Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Actualización de datos en Amazon Quick Sight Al actualizar los datos, Amazon Quick Sight gestiona los conjuntos de datos de forma diferente según las propiedades de conexión y la ubicación de almacenamiento de los datos. Si Quick Sight se conecta al banco de datos mediante una consulta directa, los datos se actualizan automáticamente al abrir un conjunto de datos, un análisis o un panel asociado. Los controles del filtro se actualizan automáticamente cada 24 horas. Para actualizar SPICE los conjuntos de datos, Quick Sight debe autenticarse de forma independiente mediante las credenciales almacenadas para conectarse a los datos. Quick Sight no puede actualizar los datos cargados manualmente, ni siquiera desde los buckets de S3, aunque estén almacenados en ellos, SPICE porque Quick Sight no almacena sus metadatos de conexión y ubicación. Si desea actualizar automáticamente los datos almacenados en un bucket de S3, cree un conjunto de datos con la tarjeta de origen de datos de **S3**. En el caso de los archivos que ha cargado manualmente a SPICE, para actualizarlos manualmente, vuelva a importar el archivo. Si desea reutilizar el nombre del conjunto de datos original para el nuevo archivo, primero cambie el nombre del conjunto de datos original o elimínelo. A continuación, asigne el nombre que prefiera al nuevo conjunto de datos. Además, compruebe que los nombres de los campos tengan el mismo nombre y tipo de datos. Abra el análisis y sustituya el conjunto de datos original por el nuevo conjunto de datos. Para obtener más información, consulte [Sustitución de conjuntos de datos](replacing-data-sets.md). Puede actualizar los conjuntos de datos de [SPICE](spice.md) en cualquier momento. Al actualizar, se importan de nuevo los datos en SPICE, por lo que los datos incluyen los cambios desde la última importación. En el caso de Amazon Quick Sight Standard Edition, puede realizar una actualización completa de sus SPICE datos en cualquier momento. Para Amazon Quick Sight Enterprise Edition, puede realizar una actualización completa o incremental (solo fuentes de datos basadas en SQL) en cualquier momento. **nota** Si su conjunto de datos usa CustomSQL, es posible que la actualización incremental no le beneficie. Si la consulta SQL es compleja, es posible que la base de datos no pueda optimizar el filtro con la ventana retrospectiva. Esto puede provocar que la consulta que extrae los datos tarde más que una actualización completa. Le recomendamos que intente reducir el tiempo de ejecución de la consulta refactorizando el SQL personalizado. Tenga en cuenta que los resultados pueden variar según el tipo de optimización que realice. Puede actualizar los datos de SPICE mediante uno de los siguientes métodos: + Puede utilizar las opciones de la página **Conjuntos de datos**. + Puede actualizar un conjunto de datos mientras lo edita. + Puede programar actualizaciones en los ajustes del conjunto de datos. + Puede utilizar la operación de la [CreateIngestion](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_CreateIngestion.html)API para actualizar los datos. Al crear o editar un conjunto de datos de SPICE, puede habilitar las notificaciones por correo electrónico sobre el estado de carga de los datos. Esta opción notifica a los propietarios del conjunto de datos si los datos no se cargan o actualizan. Para activar las notificaciones, seleccione la opción **Propietarios de correo electrónico cuando se produce un error en una actualización**, que aparece en la pantalla **Terminar de crear el conjunto de datos**. Esta opción no está disponible para los conjuntos de datos que cree mediante **Cargar un archivo** en la página de conjuntos de datos. En los temas siguientes, puede encontrar una explicación de los diferentes enfoques para actualizar y trabajar con datos de SPICE. **Topics** + [Importación de datos en SPICE](spice.md) + [Actualización de datos en SPICE](refreshing-imported-data.md) + [Uso de datos de SPICE en un análisis](spice-in-an-analysis.md) + [Visualización del historial de ingesta de SPICE](view-history-of-spice-ingestion.md) + [Solución de errores de filas omitidas](troubleshooting-skipped-rows.md) + [Códigos de error de ingesta de SPICE](errors-spice-ingestion.md) + [Actualización de los archivos de un conjunto de datos](updating-file-dataset.md) # Importación de datos en SPICE Cuando importa datos a un conjunto de datos en lugar de utilizar una consulta SQL directa, se convierten en *SPICEdatos* debido a la forma en que se almacenan. *SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine)*es el robusto motor en memoria que utiliza Amazon Quick Sight. Está diseñado para realizar cálculos avanzados y ofrecer datos de forma rápida. En Enterprise Edition, los datos almacenados en SPICE se cifran en reposo. Al crear o editar un conjunto de datos, puede elegir entre utilizar una consulta de SPICE o una consulta directa, a menos que el conjunto de datos contenga archivos cargados. La importación (también denominada *ingesta*) de sus datos a SPICE puede ahorrar tiempo y dinero: + Sus consultas analíticas se procesan más rápido. + No tiene que esperar a que se procese una consulta directa. + Los datos almacenados en SPICE se pueden reutilizar varias veces sin incurrir en costos adicionales. Si utiliza un origen de datos que cobra por consulta, se le cobrará por consultar los datos cuando cree el conjunto de datos por primera vez y, más adelante, cuando lo actualice. SPICEla capacidad se asigna por separado para cada uno Región de AWS. La SPICE capacidad predeterminada se asigna automáticamente a su hogar Región de AWS. En cada AWS cuenta, todas las personas que utilizan Quick Sight comparten la SPICE capacidad en una sola cuenta Región de AWS. Las demás no Regiones de AWS tienen