Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Проблема с развертыванием/настройкой служб SSIS

У меня есть пакет SSIS 2008, который импортирует некоторые данные, а затем записывает текстовый файл в локальную папку на компьютере. Все построено, развернуто и установлено нормально, и в моем файле конфигурации XML у меня есть свойство для установки местоположения локальной папки. Я также использую переменную среды операционной системы для перенаправления местоположения файла конфигурации XML во время выполнения. На моем компьютере для разработки я задал расположение папки для выпадающих файлов C:\Temp, но на целевом компьютере я хочу, чтобы для этой папки для выпадающих файлов было задано значение E:\SSIS\FileDropOff, и я делаю изменение этого параметра конфигурации во время установки. На мой взгляд, все настройки выглядят нормально, файл конфигурации выглядит нормально, при проверке во время установки не было предупреждений или ошибок, переменная среды указывает на нужное место, а пакет SSIS установлен в базе данных SQL Server MSDB. .

Проблема в том, что когда пакет SSIS запускается на целевом компьютере, он продолжает записывать текстовый файл в C:\Temp. Что бы я ни делал, я не могу заставить его писать в папку E:\SSIS\FileDropOff. Это похоже на то, что пакет SSIS застрял в C:\Temp и игнорирует настройку файла конфигурации XML на целевой машине. В агенте SQL, работающем с пакетом SSIS, я даже пытался установить флажок на экране «Свойства шага задания», вкладку «Источники данных» и установить для строки подключения значение E:\SSIS\FileDropOff, но это все равно не работает.

Есть ли место, которое я мог пропустить, где пакет SSIS смотрит на C:\Temp? Может ли быть где-то кэшированное значение, о котором я не знаю, что заставляет пакет оставаться на C:\Temp?

Спасибо.

03.05.2011

Ответы:


1

1.) Попробуйте перезапустить службу агента SQL. Если я правильно помню, он кэширует переменные среды.

2.) Попробуйте настроить переменную пакета и использовать ее для установки строки подключения вместо файла xml напрямую.

03.05.2011

2

Я считаю, что распространенной ошибкой при переходе между средами (например, dev-test-prod) является забывание щелкнуть правой кнопкой мыши пакет в новой среде и выбрать последний файл конфигурации XML. Итак, что происходит, так это то, что ваш пакет все еще просматривает старый файл конфигурации XML. Вам нужно щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать, чтобы просмотреть и открыть тот, который предназначен для конкретной среды.

Есть смысл? Если вы этого не сделали, возможно, вы непреднамеренно перезаписали файл конфигурации.

03.05.2011
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..