostazioni di trasferimento collettivo da un sistema di sviluppo

Nel sistema di sviluppo SAP LT Replication Server, esporta ogni parte delle impostazioni del trasferimento collettivo:

1. Esporta le impostazioni di replica avanzate:

   1. Esegui la transazione LTRS.
   2. Seleziona i record di trasferimento collettivo da trasportare in produzione.
   3. Nel menu a discesa File, seleziona Esporta tutte le impostazioni.
   4. Nella finestra di dialogo Esporta impostazioni, seleziona una destinazione e fai clic su Salva. Le impostazioni vengono salvate in un file compresso in formato CSV sulla tua workstation locale.

2. Esporta le impostazioni di trasferimento collettivo di BigQuery Connector per SAP:

   1. Esegui la transazione /GOOG/SLT_SETTINGS:

      /n/GOOG/SLT_SETTINGS

   2. Nel campo Settings Table (Tabella delle impostazioni), seleziona Mass Transfer (Trasferimento collettivo).

   3. Seleziona i record di trasferimento collettivo da trasportare in produzione.

   4. Fai clic su Trasferimento collettivo dei trasporti.

   5. In Richiesta di richiesta di Workbench, inserisci il numero della richiesta di trasporto e fai clic sull'icona Continua. Per ogni record di trasferimento collettivo selezionato, le impostazioni delle seguenti tabelle di configurazione personalizzata sono incluse nel trasferimento:

      • /GOOG/BQ_MASTR
      • /GOOG/BQ_TABLE
      • /GOOG/BQ_FIELD

   Le impostazioni di trasferimento collettivo vengono salvate in una richiesta di trasporto.

3. Esporta le impostazioni della chiave client includendo manualmente i contenuti della tabella /GOOG/CLIENT_KEY nella richiesta di trasporto.

4. Salva i file nella tua workstation locale.

Importa le impostazioni di trasferimento collettivo in un sistema di produzione

Nel sistema di produzione SAP LT Replication Server, importa ogni parte delle impostazioni del trasferimento collettivo:

1. Crea una configurazione di replica di SAP LT Replication Server per le impostazioni di trasferimento collettivo.

2. Importa le impostazioni di replica avanzate:

   1. Esegui la transazione LTRS.
   2. Seleziona il trasferimento collettivo che hai creato nel primo passaggio.
   3. Nel menu a discesa File, seleziona Importa tutte le impostazioni.
   4. Nella finestra di dialogo Scegli file, seleziona il file compresso dalla tua workstation locale e fai clic su Apri. Le impostazioni vengono importate come impostazioni per il trasferimento collettivo.

3. Importa la richiesta di trasporto contenente le impostazioni di trasferimento collettivo.

4. Esegui la transazione SM30.

5. Aggiorna le impostazioni della chiave client in base alle esigenze dell'ambiente di produzione.

6. Esegui la transazione /GOOG/SLT_SETTINGS:

   /n/GOOG/SLT_SETTINGS

7. Verifica che nella schermata Trasferimenti collettivi vengano visualizzati i trasferimenti collettivi corretti.

8. Nella colonna ID trasferimento collettivo, sostituisci l'ID trasferimento collettivo del sistema di sviluppo con l'ID trasferimento collettivo della configurazione di replica che hai creato nel primo passaggio.

9. Nelle successive schermate di impostazioni Tables (Tabelle) e Fields (Campi), aggiorna gli altri valori per la mappatura delle tabelle e dei campi in base alle esigenze dell'ambiente di produzione.

10. Testa la configurazione avviando un caricamento o una replica iniziale. Per informazioni su come avviare un caricamento iniziale o una replica, consulta:

    • Se SAP LT Replication Server è in esecuzione su una VM Compute Engine, testa la replica.
    • Se SAP LT Replication Server è in esecuzione su un host esterno a Google Cloud, esegui il test di replica.

Aggiornare BigQuery Connector per SAP

Google Cloud rilascia nuove release di BigQuery Connector per SAP come trasporti SAP.