SPICE capacidad a menos que decidas comprar alguna. Los administradores de Quick Sight pueden ver cuánta [SPICE](#spice)capacidad tiene en cada una de ellas Región de AWS y cuánta de ella está en uso actualmente. Un administrador de Quick Sight puede adquirir más SPICE capacidad o liberar la SPICE capacidad no utilizada según sea necesario. Para obtener más información, consulte [Configurar SPICE la capacidad de memoria](managing-spice-capacity.md). **Topics** + [Estimación del tamaño de los conjuntos de datos de SPICE](#spice-capacity-formula) ## Estimación del tamaño de los conjuntos de datos de SPICE El tamaño de un conjunto de datos en SPICE relación con la SPICE capacidad de su cuenta Quick se denomina *tamaño lógico*. El tamaño lógico de un conjunto de datos no es el mismo que el tamaño de la tabla o el archivo de origen del conjunto de datos. El cálculo de tamaño lógico de un conjunto de datos se produce después de haber definido todas las transformaciones de tipos de datos y las columnas calculadas durante la preparación de datos. Estos campos se materializan en SPICE de forma que se mejora el desempeño de las consultas. Los cambios que realice en un análisis no afectan al tamaño lógico de los datos en SPICE. Solo los cambios que se guardan en el conjunto de datos se aplican a la capacidad de SPICE. El tamaño lógico de un conjunto de datos de SPICE depende de los tipos de datos de los campos del conjunto de datos y del número de filas del conjunto de datos. Los tres tipos de datos de SPICE son decimales, fechas y cadenas. Puede transformar el tipo de datos de un campo durante la fase de preparación de los datos para adaptarlo a sus necesidades de visualización de datos. Por ejemplo, el archivo que desea importar puede contener todas las cadenas (texto). Pero para que se usen de forma significativa en un análisis, prepare los datos cambiando los tipos de datos a su formato adecuado. Los campos que contienen precios se pueden cambiar de cadenas a decimales, y los campos que contienen fechas se pueden cambiar de cadenas a fechas. También puede crear campos calculados y excluir de la tabla de origen los campos que no necesite. Cuando haya terminado de preparar el conjunto de datos y se hayan completado todas las transformaciones, podrá estimar el tamaño lógico del esquema final. **nota** Los tipos de datos geoespaciales utilizan metadatos para interpretar el tipo de datos físicos. La latitud y la longitud son numéricos. Todas las demás categorías geoespaciales son cadenas. En la siguiente fórmula, los decimales y las fechas se calculan como 8 bytes por celda con 4 bytes adicionales como auxiliares. Las cadenas se calculan en función de la longitud del texto con la codificación UTF-8 más 24 bytes con la codificación auxiliar. Los tipos de datos de cadena requieren más espacio debido a la indexación adicional que necesita SPICE para proporcionar un alto rendimiento de consulta. ``` Logical dataset size in bytes = (Number of Numeric cells * (12 bytes per cell)) + (Number of Date cells * (12 bytes per cell)) + SUM ((24 bytes + UTF-8 encoded length) per Text cell) ``` La fórmula anterior solo debe usarse para estimar el tamaño de un único conjunto de datos de SPICE. El uso SPICE de la capacidad es el tamaño total de todos los conjuntos de datos de una cuenta en una región específica. Quick Sight no recomienda que utilice esta fórmula para estimar la SPICE capacidad total que utiliza su cuenta de Quick Sight. # Actualización de datos en SPICE ## Actualización de un conjunto de datos Utilice el siguiente procedimiento para actualizar un [SPICE](spice.md)conjunto de datos basado en una fuente de datos de Amazon S3 o de una base de datos en la pestaña **Datos**. Si hay un cambio de esquema en una base de datos, Quick Sight no podrá detectarlo automáticamente, lo que provocará un error de ingestión. Edite y guarde el conjunto de datos para actualizar el esquema y evitar errores de ingestión. **Para actualizar SPICE los datos desde la pestaña Datos** 1. Seleccione **Datos** en el menú de navegación de la izquierda. En la pestaña **Conjuntos de datos**, elige el conjunto de datos para abrirlo. 1. En la página de detalles del conjunto de datos que se abre, seleccione la pestaña **Actualizar** y, a continuación, seleccione **Actualizar ahora**. 1. Mantenga el tipo de actualización como **Actualización completa**. 1. Si desea actualizar un conjunto de datos de Amazon S3, elija una de las opciones siguientes en **Manifiesto de S3**: + Para usar el mismo archivo de manifiesto que proporcionaste por última vez a Amazon Quick Sight, selecciona **Manifiesto existente**. Si ha cambiado el archivo de manifiesto en la ubicación del archivo o la URL facilitada la última vez, los datos devueltos reflejan dichos cambios. + Para especificar un nuevo archivo de manifiesto cargándolo desde la red local, elija **Cargar manifiesto** y, a continuación, elija **Cargar archivo de manifiesto**. En **Abrir**, elija un archivo y, a continuación, seleccione **Abrir**. + Para especificar un nuevo archivo de manifiesto proporcionando una URL, escriba la URL del manifiesto en **Introducir URL del manifiesto**. Puede buscar la URL del archivo de manifiesto en la consola de Amazon S3 abriendo el menú contextual (clic con el botón derecho) del archivo de manifiesto, eligiendo **Propiedades** y consultando el cuadro **Enlace**. 1. Elija **Actualizar**. 