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Importante
Questa funzionalità è in Anteprima Pubblica.
Trovare materiale di riferimento per il connettore di inserimento NetSuite in Azure Databricks Lakeflow Connect.
Fonte dati supportata
Il connettore NetSuite supporta l'acquisizione solo dall'origine dati NetSuite2.com. L'origine dati netsuite.com precedente non è supportata.
Per verificare che il tuo account NetSuite utilizzi l'origine dati NetSuite2.com, controlla l'URL JDBC nelle impostazioni dell'account NetSuite. Vedere Passaggio 5: Trovare l'host, la porta e l'ID account.
Tabelle supportate
Il connettore NetSuite supporta tutte le tabelle nell'origine NetSuite2.com dati, ad eccezione della DeletedRecord tabella.
Per visualizzare le tabelle disponibili nell'account NetSuite, eseguire una query sui metadati di NetSuite usando la funzionalità SuiteAnalytics Connect o fare riferimento alla documentazione dello schema NetSuite.
Trasformazioni automatiche dei dati
Azure Databricks trasforma i tipi di dati NetSuite in tipi di dati compatibili con Delta come indicato di seguito:
| Tipo NetSuite | Tipo Delta |
|---|---|
| BIT | Long |
| BIGINT | Long |
| INT | Long |
| TINYINT | Long |
| SMALLINT | Long |
| ROWID | Long |
| FLOAT | Double |
| DOPPIO | Double |
| REALE | Double |
| NUMERICO | Double |
| DECIMALE | Double |
| VARCHAR | String |
| WVARCHAR | String |
| CHAR | String |
| WCHAR | String |
| NCHAR | String |
| NVARCHAR | String |
| LONGNVARCHAR | String |
| WLONGVARCHAR | String |
| CLOB | String |
| BOOLEAN | Boolean |
| DATTERO | String |
| TEMPO | String |
| TIME_WITH_TIMEZONE | String |
| TIMESTAMP | Marca temporale: |
| TIMESTAMP_CON_FUSO_ORARIO | Marca temporale: |
Configurazione della pipeline
Quando si crea una pipeline di inserimento NetSuite, è necessario specificare le proprietà di configurazione seguenti:
-
name: Un nome univoco per la pipeline di inserimento. -
catalog: catalogo di Unity Catalog in cui verranno scritti i dati inseriti e i registri eventi. -
target: schema del catalogo Unity in cui verranno scritti i dati inseriti. -
serverless: deve essere impostato sutrueper le pipeline NetSuite. L'integrazione con NetSuite richiede delle pipeline dichiarative di Lakeflow serverless. -
ingestion_definition: oggetto contenente la configurazione di inserimento.-
connection_name: nome della connessione del catalogo Unity a NetSuite. -
netsuite_jar_path: percorso del file JAR JDBC di NetSuite SuiteAnalytics in un volume del catalogo Unity , ad esempio/Volumes/main/default/netsuite_jars/NQjc.jar. -
objects: Un array di oggetti di tabella da inserire. Ogni oggetto contiene:-
table: oggetto che descrive la tabella di origine e di destinazione.-
source_schema: schema di origine in NetSuite. Utilizzarenetsuite2per la sorgente dati NetSuite2.com. -
source_table: nome della tabella NetSuite da inserire. -
destination_catalog: catalogo di Unity in cui verrà scritta la tabella acquisita. -
destination_schema: schema del catalogo Unity in cui verrà scritta la tabella acquisita. -
table_configuration: oggetto contenente una configurazione specifica della tabella.-
scd_type: Metodo da utilizzare per la dimensione a variazione lenta. I valori validi sonoSCD_TYPE_1eSCD_TYPE_2. Vedere Abilitare il rilevamento della cronologia (scD tipo 2).
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-
Campi di autenticazione
Per creare una connessione NetSuite in Esplora cataloghi, è necessario specificare i dettagli di autenticazione seguenti:
- Consumer Key: Consumer Key OAuth dall'integrazione con NetSuite.
- Segreto del consumatore: Il segreto del consumatore OAuth dall'integrazione con NetSuite.
- ID token: ID del token di accesso per l'utente di NetSuite.
- Token Secret (Segreto token): segreto del token di accesso per l'utente NetSuite.
-
ID ruolo: ID interno del
Data Warehouse Integratorruolo in NetSuite. -
Host: nome host dall'URL JDBC di NetSuite (ad esempio,
mycompany.connect.api.netsuite.com). -
Porta: numero di porta, di solito, dall'URL JDBC di NetSuite
1708. - ID account: l'ID account dall'URL JDBC di NetSuite.
Per istruzioni su come ottenere questi dettagli di autenticazione, vedere Configurare NetSuite per l'inserimento in Azure Databricks.