Gli amministratori SAP possono aggiornare BigQuery Connector per SAP seguendo questi passaggi:

1. Disattiva la configurazione in SAP LT Replication Server.
2. Importa la nuova richiesta di trasporto SAP.
3. Dopo aver convalidato l'importazione e l'attivazione degli oggetti, attiva la configurazione in SAP LT Replication Server.

Aggiornare gcloud CLI

Devi mantenere aggiornato Google Cloud CLI sull'host SAP LT Replication Server.

Per saperne di più sulla gestione dellgcloud CLI, consulta Gestire i componenti dell'interfaccia a riga della gcloud CLI gcloud.

Monitoraggio

Puoi monitorare diversi punti lungo il percorso dei dati dall'origine dati SAP alla tabella BigQuery di destinazione, tra cui:

• Infrastruttura: rete, hardware e sistema operativo
• Il livello del database SAP
• Il livello di applicazione SAP
• BigQuery Connector per SAP
• BigQuery

Le opzioni di monitoraggio in ciascuno di questi punti sono descritte nelle seguenti sezioni.

Monitoraggio dell'infrastruttura

Su Google Cloud, puoi installare Ops Agent sulle VM host per il monitoraggio e il logging avanzati. L'agente Ops invia i dati a Cloud Monitoring nella console Google Cloud.

Per ulteriori informazioni, vedi:

• Panoramica di Ops Agent
• Introduzione a Cloud Monitoring

Per i sistemi non in esecuzione su Google Cloud, puoi anche ottenere informazioni sul server eseguendo transazioni SAP, ad esempio la transazione ST06.

Monitoraggio del livello del database

Utilizza i codici transazioni SAP standard per monitorare l'integrità del database.

Il codice transazione DBACOCKPIT è la transazione più comune per monitorare il database. Questa transazione fornisce anche log dettagliati che puoi utilizzare per la risoluzione dei problemi.

Per SAP HANA, puoi utilizzare SAP HANA Studio per le operazioni SAP HANA. Puoi installare SAP HANA Studio su qualsiasi macchina front-end.

Per la risoluzione dei problemi relativi alle prestazioni o ad altri problemi, controlla quanto segue nel database di origine:

• Istruzioni SQL costose
• Serrature
• Cronologia caricamenti
• Indici
• Processi

Monitoraggio del livello di applicazione

Puoi utilizzare gli strumenti di monitoraggio e risoluzione dei problemi delle applicazioni SAP per monitorare e risolvere i problemi di BigQuery Connector per SAP, poiché viene eseguito nel livello dell'applicazione.

Il monitoraggio e la risoluzione dei problemi delle applicazioni SAP possono essere ulteriormente classificati come segue:

• Monitoraggio e risoluzione dei problemi SAP standard
• Monitoraggio e risoluzione dei problemi BigQuery Connector per SAP

Per ambienti più grandi, puoi utilizzare SAP Solution Manager come strumento di monitoraggio centrale.

Puoi utilizzare i codici transazioni SAP nel seguente elenco per monitorare e diagnosticare i problemi nei singoli sistemi di applicazioni SAP:

• Stato della configurazione SLT: LTRC
• Errori e log SLT: LTRO e SLG1
• Internet Communication Manager (chiamate HTTP e HTTPS): SMICM
• Sicurezza e certificati: STRUST
• Trasporti SAP: STMS
• Connessioni RFC: SM59
• Comando del sistema operativo: SM69
• Controllo del pacchetto: SE80
• Controlli di autorizzazione: SU53
• Job in background: SM37
• Log di sistema: SM21

Monitoraggio di BigQuery

Utilizza Cloud Monitoring per visualizzare le metriche di BigQuery e creare grafici e avvisi. Ogni metrica ha un tipo di risorsa, bigquery_dataset, bigquery_project o global, nonché un insieme di etichette.

Utilizza i tipi di risorse e le etichette per creare query in Monitoring Query Language (MQL).

Puoi raggruppare o filtrare ogni metrica utilizzando le etichette.

Per ulteriori informazioni sul monitoraggio, consulta la documentazione di Cloud Monitoring.

Convalida della replica

Se selezioni l'opzione Extra Fields Flag (Indicatore di campi aggiuntivi) quando crei la tabella BigQuery di destinazione con la transazione /GOOG/SLT_SETTINGS, vengono aggiunte colonne allo schema della tabella per memorizzare il tipo di modifica di ogni record che ha attivato la replica e per un timestamp che riflette l'ora in cui SAP LT Replication Server ha ricevuto la parte contenente il record.