1. Si desea actualizar un conjunto de datos de Amazon S3, elija **Aceptar** y, a continuación, **Aceptar** de nuevo. Si desea actualizar un conjunto de datos de base de datos, elija **Aceptar**. ## Actualizar un conjunto de datos de forma incremental | | | --- | |  Se aplica a: Enterprise Edition  | En el caso de los orígenes de datos basados en SQL, como Amazon Redshift, Amazon Athena, PostgreSQL o Snowflake, puede actualizar los datos de forma incremental en un periodo de tiempo retrospectivo. Una *actualización incremental* consulta únicamente los datos definidos por el conjunto de datos dentro de una ventana retrospectiva específica. Transfiere todas las inserciones, eliminaciones y modificaciones al conjunto de datos, dentro del periodo de tiempo de esa ventana, desde su origen al conjunto de datos. Los datos que se encuentran actualmente en SPICE que están dentro de esa ventana se eliminan y se sustituyen por las actualizaciones. Con las actualizaciones incrementales, se consultan y transfieren menos datos por cada actualización. Por ejemplo, supongamos que tiene un conjunto de datos con 180 000 registros que contiene datos del 1 de enero al 30 de junio. El 1 de julio, usted realiza una actualización incremental de los datos con una ventana retrospectiva de siete días. Quick Sight consulta la base de datos y solicita todos los datos desde el 24 de junio (hace 7 días), es decir, 7.000 registros. A continuación, Quick Sight elimina los datos actualmente disponibles SPICE desde el 24 de junio y años posteriores y anexa los datos consultados recientemente. Al día siguiente (2 de julio), Quick Sight hace lo mismo, pero consulta a partir del 25 de junio (de nuevo, 7.000 registros) y, a continuación, los elimina del conjunto de datos existente de la misma fecha. En lugar de tener que ingerir 180 000 registros todos los días, solo tiene que incorporar los datos de 7000 registros. Utilice el siguiente procedimiento para actualizar de forma incremental un [SPICE](spice.md)conjunto de datos en función de una fuente de datos SQL desde la pestaña **Conjuntos** de datos. **Actualización incremental de un conjunto de datos de SPICE basado en SQL** 1. Elija **Datos** en el menú de navegación de la izquierda. En la pestaña **Conjuntos de datos**, elige el conjunto de datos para abrirlo. 1. En la página de detalles del conjunto de datos que se abre, seleccione la pestaña **Actualizar** y, a continuación, seleccione **Actualizar ahora**. 1. En **Tipo de actualización**, elija **Actualización incremental**. 1. Si esta es su primera actualización incremental en el conjunto de datos, elija **Configurar**. 1. En la página **Configurar actualización incremental**, haga lo siguiente: 1. En **Columna de fecha**, elija una columna de fecha en la que desee basar la ventana retrospectiva. 1. En **Tamaño de ventana**, introduzca un número para el **tamaño** y, a continuación, elija el periodo de tiempo en el que desee revisar los cambios. Puede elegir actualizar los cambios en los datos que se produjeron en un número específico de horas, días o semanas a partir de ahora. Por ejemplo, puede optar por actualizar los cambios en los datos que se hayan producido en un plazo de dos semanas a partir de la fecha actual. 1. Elija **Enviar**. ## Actualización de un conjunto de datos durante la preparación de datos Utilice el procedimiento siguiente para actualizar un conjunto de datos de [SPICE](spice.md) basado en un origen de datos de Amazon S3 o de base de datos durante la preparación de los datos. **Actualización de los datos de SPICE durante la preparación de datos** 1. Selecciona **Datos** en el menú de navegación de la izquierda. En la pestaña **Conjuntos de datos**, elija el conjunto de datos y, a continuación, elija **Editar conjunto de datos**. 1. En la pantalla del conjunto de datos, seleccione **Actualizar ahora**. 1. Mantenga el tipo de actualización establecido en **Actualización completa**. 1. (Opcional) Si desea actualizar un conjunto de datos de Amazon S3, elija una de las opciones siguientes en **Manifiesto de S3**: + Para usar el mismo archivo de manifiesto que proporcionó por última vez a Amazon Quick Sight, elija **Manifiesto existente**. Si ha cambiado el archivo de manifiesto en la ubicación del archivo o la URL facilitada la última vez, los datos devueltos reflejan dichos cambios. + Para especificar un nuevo archivo de manifiesto cargándolo desde la red local, elija **Cargar manifiesto** y, a continuación, elija **Cargar archivo de manifiesto**. En **Abrir**, elija un archivo y, a continuación, seleccione **Abrir**. + Para especificar un nuevo archivo de manifiesto proporcionando una URL, escriba la URL del manifiesto en **Introducir URL del manifiesto**. Puede buscar la URL del archivo de manifiesto en la consola de Amazon S3 abriendo el menú contextual (clic con el botón derecho) del archivo de manifiesto, eligiendo **Propiedades** y consultando el cuadro **Enlace**. 1. Elija **Actualizar**. 1. Si desea actualizar un conjunto de datos de Amazon S3, elija **Aceptar** y, a continuación, **Aceptar** de nuevo. Si desea actualizar un conjunto de datos de base de datos, elija **Aceptar**. ## Actualización de un conjunto de datos en una programación Utilice el siguiente procedimiento para programar la actualización de los datos. Si el conjunto de datos se basa en una consulta directa y no se ha almacenado en [SPICE](spice.md), puede actualizar los datos abriendo el conjunto de datos. También puede actualizar los datos actualizando la página en un análisis o panel. **Actualización de los datos de [SPICE](spice.md) siguiendo una programación** 1. Selecciona **Datos** en el menú de navegación de la izquierda. En la pestaña **Conjuntos de datos**, elige el conjunto de datos para abrirlo. 1. En la página de detalles del conjunto de datos que se abre, seleccione la pestaña **Actualizar** y, a continuación, seleccione **Agregar nueva programación**. 1. En la pantalla **Crear una programación de actualización**, elija la configuración de su programación: 1. En **Zona horaria**, elija la zona horaria que se aplica a la actualización de datos. 1. En **Hora de inicio**, elija una fecha en la que comenzar la actualización. Utilice el formato HH:MM y de 24 horas; por ejemplo, 13:30. 