Dateilayoutmodi

Sie können die Oracle Object Storage-, SFTP- und Microsoft Azure-Quelldateien in Standardordnern oder Flat Files organisieren.

Dateilayouttypen

Layout Flat File-Layout aktivieren Quelllayout
Standardordner Falsch Remote Host Extract Files Directory/datastore-name/data-files
Flat-File wahr Remote Host Extract Files Directory/data-files

Standardordnerlayout

Verwenden Sie das Standardordnerlayout, wenn jeder Datenspeicher einen eigenen Ordner unter dem konfigurierten Basisordner hat.

Der Basisordner des Standardordnerlayouts muss mit dem in der Verbindungskonfiguration angegebenen Ordnerpfad übereinstimmen.

Im Standardordnerlayout des Basisordners:

  • Erstellen Sie einen Ordner für jeden Datenspeicher.
  • Der Name des Datenspeicherordners muss mit dem Namen des Datenspeichers übereinstimmen.
  • Datendateinamen müssen mit dem Namen des Datenspeichers beginnen. Vermeiden Sie Sonderzeichen, einschließlich Leerzeichen, in Datenspeichernamen, Ordnernamen und Dateinamen.

Beispiel für ein Standardordnerlayout:

<Remote Host Extract Files Directory>/
  META_DATASTORES.csv
  ACTIVITY_TYPES/
    ACTIVITY_TYPES.csv
    META_DATASTORES_ACTIVITY_TYPES_COL.csv

Erstellen Sie im Basisordner die Metadatendatei für den Datenspeicher, META_DATASTORES.csv, um die unterstützten Datenspeicher aufzulisten.

Spaltenname Erforderlich Beschreibung
DATA STORE-NAME Ja Datenspeichername. Der Name des Datenspeichers stimmt mit dem Namen des Datenspeicherordners überein.
DATENSPEICHERLABEL Nein Beschreibung oder Anzeigelabel für den Datenspeicher.

Beispiel für die Datei META_DATASTORES.csv:


DATA_STORE_NAME,DATA_STORE_LABEL 

ACTIVITY_TYPES,Activity Types

Jeder Datenspeicherordner muss Folgendes enthalten:

  • Eine Datendatei mit den Daten, die in Fusion Data Intelligence geladen werden sollen.
  • Eine Spaltenmetadatendatei, in der die Spalten in der Datendatei beschrieben werden.

Die Datendatei muss mit dem Namen des Datenspeichers beginnen. Beispiel: ACTIVITY_TYPES.csv und ACTIVITY_TYPES.xlsx

Die Spaltenmetadatendatei muss das folgende Benennungsmuster verwenden:

META_DATASTORES_<DATA_STORE_NAME>_COL.csv

Beispiel: META_DATASTORES_ACTIVITY_TYPES_COL.csv

Flat File-Layout

Verwenden Sie das Flat File-Layout, wenn das Quellsystem alle Dateien direkt in einem Ordner veröffentlicht, anstatt einen Ordner pro Datenspeicher zu erstellen.

Platzieren Sie alle Datendateien direkt in der konfigurierten Remote Host Extract Files Directory.

Beispiel für ein Flat File-Layout:

<Remote Host Extract Files Directory>/
  OFFICE_BLDG.csv.zip
  OFFICE_BLDG_1.csv.zip
  CTLDA.csv.zip
  INVDA.csv.zip
  META_DATASTORES.csv

Im Flat File-Layout werden die Datenspeichernamen von Dateinamen abgeleitet.

Beispiel:

Dateiname Datenspeicher identifiziert
OFFICE_BLDG.csv.zip BÜRO_BLDG
CTLDA.csv.zip CTLDA
INVDA.csv.zip INVDA

Hinweis:

Wenn mehrere Flat Files für denselben Datenspeicher vorhanden sind, können diese Dateien mit einem konfigurierten Flat File-Trennzeichen als Datendateien für denselben Datenspeicher behandelt werden. Wenn Sie dieses Verhalten benötigen, erstellen Sie eine Serviceanfrage (SR) in My Oracle Support.

Beispiel: Wenn das konfigurierte Trennzeichen _ ist, werden die folgenden Dateien als Dateien für den Datenspeicher behandelt

OFFICE_BLDG.csv.zip
OFFICE_BLDG_1.csv.zip
OFFICE_BLDG_2.csv.zip

Das Flat File-Layout unterstützt zwei Metadatenextraktionsmuster:

  • Metadatenextraktion mit META_DATASTORES.csv
  • Metadatenextraktion ohne META_DATASTORES.csv

Für die Metadatenextraktion mit META_DATASTORES.csv im Root-Verzeichnis wird META_DATASTORES.csv als Datenspeicherliste verwendet.

  • Der Extraktor liest die Datenspeichernamen aus META_DATASTORES.csv.
  • Die Metadatenextraktion wird nur für Datenspeicher ausgeführt, die in META_DATASTORES.csv aufgeführt sind.
  • Dateien, die nicht zu den aufgelisteten Datenspeichern gehören, werden bei der Metadatenextraktion ignoriert.
  • Wenn eine Spaltenmetadatendatei vorhanden ist, wird sie zuerst verwendet.
  • Wenn keine Spaltenmetadatendatei vorhanden ist, können Spaltenmetadaten aus einer übereinstimmenden Datendatei abgeleitet werden.

Beispiel: Wenn META_DATASTORES.csv nur INCLUDED enthält, verarbeitet der Extraktor INCLUDED_1.csv und ignoriert EXCLUDED_1.csv.

  • META_DATASTORES.csv
  • INKLUSIVE.csv
  • EXCLUDED.csv

Bei der Metadatenextraktion ohne META_DATASTORES.csv ermittelt der Extraktor Datenspeicher aus berechtigten Datendateien im Root-Verzeichnis.

Beispiel: Sie haben folgende Dateien:

  • OFFICE_BLDG.csv.zip
  • CTLDA.csv.zip
  • INVDA.csv.zip

Erkannte Datenspeicher sind:

  • BÜRO_BLDG
  • CTLDA
  • INVDA

Wenn Spaltenmetadatendateien in Flat Files bereitgestellt werden, legen Sie sie mit diesem Benennungsmuster im Root-Verzeichnis ab:

META_DATASTORES_<DATA_STORE_NAME>_COLS.csv

Wenn die Datei META_DATASTORES_<DATA_STORE_NAME>_COLS.csv verfügbar ist, wird sie für Spaltenmetadaten bevorzugt. Wenn sie nicht verfügbar ist, kann der Extraktor Spaltenmetadaten aus einer übereinstimmenden Datendatei inferenzieren.