Puoi utilizzare i tipi di modifica e il timestamp per eseguire query sui seguenti tipi di conteggi dei record:

• Il numero di record caricati in una tabella BigQuery durante un caricamento iniziale.
• Il numero di record replicati in un giorno specificato in una tabella BigQuery.
• Il numero totale di record univoci in una tabella BigQuery.

Per ottenere questi conteggi, puoi eseguire query sulla tabella BigQuery direttamente inviando query SQL nella console Google Cloud oppure puoi eseguire lo strumento di convalida della replica, che genera report che confrontano i conteggi dei record di BigQuery con le statistiche o i conteggi dei record di SAP LT Replication Server della tabella di origine.

Per una panoramica dell'indicatore di campi aggiuntivi, consulta Campi aggiuntivi per le modifiche dei record e le query di conteggio.

Per informazioni su come specificare l'indicatore di campi aggiuntivi, consulta:

• Se SAP LT Replication Server è in esecuzione su una VM Compute Engine, consulta Specificare la creazione della tabella e altri attributi generali.
• Se SAP LT Replication Server è in esecuzione su un host esterno a Google Cloud, consulta Specificare la creazione di tabelle e altri attributi generali.

Query SQL per i conteggi dei record

Nella pagina Editor SQL di BigQuery della console Google Cloud, puoi eseguire query SQL per controllare i conteggi dei record nelle tabelle BigQuery.

Puoi quindi confrontare i conteggi dei record di BigQuery con quelli nella tabella di origine o nelle statistiche di SAP LT Replication Server.

Esegui una query sul conteggio dei record inseriti in modalità di caricamento iniziale

Quando lo schema di una tabella BigQuery include la colonna facoltativa operation_flag, i record inseriti nella tabella in modalità di caricamento iniziale includono il flag di operazione L.

Per ottenere il conteggio dei record ricevuti da BigQuery durante un caricamento iniziale, esegui la seguente query:

SELECT COUNT(*)
  FROM
      `PROJECT.DATASET.TABLE`
  WHERE operation_flag = 'L'

Esegui una query sul numero di record inseriti in modalità di replica

Quando lo schema di una tabella BigQuery include la colonna facoltativa operation_flag, i record inseriti nella tabella in modalità di replica includono uno dei seguenti flag di operazione:

• I: il record è stato inserito nella tabella di origine.
• D: il record è stato eliminato dalla tabella di origine.
• U: il record è stato aggiornato nella tabella di origine.

Per ottenere il conteggio dei record ricevuti da BigQuery in modalità di replica, esegui la seguente query:

SELECT COUNT(*)
  FROM
      `PROJECT.DATASET.TABLE`
  WHERE operation_flag = 'I' | 'D' | 'U'

Esegui una query sul conteggio totale dei record in una tabella BigQuery

Quando lo schema di una tabella BigQuery include la colonna facoltativa recordstamp, il campo recordstamp corrispondente di ogni record inserito nella tabella contiene un timestamp che indica quando il record è stato inviato da SAP LT Replication Server a BigQuery.

Per ottenere un conteggio totale dei record in una tabella BigQuery che puoi confrontare con il conteggio totale dei record in una tabella di origine, puoi utilizzare i campi recordstamp e is_deleted per conteggiare i record unici nella tabella BigQuery che non sono stati eliminati dalla tabella di origine.

Se la tabella di origine viene aggiornata attivamente o se la replica è attiva quando esegui query sui record, il conteggio dei record nelle tabelle di origine e di destinazione potrebbe non corrispondere esattamente.

Per ottenere il conteggio corrente dei record univoci nella tabella di destinazione BigQuery, esegui la seguente query:

SELECT COUNT(*)
  FROM (
    SELECT
      *,
      ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY KEY_FIELD_1, ..., KEY_FIELD_N ORDER BY recordstamp DESC) row_num
    FROM
      `PROJECT.DATASET.TABLE` )
  WHERE row_num = 1 AND is_deleted = false

Strumento di convalida della replica

Questa sezione fornisce una panoramica dello strumento di convalida della replica e delle sue funzionalità.