1. En **Frecuencia**, elija una de las siguientes opciones: + Para las ediciones Standard o Enterprise, puede elegir **Diariamente**, **Semanalmente** o **Mensualmente**. + **Diariamente**: se repite todos los días. + **Semanalmente**: se repite el mismo día de cada semana. + **Mensualmente**: se repite el mismo día de cada mes. Para actualizar los datos el 29, 30 o 31 del mes, elija **Último día del mes** en la lista. + Solo en el caso de la edición Enterprise, puede elegir **Por hora**. Este ajuste actualiza el conjunto de datos cada hora, comenzando a la hora que elija. Por lo tanto, si selecciona la 1:05 como hora de inicio, los datos se actualizarán a cada hora y cinco minutos. Si decide utilizar una actualización por hora, no podrá utilizar también programas de actualización adicionales. Para crear una programación por hora, elimine cualquier otra programación existente para ese conjunto de datos. Además, elimine cualquier programación horaria existente antes de crear una programación diaria, semanal o mensual. 1. Seleccione **Save**. Las ingestas programadas de los conjuntos de datos se realizan en un plazo de 10 minutos a partir de la fecha y hora programadas. Con la consola rápida, puede crear cinco planificaciones para cada conjunto de datos. Una vez que se creen cinco, se inhabilita el botón **Crear**. ## Actualización incremental de un conjunto de datos según una programación | | | --- | |  Se aplica a: Enterprise Edition  | Para los orígenes de datos basados en SQL, como Amazon Redshift, Athena, PostgreSQL o Snowflake, puede programar actualizaciones incrementales. Utilice el siguiente procedimiento para actualizar de forma incremental un [SPICE](spice.md)conjunto de datos en función de una fuente de datos SQL en la pestaña Conjuntos de **datos.** **Para establecer una programación de actualización incremental para un conjunto de datos de SPICE basado en SQL.** 1. Elija **Datos** en el menú de navegación de la izquierda. En la pestaña **Conjuntos de datos**, elige el conjunto de datos para abrirlo. 1. En la página de detalles del conjunto de datos que se abre, seleccione la pestaña **Actualizar** y, a continuación, seleccione **Agregar nueva programación**. 1. En la página **Crear una programación**, en **Tipo de actualización**, seleccione **Actualización incremental**. 1. Si esta es su primera actualización incremental para este conjunto de datos, elija **Configurar** y, a continuación, haga lo siguiente: 1. En **Columna de fecha**, elija una columna de fecha en la que desee basar la ventana retrospectiva. 1. En **Tamaño de ventana**, introduzca un número para el **tamaño** y, a continuación, elija el periodo de tiempo en el que desee revisar los cambios. Puede elegir actualizar los cambios en los datos que se produjeron en un número específico de horas, días o semanas a partir de ahora. Por ejemplo, puede optar por actualizar los cambios en los datos que se hayan producido en un plazo de dos semanas a partir de la fecha actual. 1. Elija **Enviar**. 1. En **Zona horaria**, elija la zona horaria que se aplica a la actualización de datos. 1. **Repeticiones**: permite elegir una de las siguientes opciones: + Puede elegir **Cada 15 minutos**, **Cada 30 minutos**, **Cada hora**, **Diariamente**, **Semanalmente** o **Mensualmente**. + **Cada 15 minutos**: se repite cada 15 minutos, empezando a la hora que elija. Por lo tanto, si selecciona la 1:05 como hora de inicio, los datos se actualizarán a la 1:20, luego nuevamente a la 1:35, y así sucesivamente. + **Cada 30 minutos**: se repite cada 30 minutos, empezando a la hora que elija. Por lo tanto, si selecciona la 1:05 como hora de inicio, los datos se actualizarán a la 1:35, luego nuevamente a las 2:05, y así sucesivamente. + **Cada hora**: se repite cada hora, empezando a la hora que elija. Por lo tanto, si selecciona la 1:05 como hora de inicio, los datos se actualizarán a cada hora y cinco minutos. + **Diariamente**: se repite todos los días. + **Semanalmente**: se repite el mismo día de cada semana. + **Mensualmente**: se repite el mismo día de cada mes. Para actualizar los datos el 29, 30 o 31 del mes, elija **Último día del mes** en la lista. + Si decide usar una actualización cada 15 minutos, 30 minutos, o cada hora, no podrá utilizar también programaciones de actualización adicionales. Para crear una programación de actualización cada 15 minutos, 30 minutos o cada hora, elimine cualquier otro programación existente para ese conjunto de datos. Además, elimine cualquier programación por minuto u horaria existente antes de crear una programación diaria, semanal o mensual. 1. En **Inicio**, elija una fecha en la que comenzar la actualización. 1. En **A la(s)**, especifique la hora en que debería iniciarse la actualización. Utilice el formato HH:MM y de 24 horas; por ejemplo, 13:30. Las ingestas programadas de los conjuntos de datos se realizan en un plazo de 10 minutos a partir de la fecha y hora programadas. En algunos casos, es posible que algo vaya mal con el conjunto de datos de actualización incremental y que quiera revertirlo. O puede que ya no desee actualizar el conjunto de datos de forma incremental. Si es así, puede eliminar la actualización programada. Para ello, elija el conjunto de datos en la página **Conjuntos de datos**, elija **Programar una actualización** y, a continuación, elija el icono x situado a la derecha de la actualización programada. Al eliminar una configuración de actualización incremental, se inicia una actualización completa. Como parte de esta actualización completa, se eliminan todas las configuraciones preparadas para las actualizaciones incrementales. # Uso de datos de SPICE en un análisis Cuando se utilizan datos almacenados para crear un análisis, aparece un indicador de importación de datos junto a la lista de