Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Распространение нескольких циклов SSIS не работает

Мой пакет SSIS пытается просмотреть список людей (в таблице), а затем отправляет этим людям список отчетов.

Если один из этих отчетов не создается (файлы Excel), я бы хотел, чтобы пакет не терпел неудачу, а продолжался.

Я прочитал несколько статей о том, как установить для параметра распространения значение «false», что должно означать, что ошибка не всплывает в содержащем цикле.

До сих пор так :(

Я установил максимальную ошибку на 0 в «Задаче отправки электронной почты» и добавил событие «Ошибка» со значением распространения, установленным на «false».

Событие завершается с ошибкой, но также приводит к сбою указанного выше цикла и, следовательно, пакета.

Я даже добавил контейнер последовательности, чтобы посмотреть, поможет ли это! Нет радости :(

Единственный способ заставить его работать — установить максимальное количество ошибок для всех циклов на 0, что кажется неправильным.

SSIS

sql ssis sql-server-2005
23.01.2012

Ответы:


1

«Максимальное количество ошибок» контейнера игнорирует любые настройки распространения, установленные для дочерних элементов. Он позволяет определить количество ошибок, которые могут возникнуть в любом дочернем элементе, прежде чем произойдет сбой самого контейнера. Идея здесь заключается в том, что у вас может возникнуть ситуация, когда вы хотите, чтобы родитель терпел неудачу только в том случае, если более 10 дочерних элементов терпят неудачу, независимо от того, где они терпят неудачу.

Если вы хотите, чтобы этого не происходило, вам нужно изменить значение счетчика на 0, что отключит эту проверку и позволит вашим дочерним элементам сбой сколько угодно раз.

В вашем случае вы хотите, чтобы цикл всегда продолжался независимо от того, сколько дочерних элементов выходит из строя.

  1. Настройте почтовую задачу таким образом, чтобы не сбой выполнял родитель при сбое задачи.
  2. Измените настройки объектов-контейнеров так, чтобы максимальное количество ошибок было равно нулю, а «родительский элемент завершался ошибкой при сбое этой задачи» имел значение true.

Как только они будут установлены, почтовая задача завершится ошибкой, но цикл продолжится. Если произойдет сбой другого элемента в вашем потоке, распространение ошибки приведет к сбою родительской группы вверх по цепочке.

23.01.2012
  • Argh, я прочитал ваш ответ несколько раз и не уверен, что могу его понять. Вы говорите, что установка счетчика ошибок на ноль - это правильно в этом случае? В чем тогда смысл флага распространения? :) 23.01.2012
  • Я несколько уточнил свой ответ, помогает ли это? 25.01.2012
    • 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..