Lo strumento di convalida della replica genera report che confrontano i conteggi dei record nella tabella BigQuery con le statistiche di SAP LT Replication Server e i conteggi dei record nella tabella di origine. Se i conteggi non coincidono esattamente, lo strumento segnala il report con un cerchio rosso.

Per conteggiare i record in BigQuery, lo strumento utilizza le query SQL riportate nella sezione precedente Query SQL per il conteggio dei record.

Esegui periodicamente lo strumento di convalida della replica per verificare che SAP LT Replication Server e BigQuery Connector per SAP stiano replicando i record in BigQuery come previsto.

Per eseguire lo strumento di convalida della replica, inserisci la transazione personalizzata/GOOG/REPLIC_VALID preceduta da /n in SAP GUI. Per istruzioni dettagliate, consulta:

• Se SAP LT Replication Server è in esecuzione su una VM Compute Engine, esegui lo strumento di convalida della replica.
• Se SAP LT Replication Server è in esecuzione su un host esterno a Google Cloud, esegui lo strumento di convalida della replica.

Report di convalida della replica

Con lo strumento di convalida della replica puoi generare i seguenti report di convalida:

• Conteggi caricamenti iniziali: un confronto tra il numero di record inviati da SAP LT Replication Server in modalità di caricamento e il numero di record caricati in BigQuery.
• Conteggi di replica: un confronto tra il numero di record inviati da SAP LT Replication Server in modalità di replica e il numero di record inseriti in BigQuery in un giorno specificato.
• Conteggi attuali:un confronto in un determinato momento del numero di record presenti nella tabella di origine e del numero di record unici in BigQuery.

Puoi generare ogni report singolarmente o, selezionando Tutti i controlli quando esegui lo strumento, puoi generare tutti e tre i report in un'unica esecuzione.

Visualizzazione dei report di convalida della replica

Dopo aver generato un report, puoi visualizzarlo selezionando il pulsante di opzione Mostra report nella sezione Opzioni di elaborazione dell'interfaccia dello strumento di convalida della replica.

Le informazioni visualizzate dallo strumento di convalida della replica in ogni report variano leggermente a seconda del tipo di report.

Tutti i report includono i seguenti tipi di informazioni:

• Conteggi dei record di origine dalle statistiche di SAP LT Replication Server e dalla tabella di origine.
• Conteggi dei record di destinazione dalla tabella BigQuery di destinazione.
• Qualsiasi differenza tra i due conteggi. La differenza viene calcolata sottraendo i conteggi di BigQuery dai conteggi dei record di origine. Un valore positivo indica un probabile problema, perché suggerisce che non tutti i record di origine vengono inseriti in BigQuery.
• La differenza nei conteggi visualizzata come percentuale del conteggio dei record di origine.
• Un indicatore visivo che indica se i conteggi di origine e di destinazione sono uguali o diversi.

Conteggi di record non uguali

Lo strumento di convalida della replica include un campo di stato con ogni report visualizzato.

Un quadrato verde nel campo dello stato indica che il conteggio dei record di origine è uguale al conteggio dei record di destinazione in BigQuery.

Un cerchio rosso nel campo dello stato indica che i conteggi dei record non sono uguali.

Un conteggio dei record non uguale non indica sempre un problema. I seguenti indicatori suggeriscono un possibile problema:

• Per un report Conteggi correnti, un valore diverso indica sempre un problema.

• Per un report Conteggi caricamenti iniziali o Conteggi replica, un valore positivo indica un probabile problema.

  Un valore negativo relativamente basso non è un problema. Il conteggio in una tabella BigQuery di destinazione a volte può essere un po' più alto del conteggio dei record di origine a causa di eventi come interruzioni temporanee della connettività che causano il rieseguimento dei dati da parte di SAP LT Replication Server.

Se noti un conteggio non uguale, esegui di nuovo il report per assicurarti che non sia stato causato da un problema transitorio. Un conteggio dei record non uguale può verificarsi a causa dell'elaborazione della replica al momento in cui lo strumento ha generato il report.