conjuntos de datos situada en la parte superior del panel **Lista de campos**. Cuando abre el análisis por primera vez y el conjunto de datos se está importando, aparece un icono giratorio. Después de llevar a cabo la importación de SPICE, el indicador muestra el porcentaje de filas que se han importado correctamente. También aparece un mensaje en la parte superior del panel de visualización para indicar los recuentos de las filas importadas y omitidas. Si se han omitido filas, puede elegir **View summary** en este mensaje para ver detalles sobre por qué las filas no se han importado. Para editar el conjunto de datos y resolver los problemas que han llevado a que se omitiesen filas, seleccione **Editar conjunto de datos**. Para obtener más información acerca de las causas comunes que dan lugar a la omisión de filas, consulte [Solución de errores de filas omitidas](troubleshooting-skipped-rows.md). Si se produce un error de importación, el indicador de importación de datos se muestra como un icono de exclamación y aparece el mensaje **Error al importar**. # Visualización del historial de ingesta de SPICE Puede ver el historial de ingesta de los conjuntos de datos de SPICE para averiguar, por ejemplo, cuándo comenzó la última ingesta y cuál es su estado. La página del historial de ingesta de SPICE incluye la siguiente información: + Fecha y hora de inicio de la incorporación de datos (UTC) + Estado de la incorporación de datos + Tiempo necesario para la incorporación de datos + La cantidad de filas agregadas en el conjunto de datos. + La cantidad de filas incorporadas durante una actualización. + Filas omitidas y filas incorporadas (importadas) correctamente + El tipo de trabajo para la actualización: programado, actualización completa, etc. Utilice el siguiente procedimiento para ver el historial de ingesta de SPICE de un conjunto de datos. **Visualización del historial de ingesta de SPICE de un conjunto de datos** 1. En la página de inicio, selecciona **Datos a la izquierda**. 1. En la pestaña **Conjuntos** de datos, elige el conjunto de datos que deseas examinar. 1. En la página de detalles del conjunto de datos que se abre, seleccione la pestaña **Actualizar**. El historial de ingesta de SPICE se muestra en la parte inferior. 1. (Opcional) Seleccione un período para filtrar las entradas desde la última hora hasta los últimos 90 días. 1. (Opcional) Seleccione un estado de trabajo específico para filtrar las entradas, por ejemplo, en los estados **En ejecución** o **Completado**. De lo contrario, puede ver todas las entradas seleccionando **Todas**. # Solución de errores de filas omitidas Al importar datos, Amazon Quick Sight previsualiza una parte de los datos. Si no puede interpretar una fila por algún motivo, Quick Sight la omite. En algunos casos, la importación fallará. Cuando esto ocurre, Quick Sight devuelve un mensaje de error que explica el error. Afortunadamente, hay un número limitado de cosas que pueden salir mal. Algunos problemas se pueden evitar si se tienen en cuenta ejemplos como los siguientes: + Asegúrese de que no haya incoherencias entre el tipo de datos de campo y los datos de campo, por ejemplo, datos de cadena ocasionales en un campo con un tipo de datos numéricos. Estos son algunos ejemplos que pueden resultar difíciles de detectar al escanear el contenido de una tabla: + `''`: usar una cadena vacía para indicar un valor que falta + `'NULL'`: usar la palabra “nulo” para indicar un valor que falta + `$1000`: incluir un signo de dólar en el valor de una divisa lo convierte en una cadena + `'O'Brien'`: usar la puntuación para marcar una cadena que a su vez contiene la misma puntuación. Sin embargo, este tipo de error no siempre es tan fácil de encontrar, especialmente si tiene muchos datos o si los escribe a mano. Por ejemplo, algunas aplicaciones de ventas o de servicio al cliente implican introducir información proporcionada verbalmente por los clientes. Es posible que la persona que escribió originalmente los datos los haya colocado en el campo incorrecto. Es posible que añada, u olvide añadir, un carácter o un dígito. Por ejemplo, podría introducir la fecha “0/10/12020” o introducir el género de una persona en un campo destinado a la edad. + Asegúrese de que el archivo importado se procesa correctamente con o sin encabezado. Si hay una fila de encabezado, asegúrese de elegir la opción de subida **Contiene encabezado**. + Asegúrese de que los datos no superen uno o más de los [Cuotas de origen de datos](data-source-limits.md). + Asegúrese de que los datos sean compatibles con los [Tipos de datos y valores admitidos](supported-data-types-and-values.md). + Asegúrese de que los campos calculados contienen datos que funcionan con el cálculo, en lugar de ser incompatibles con la función del campo calculado o excluidos por ella. Por ejemplo, si tiene un campo calculado en su conjunto de datos que utiliza[parseDate](parseDate-function.md), Quick Sight omite las filas en las que ese campo no contiene una fecha válida. Quick Sight proporciona una lista detallada de los errores que se producen cuando el SPICE motor intenta ingerir datos. Cuando un conjunto de datos guardado informa de filas omitidas, puede ver los errores para tomar medidas y solucionar los problemas. **Visualización de los errores de las filas que se omitieron durante la ingesta de SPICE (importación de datos)** 1. Seleccione **Datos** a la izquierda. En la pestaña **Conjuntos** de datos, elija el conjunto de datos problemático para abrirlo. 1. En la página de detalles del conjunto de datos que se abre, seleccione la pestaña **Actualizar**. El historial de ingesta de SPICE se muestra en la parte inferior. 1. Para la ingesta con el error, seleccione **Ver resumen de errores**. Este enlace se encuentra en la columna **Estado**. 