У меня есть плоский файл с заголовком в первой строке и данными из 2 строки. Я создал пакет SSIS на основе файла примера. Через некоторое время порядок столбцов в файле начал меняться. как и раньше, это было что-то вроде FirstName, LastName, Address1 и т. д., а теперь это LastName, FirstName, Address1 и т. д., есть и другие столбцы, которые имеют аналогичную проблему. Каждый раз, когда порядок меняется, мне приходилось переназначать. Я думал написать сценарий, но даже сценарий требует ввода, а также требует переназначения. Есть ли лучший способ сделать это?
Импорт плоского файла с изменяющимся порядком столбцов с использованием SSIS
02.07.2015
- Разве вы не можете сделать импорт на основе имени столбца без местоположения? 02.07.2015
- Часть 2 решения: запрашивайте ваши плоские файлы, как если бы они были таблицей, и проблема с порядком столбцов больше не является проблемой. 02.07.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..