Per una tabella di origine molto grande o una tabella con filtri impostati in SAP LT Replication Server per il caricamento iniziale o la replica, lo strumento di convalida della replica potrebbe non essere in grado di conteggiare tutti i record necessari per un conteggio uguale.

Pianificare i controlli di convalida

Puoi pianificare l'esecuzione automatica dello strumento di convalida della replica a intervalli utilizzando la funzionalità di job in background di SAP.

Modificare la mappa dei campi BigQuery in un file CSV

Le sezioni seguenti descrivono come esportare la mappatura dei campi predefinita in modo che i data engineer o gli amministratori di BigQuery possano modificare i valori dei campi target senza richiedere l'accesso a SAP LT Replication Server.

Crea un foglio di lavoro o un file di testo delle mappature dei campi predefinite

Per creare un file CSV da modificare al di fuori di SAP LT Replication Server:

1. Esegui la transazione /GOOG/SLT_SETTINGS.

2. Nella schermata Manutenzione impostazioni SLT, specifica i seguenti valori:

   • Nel campo Settings Table (Tabella delle impostazioni), specifica Fields (Campi).
   • Nel campo Mass Transfer Key (Chiave trasferimento collettivo), specifica l'ID del trasferimento collettivo che stai aggiornando.
   • Nel campo Nome tabella, lascia vuoto il campo per lavorare con tutti i campi di tutte le tabelle o specifica il nome di una tabella per lavorare con una tabella specifica.
   • Lascia vuoti tutti gli altri campi.

3. Fai clic sull'icona Esegui. Viene visualizzata la schermata BigQuery Settings Maintenance - Fields (Manutenzione impostazioni BigQuery - Campi).

4. Nella schermata BigQuery Settings Maintenance - Fields (Manutenzione impostazioni BigQuery - Campi), nascondi tutte le colonne tranne quelle nell'elenco seguente facendo clic con il tasto destro del mouse sulle intestazioni di colonna e selezionando Nascondi dal menu a discesa:

   • Nome tabella SAP
   • Nome campo SAP
   • Elemento dati esterni
   • Nome campo esterno
   • Descrizione campo

5. Con le cinque colonne rimanenti visualizzate, fai clic sull'icona Esporta.

6. Dal menu Esporta, seleziona una delle seguenti opzioni:

   • Foglio di lavoro
   • File locale. Per facilitare la conversione dei contenuti del file in formato CSV, consigliamo di salvarlo nel formato Testo con tabulazioni.

7. Salva le mappature dei campi predefinite facendo clic sull'icona Spunta.

Converti il foglio di lavoro o il file di testo in formato CSV

Per caricare le mappature dei campi modificate utilizzando la transazione personalizzata/GOOG/SLT_SETTINGS, le mappature dei campi devono essere in formato CSV.

Se utilizzi un foglio di lavoro, salvalo come file CSV prima di caricarlo.

Se utilizzi un file locale in un formato separato da tabulazioni o in qualsiasi altro formato, devi modificarlo in modo che sia conforme al formato CSV.

Ad esempio:

SAP Table,SAP Field Name,External Data Element,External Field Name,Field Description
SAP_TABLE_NAME,SAP_FIELD_NAME1,BIGQUERY_DATA_TYPE,BIGQUERY_FIELD_NAME1,BIGQUERY_FIELD_DESCRIPTION1
SAP_TABLE_NAME,SAP_FIELD_NAME2,BIGQUERY_DATA_TYPE,BIGQUERY_FIELD_NAME2,BIGQUERY_FIELD_DESCRIPTION2
SAP_TABLE_NAME,SAP_FIELD_NAME3,BIGQUERY_DATA_TYPE,BIGQUERY_FIELD_NAME3,BIGQUERY_FIELD_DESCRIPTION3

Carica il file CSV

Per caricare un file CSV modificato:

1. Esegui la transazione /GOOG/SLT_SETTINGS.

2. Nella schermata Manutenzione impostazioni SLT, specifica i seguenti valori:

   • Nel campo Settings Table (Tabella delle impostazioni), specifica Fields (Campi).
   • Nel campo Mass Transfer Key (Chiave trasferimento collettivo), specifica l'ID del trasferimento collettivo che stai aggiornando.
   • Seleziona la casella di controllo Carica da file.