1. Examine el **registro de importación de archivos** que se abre. Muestra las siguientes secciones: + **Resumen**: proporciona una puntuación porcentual del número de filas que se omitieron del número total de filas en la importación. Por ejemplo, si se omiten 864 filas de un total de 1728, la puntuación es del 50,00 %. + **Filas omitidas**: proporciona el recuento de filas, el nombre del campo y el mensaje de error de cada conjunto de filas omitidas similares. + **Solución de problemas**: proporciona un enlace para descargar un archivo que contiene información de error. 1. En **Solución de problemas**, seleccione **Descargar el archivo de filas de error**. El archivo de errores tiene una fila para cada error. El archivo se denomina `error-report_123_fe8.csv`, y `123_fe8` se reemplaza por una cadena de identificación única. El archivo contiene las siguientes columnas: + **ERROR\$1TYPE**: el tipo o el código de error del error que se produjo al importar esta fila. Puede buscar este error en la sección [Códigos de error de ingesta de SPICE](errors-spice-ingestion.md) que sigue a este procedimiento. + **COLUMN\$1NAME**: el nombre de la columna en sus datos que provocó el error. + Todas las columnas de la fila importada: las columnas restantes duplican toda la fila de datos. Si una fila tiene más de un error, puede aparecer varias veces en este archivo. 1. Seleccione **Editar conjunto de datos** para realizar cambios en su conjunto de datos. Puede filtrar los datos, omitir campos, cambiar los tipos de datos, ajustar los campos calculados existentes y añadir campos calculados que validen los datos. 1. Una vez que haya realizado los cambios indicados por los códigos de error, vuelva a importar los datos. Si aparecen más errores de ingesta de SPICE en el registro, repita este procedimiento para corregir todos los errores restantes. **sugerencia** Si no puede resolver los problemas con los datos en un periodo de tiempo razonable mediante el editor de conjuntos de datos, consulte a los administradores o desarrolladores propietarios de los datos. A largo plazo, resulta más rentable limpiar los datos más cerca de su origen, en lugar de añadir un procesamiento de excepciones mientras se preparan los datos para su análisis. Al corregirlo en el origen, se evita una situación en la que varias personas corrijan los errores de diferentes maneras, lo que se traduce en resultados de informes diferentes más adelante. **Práctica de la solución de problemas de filas omitidas** 1. Descargue [samples/csv-files-for-troubleshooting-skipped-rows.zip](samples/csv-files-for-troubleshooting-skipped-rows.zip). 1. Extraiga los archivos a una carpeta que pueda usar para cargar el archivo.csv de muestra en Quick Sight. El archivo zip contiene los dos siguientes archivos de texto: + `sample dataset - data ingestion error.csv`: un ejemplo de archivo .csv que contiene problemas que provocan la omisión de filas. Puede intentar importar el archivo usted mismo para ver cómo funciona el proceso de error. + `sample data ingestion error file`— Un archivo de error de muestra generado durante la SPICE ingesta al importar el archivo.csv de muestra a Quick Sight. 1. Siga estos pasos para importar los datos: 1. **Seleccione **Datos**, pestaña **Conjuntos de datos,** **Nuevo**, Conjunto de datos.** 1. Elija **Cargar un archivo**. 1. Busque y elija el archivo denominado `sample dataset - data ingestion error.csv`. 1. Seleccione **Cargar un archivo**, **Edite la configuración y prepare los datos**. 1. Seleccione **Guardar** para salir. 1. Elija su conjunto de datos para ver su información y, a continuación, seleccione **Ver resumen de errores**. Examine los errores y los datos para ayudarle a resolver los problemas. # Códigos de error de ingesta de SPICE La siguiente lista de códigos de error y descripciones puede ayudarle a comprender y solucionar problemas con la ingesta de datos en SPICE. ## Códigos de error para las filas omitidas La siguiente lista de códigos de error y descripciones puede ayudarle a comprender y solucionar problemas con las filas omitidas. ****ARITHMETIC\$1EXCEPTION****: se produjo una excepción aritmética al procesar un valor. ****ENCODING\$1EXCEPTION****: se produjo una excepción desconocida al convertir y codificar datos en SPICE. ****OPENSEARCH\$1CURSOR\$1NOT\$1ENABLED — El OpenSearch dominio no tiene los cursores SQL habilitados**** (). `"opendistro.sql.cursor.enabled" : "true"` Para obtener más información, consulte [Autorización de conexiones a Amazon Service OpenSearch](opensearch.md). ****INCORRECT\$1FIELD\$1COUNT****: una o más filas tienen demasiados campos. Asegúrese de que el número de campos de cada fila coincida con el número de campos definido en el esquema. ****INCORRECT\$1SAGEMAKER\$1OUTPUT\$1FIELD\$1COUNT****: la salida de la IA tiene un número inesperado de campos. SageMaker ****INDEX\$1OUT\$1OF\$1BOUNDS****: el sistema solicitó un índice que no es válido para la matriz o lista que se está procesando. ****MALFORMED\$1DATE****: el valor de un campo no se puede transformar en una fecha válida. Por ejemplo, si intenta convertir un campo que contiene un valor como `"sale date"` o `"month-1"`, la acción genera un error de fecha con formato incorrecto. Para corregir este error, elimine los valores que no sean de fecha del origen de datos. Compruebe que no está importando un archivo con un encabezado de columna mezclado con los datos. Si la cadena contiene una fecha u hora que no se convierte, consulte [Uso de fechas no admitidas o personalizadas](using-unsupported-dates.md). ****MISSING\$1SAGEMAKER\$1OUTPUT\$1FIELD: SageMaker un**** campo de la salida de la IA está vacío inesperadamente. ****NUMBER\$1BITWIDTH\$1TOO\$1LARGE****: un valor numérico supera la longitud admitida en SPICE. Por ejemplo, el valor numérico tiene más de 19 dígitos, que es la longitud de