3. Fai clic sull'icona Esegui. Viene visualizzata la finestra di dialogo Seleziona file da caricare.

4. Nella finestra di dialogo Seleziona file da caricare, seleziona il file CSV che contiene i valori dei campi modificati.

5. Fai clic su Apri.

6. Se ricevi un avviso di sicurezza, fai clic su Consenti. Il file viene caricato e i valori modificati nel file vengono visualizzati nelle righe applicabili nella schermata BigQuery Settings Maintenance - Fields.

7. Fai clic sull'icona Salva.

8. Per verificare che i valori siano applicati, confrontali con quelli nel file CSV con quelli visualizzati da SAP LT Replication Server.

Gestione degli errori nei dati di origine

Al ricevimento di un blocco di record da BigQuery Connector per SAP, l'API BigQuery Streaming controlla la presenza di errori nei dati prima di inserire i record nella tabella BigQuery.

Puoi controllare la modalità di risposta dell'API BigQuery e di BigQuery Connector per SAP quando vengono rilevati errori nei dati specificando i seguenti flag nelle impostazioni del trasferimento collettivo:

• Il flag Skip Invalid Records (SKIP)
• Il flag Break at First Error Flag (BREAK)

Il flag SKIP

Se specifichi il flag SKIP, quando l'API BigQuery riceve un chunk di record e ne trova uno con un errore nei dati, lo ignora o lo salta e continua a inserire tutti gli altri record del chunk nella tabella BigQuery.

Se non specifichi il flag SKIP, quando BigQuery trova un record con un errore nei dati, elimina l'intero chunk senza inserire alcun record nella tabella BigQuery. Questo è il comportamento standard.

La specifica del flag SKIP è ideale per gli ambienti di sviluppo e QA e non è consigliata per gli ambienti di produzione.

Puoi specificare il flag SKIP nella transazione /GOOG/SLT_SETTINGS quando configuri la replica. La specifica è memorizzata nella tabella di configurazione /GOOG/BQ_MASTR.

Per sapere in che modo le specifiche SKIP interagiscono con le specifiche BREAK, consulta la tabella della matrice per le interazioni SKIP e BREAK.

Il flag BREAK

Se specifichi il flag BREAK, quando BigQuery Connector per SAP riceve una notifica dall'API BigQuery che indica che è stato rilevato un errore nei dati di un record, BigQuery Connector per SAP interrompe l'invio dei record a BigQuery e termina il job di replica.

Se non specifichi il flag BREAK, quando BigQuery Connector per SAP viene informato da BigQuery che è stato rilevato un errore nei dati di un record, BigQuery Connector per SAP continua a inviare record a BigQuery inviando il chunk successivo e il job di replica continua. Questo è il comportamento standard.

Lo specificare il flag BREAK è consigliato negli ambienti di produzione.

Puoi specificare il flag BREAK nella transazione //GOOG/SLT_SETTINGS durante la configurazione della replica. La specifica è memorizzata nella tabella di configurazione /GOOG/BQ_MASTR.

Per sapere in che modo le specifiche BREAK interagiscono con le specifiche SKIP, consulta la tabella della matrice per le interazioni SKIP e BREAK.

Tabella di matrice per le interazioni di SKIP e BREAK

Puoi configurare BigQuery Connector per SAP in modo da gestire gli errori nei dati nei seguenti modi:

Modifiche alla struttura della tabella

Questa sezione spiega come modificare la struttura della tabella di origine SAP per la quale è in corso una replica LTRC esistente.

Aggiungere una colonna a una tabella di origine

Per aggiungere una nuova colonna a una tabella di origine:

1. Aggiungi una nuova colonna alla tabella di origine. Come risultato di questo passaggio, lo stato della replica diventa Load/Replication blocked.

2. Nel sistema SLT, reimposta lo stato della replica utilizzando la transazione LTRC. Per ulteriori informazioni di SAP su come reimpostare lo stato della replica, consulta la nota SAP 2204955 - Le tabelle SLT sono nello stato "Caricamento /Replica bloccata".