un tipo de datos de `bigint`. Para una secuencia numérica larga que no sea un valor matemático, utilice un tipo de datos de `string`. ****NUMBER\$1PARSE\$1FAILURE****: un valor de un campo numérico no es un número. Por ejemplo, un campo con un tipo de datos de `int` contiene una cadena o un valor flotante. ****SAGEMAKER\$1OUTPUT\$1COLUMN\$1TYPE\$1MISMATCH: el tipo de datos definido en el esquema de la IA no coincide con el tipo de datos recibido de la IA****. SageMaker SageMaker ****STRING\$1TRUNCATION****: una cadena se trunca por SPICE. Las cadenas se truncan cuando la longitud de la cadena supera la cuota de SPICE. Para obtener más información acerca de SPICE, consulte [Importación de datos en SPICE](spice.md). Para obtener más información sobre las cuotas, consulte [Service Quotas](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/intro.html). ****UNDEFINED****: se produjo un error desconocido al incorporar datos. ****UNSUPPORTED\$1DATE\$1VALUE****: un campo de fecha contiene una fecha que tiene un formato compatible, pero que no se encuentra en el intervalo de fechas admitido, por ejemplo, “31/12/1399” o “01/01/10000”. Para obtener más información, consulte [Uso de fechas no admitidas o personalizadas](using-unsupported-dates.md). ## Códigos de error durante la importación de datos Para los trabajos de importación y actualización de datos que fallan, Quick Sight proporciona un código de error que indica la causa del error. La siguiente lista de códigos de error y descripciones puede ayudarle a comprender y solucionar problemas con la ingesta de datos en SPICE. ****ACCOUNT\$1CAPACITY\$1LIMIT\$1EXCEEDED****: estos datos superan la capacidad actual de SPICE. Adquiera más capacidad de SPICE o limpie los datos existentes de SPICE y, a continuación, vuelva a intentar esa ingesta. ****CONNECTION\$1FAILURE:**** Amazon Quick Sight no puede conectarse a su fuente de datos. Compruebe la configuración de la conexión del origen de datos e inténtelo de nuevo. ****CUSTOMER\$1ERROR****: se ha producido un problema al analizar los datos. Si esto persiste, póngase en contacto con el soporte técnico de Amazon Quick Sight. ****DATA\$1SET\$1DELETED****: el origen de datos o conjunto de datos se eliminó o dejó de estar disponible durante la ingesta. ****DATA\$1SET\$1SIZE\$1LIMIT\$1EXCEEDED****: este conjunto de datos supera el tamaño máximo permitido del conjunto de datos de SPICE. Utilice filtros para reducir el tamaño del conjunto de datos e inténtelo de nuevo. Para obtener información sobre las cuotas de SPICE, consulte [Cuotas de origen de datos](data-source-limits.md). ****DATA\$1SOURCE\$1AUTH\$1FAILED****: error en la autenticación del origen de datos. Compruebe sus credenciales y utilice la opción **Editar origen de datos** para reemplazar las credenciales caducadas. ****DATA\$1SOURCE\$1CONNECTION\$1FAILED****: error de conexión del origen de datos. Compruebe la dirección URL e inténtelo de nuevo. Si este error persiste, póngase en contacto con el administrador del origen de datos para obtener ayuda. ****DATA\$1SOURCE\$1NOT\$1FOUND****: no se ha encontrado el origen de datos. Comprueba tus fuentes de datos de Amazon Quick Sight. ****DATA\$1TOLERANCE\$1EXCEPTION****: hay demasiadas filas no válidas. Amazon Quick Sight ha alcanzado la cuota de filas que puede omitir y seguir ingiriendo. Compruebe sus datos e inténtelo de nuevo. ****FAILURE\$1TO\$1ASSUME\$1ROLE — Amazon Quick Sight no pudo asumir la función**** (IAM) correcta. AWS Identity and Access Management Compruebe las directivas de `Amazon Quick Sight-service-role` en la consola de IAM. ****FAILURE\$1TO\$1PROCESS\$1JSON\$1FILE — Amazon Quick Sight no ha podido analizar un archivo**** de manifiesto como un JSON válido. ****IAM\$1ROLE\$1NOT\$1AVAILABLE****: Amazon Quick Sight no tiene permiso para acceder a la fuente de datos. Para administrar los permisos de Amazon Quick Sight en AWS los recursos, vaya a la página **Seguridad y permisos** de la opción **Administrar Amazon Quick Sight** como administrador. ****INGESTION\$1CANCELED****: el usuario canceló la ingesta. ****INGESTION\$1SUPERSEDED****: esta ingesta se ha reemplazado por otro flujo de trabajo. Esto sucede cuando se crea una nueva ingesta mientras otra está aún en proceso. Evite editar manualmente el conjunto de datos varias veces en un corto periodo, porque cada edición manual crea una nueva ingesta que reemplazará y finalizará la ingesta anterior. ****INTERNAL\$1SERVICE\$1ERROR****: se ha producido un error de servicio interno. ****INVALID\$1DATA\$1SOURCE\$1CONFIG****: aparecieron valores no válidos en la configuración de la conexión. Compruebe los detalles de la conexión e inténtelo de nuevo. ****INVALID\$1DATAPREP\$1SYNTAX****: la expresión del campo calculada contiene una sintaxis no válida. Corrija la sintaxis e inténtelo de nuevo. ****INVALID\$1DATE\$1FORMAT****: apareció un formato de fecha no válido. ****IOT\$1DATA\$1SET\$1FILE\$1EMPTY: no se encontró ningún**** dato de Analytics. AWS IoT Compruebe su cuenta e inténtelo de nuevo. ****IOT\$1FILE\$1NOT\$1FOUND****: no se encontró el archivo de Analytics indicado. AWS IoT Compruebe su cuenta e inténtelo de nuevo. ****OAUTH\$1TOKEN\$1FAILURE****: las credenciales al origen de datos han caducado. Renueve sus credenciales y vuelva a intentar esta incorporación de datos. ****PASSWORD\$1AUTHENTICATION\$1FAILURE****: aparecieron credenciales incorrectas para un origen de datos. Actualice sus credenciales de origen de datos y vuelva a intentar esa incorporación de datos. ****PERMISSION\$1DENIED****: el origen de datos denegó el acceso a los recursos solicitados. Solicita los permisos al administrador de la base de datos o asegúrate de que se ha concedido el permiso adecuado a Amazon Quick Sight antes de volver a intentarlo. ****QUERY\$1TIMEOUT****: se agotó el tiempo de espera de una consulta del origen de datos que esperaba respuesta. Compruebe los registros del origen de datos e inténtelo de nuevo. ****ROW\$1SIZE\$1LIMIT\$1EXCEEDED****: la cuota del tamaño de la fila superó el máximo. ****S3\$1FILE\$1INACCESSIBLE****: no se pudo conectar a un bucket de S3. Asegúrese de conceder a Amazon Quick Sight y a los usuarios los permisos necesarios antes de conectarse al bucket de S3. ****S3\$1MANIFEST\$1ERROR****: no se pudo conectar a los datos de S3. Asegúrese de que el archivo del manifiesto de S3 sea válido. Compruebe también el acceso a los datos de S3. Tanto Amazon Quick Sight como el usuario de Amazon Quick Sight necesitan permisos para conectarse a los datos de S3. ****S3\$1UPLOADED\$1FILE\$1DELETED****: el archivo o archivos de la ingesta se han eliminado (entre ingestas). Compruebe su bucket de S3 e inténtelo de nuevo. ****SOURCE\$1 API\$1LIMIT \$1EXCEEDED\$1FAILURE****: esta ingesta supera la cuota de API para esta fuente de datos. Póngase en contacto con el administrador del origen de datos para obtener ayuda. ****SOURCE\$1RESOURCE\$1LIMIT\$1EXCEEDED****: una consulta SQL supera la cuota de recursos del origen de datos. Entre los ejemplos de recursos involucrados se pueden incluir la cuota de consultas simultáneas, la cuota de conexión y los recursos físicos del servidor. Póngase en contacto con el administrador del origen de datos para obtener ayuda. ****SPICE\$1TABLE\$1NOT\$1FOUND****: una fuente de datos o conjunto de datos de Amazon Quick Sight se eliminó o dejó de estar disponible durante la ingestión. Comprueba tu conjunto de datos en Amazon Quick Sight e inténtalo de nuevo. Para obtener más información, consulte [Solución de errores de filas omitidas](troubleshooting-skipped-rows.md). ****SQL\$1EXCEPTION****: se produjo un error de SQL general. Este error puede deberse a tiempos de espera de consulta, restricciones de recursos, cambios inesperados del lenguaje de definición de datos (DDL) antes o durante una consulta y a otros errores de base de datos. Compruebe la configuración de la base de datos y la consulta e inténtelo de nuevo. ****SQL\$1INVALID\$1PARAMETER\$1VALUE****: apareció un parámetro SQL no válido. Compruebe su SQL e inténtelo de nuevo. ****SQL\$1NUMERIC\$1OVERFLOW**** — Amazon Quick Sight detectó una excepción numérica. out-of-range Compruebe los valores relacionados y las columnas calculadas para ver si hay desbordamientos e inténtelo de nuevo. ****SQL\$1SCHEMA\$1MISMATCH\$1ERROR****: el esquema de la fuente de datos no coincide con el conjunto de datos de Amazon Quick Sight. Actualice la definición del conjunto de datos de Amazon Quick Sight. ****SQL\$1TABLE\$1NOT\$1FOUND**** — Amazon Quick Sight no encuentra la tabla en la fuente de datos. Compruebe la tabla especificada en el conjunto de datos o SQL personalizado e inténtelo de nuevo. ****SSL\$1CERTIFICATE\$1VALIDATION\$1FAILURE****: Amazon Quick Sight no puede validar el certificado Secure Sockets Layer (SSL) en el servidor de bases de datos. Compruebe el estado SSL en ese servidor con el administrador de la base de datos e inténtelo de nuevo. ****UNRESOLVABLE\$1HOST****: Amazon Quick Sight no puede resolver el nombre de host de la fuente de datos. Compruebe el nombre de host del origen de datos e inténtelo de nuevo. ****UNROUTABLE\$1HOST**** — Amazon Quick Sight no puede acceder a la fuente de datos porque está dentro de una red privada. Asegúrese de que su conexión de VPC privada esté configurada correctamente en Enterprise Edition o permita que los rangos de direcciones IP de Amazon Quick Sight permitan la conectividad en la Edición Estándar. # Actualización de los archivos de un conjunto de datos Para obtener la versión más reciente de los archivos, puede actualizar los archivos de su conjunto de datos. Puede actualizar estos tipos de archivos: + Archivos de texto delimitados por comas (CSV) y por tabulaciones (TSV) + Archivos de formato de registro común y ampliado (ELF y CLF) + Archivos de datos semiestructurados o sin formato (JSON) + Archivos de Microsoft Excel (XLSX) Antes de actualizar un archivo, asegúrese de que el nuevo archivo tenga los mismos campos en el mismo orden que el archivo original que se encuentra actualmente en el conjunto de datos. Si hay discrepancias en los campos (columnas) entre los dos archivos, se produce un error y es necesario corregirlas antes de intentar volver a actualizarlos. Para ello, edite el nuevo archivo para que coincida con el original. Tenga en cuenta que si desea añadir nuevos campos, puede añadirlos después de los campos originales del archivo. Por ejemplo, en una hoja de cálculo de Microsoft Excel, puede añadir nuevos campos a la derecha de los campos originales. **Actualización de un archivo en un conjunto de datos** 1. En Quick Sight, selecciona **Datos** a la izquierda. 1. En la pestaña **Conjuntos** de datos, elige el conjunto de datos que deseas actualizar y, a continuación, selecciona **Editar conjunto** de datos. 1. En la página de preparación de datos que se abre, seleccione la lista desplegable del archivo que desee actualizar y, a continuación, seleccione **Actualizar archivo**. 1. En la página **Actualizar archivo** que se abre, seleccione **Arctualizar archivo** y, a continuación, navegue hasta un archivo. Quick Sight escanea el archivo. 1. Si el archivo es un archivo de Microsoft Excel, elija la hoja que desee en la página **Elija su hoja** que se abre y, a continuación, elija **Seleccionar**. 1. Seleccione **Confirmar la actualización del archivo** en la página siguiente. Se muestra una vista previa de algunas de las columnas de la hoja como referencia. En la parte superior derecha aparece un mensaje en el que se indica que el archivo se ha actualizado correctamente y la vista previa de la tabla se actualiza para mostrar los nuevos datos del archivo.