3. Aggiungi, aggiorna o elimina una voce nella tabella di origine.

4. Convalida il risultato della replica in BigQuery.

Eliminare una colonna da una tabella di origine

Per eliminare una colonna esistente da una tabella di origine:

1. Nel sistema SLT, sospendi la replica utilizzando la transazione LTRC.

2. Elimina una colonna dalla tabella di origine. A seguito di questo passaggio, gli attivatori SLT esistenti vengono eliminati o impostati su uno stato incoerente.

3. In BigQuery, elimina la colonna dalla tabella BigQuery di destinazione. Per ulteriori informazioni sulla procedura per eliminare una colonna da una tabella esistente, consulta la documentazione di BigQuery.

4. Nel sistema SLT, riprendi la replica utilizzando la transazione LTRC.

5. Nel sistema SLT, ricrea gli attivatori SLT. Per ulteriori informazioni di SAP su come ricreare gli attivatori SLT, consulta la Nota SAP 2254376 - Attivatori SLT in uno stato incoerente.

6. Se lo stato della replica è Load /Replication blocked, reimpostalo utilizzando la transazione LTRC. Per ulteriori informazioni di SAP su come reimpostare lo stato della replica, consulta la nota SAP 2204955 - Le tabelle SLT sono nello stato "Caricamento /Replica bloccata".

7. Elimina gli eventuali log precedenti.

8. Aggiungi, aggiorna o elimina una voce nella tabella di origine.

9. Convalida il risultato della replica in BigQuery.

Modificare il tipo di dati di una colonna esistente

Quando modifichi il tipo di dati di una colonna esistente nella tabella di origine SAP, devi seguire passaggi specifici a seconda che il tipo di dati venga modificato in un tipo di dati compatibile o non compatibile con la tabella BigQuery di destinazione.

Un tipo di dati è compatibile con il tipo di dati nella tabella BigQuery di destinazione quando il tipo di dati esistente e il nuovo tipo di dati di una colonna esistente mappano allo stesso tipo di dati nella tabella BigQuery di destinazione. Ad esempio, se il tipo di dati di una colonna viene modificato da INT1 in INT2 in una tabella di origine, entrambi i tipi di dati sono compatibili con il tipo di dati INTEGER nella tabella BigQuery di destinazione.

Per ulteriori informazioni sulla mappatura dei tipi di dati in BigQuery Connector per SAP, consulta Mappatura dei tipi di dati.

Modificare il tipo di dati in un tipo di dati compatibile

Per modificare il tipo di dati di una colonna esistente in un tipo di dati compatibile:

1. Modifica il tipo di dati in un tipo di dati compatibile nel sistema di origine. A seguito di questo passaggio, gli attivatori SLT esistenti vengono eliminati o impostati su uno stato incoerente.

2. Nel sistema SLT, ricrea gli attivatori SLT. Per ulteriori informazioni di SAP su come ricreare gli attivatori SLT, consulta la Nota SAP 2254376 - Attivatori SLT in uno stato incoerente.

3. Se lo stato della replica è Load /Replication blocked, reimpostalo utilizzando la transazione LTRC. Per ulteriori informazioni di SAP su come reimpostare lo stato della replica, consulta la nota SAP 2204955 - Le tabelle SLT sono nello stato "Caricamento /Replica bloccata".

4. Elimina gli eventuali log precedenti.

5. Aggiungi, aggiorna o elimina una voce nella tabella di origine.

6. Convalida il risultato della replica in BigQuery.

Modificare il tipo di dati in un tipo di dati non compatibile

Per modificare il tipo di dati di una colonna esistente in un tipo di dati non compatibile:

1. Nel sistema SLT, interrompi la replica utilizzando la transazione LTRC.
2. In BigQuery, elimina la tabella di destinazione.
3. Modifica il tipo di dati nel sistema di origine.
4. Nel sistema SLT, avvia la replica utilizzando la transazione LTRC.

Uscite del miglioramento

BigQuery Connector per SAP fornisce diversi punti di miglioramento nel codice in cui uno sviluppatore ABAP può inserire codice per aggiungere funzionalità personalizzate.

La tabella seguente elenca le funzioni supportate dai punti di miglioramento, i metodi e la classe che contiene il punto di miglioramento.