As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Atualização de dados no Amazon Quick Sight Ao atualizar dados, o Amazon Quick Sight lida com conjuntos de dados de forma diferente, dependendo das propriedades de conexão e do local de armazenamento dos dados. Se o Quick Sight se conectar ao armazenamento de dados usando uma consulta direta, os dados serão atualizados automaticamente quando você abrir um conjunto de dados, uma análise ou um painel associado. Os controles de filtragem são atualizados automaticamente a cada 24 horas. Para atualizar SPICE os conjuntos de dados, o Quick Sight deve se autenticar de forma independente usando credenciais armazenadas para se conectar aos dados. O Quick Sight não pode atualizar dados carregados manualmente, mesmo que estejam armazenados em buckets do S3, SPICE porque o Quick Sight não armazena seus metadados de conexão e localização. Se você quiser atualizar automaticamente dados armazenados em um bucket do S3, crie um conjunto de dados usando o cartão de fonte de dados do **S3**. Para arquivos que você carregou manualmente para o SPICE, atualize-os manualmente importando o arquivo novamente. Se você quiser reutilizar o nome do conjunto de dados original para o novo arquivo, primeiro renomeie ou exclua o conjunto de dados original. Em seguida, dê o nome preferencial ao novo conjunto de dados. Verifique também se os campos têm o mesmo nome e tipo de dados. Abra sua análise e substitua o conjunto de dados original pelo novo conjunto de dados. Para obter mais informações, consulte [Substituir conjuntos de dados](replacing-data-sets.md). Você pode atualizar os conjuntos de dados do [SPICE](spice.md) a qualquer momento. A atualização importa os dados novamente para o SPICE, de modo que os dados incluem todas as alterações desde a última importação. Para o Amazon Quick Sight Standard Edition, você pode fazer uma atualização completa dos seus SPICE dados a qualquer momento. Para o Amazon Quick Sight Enterprise Edition, você pode fazer uma atualização completa ou incremental (somente fontes de dados baseadas em SQL) a qualquer momento. **nota** Se o conjunto de dados usar CustomSQL, a atualização incremental talvez não beneficie você. Se a consulta SQL for complexa, talvez seu banco de dados não consiga otimizar o filtro com a janela retroativa. Isso pode fazer com que a consulta que extrai os dados demore mais do que uma atualização completa. Recomendamos que você tente reduzir o tempo de execução da consulta ao refatorar o SQL personalizado. Observe que os resultados podem variar, dependendo do tipo de otimização que você faz. Você pode atualizar os dados do SPICE usando qualquer uma das seguintes abordagens: + Você pode usar as opções mostradas na página **Conjuntos de dados**. + Você pode atualizar um conjunto de dados enquanto edita um conjunto de dados. + Você pode programar atualizações nas configurações dos conjuntos de dados. + Você pode usar a operação [CreateIngestion](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_CreateIngestion.html)da API para atualizar os dados. Ao criar ou editar um conjunto de dados do SPICE, você pode habilitar notificações por e-mail sobre o status do carregamento de dados. Essa opção notificará os proprietários do conjunto de dados se o carregamento ou a atualização dos dados apresentar falha. Para ativar as notificações, selecione a opção **Enviar e-mail aos proprietários quando uma atualização falhar** que é exibida na tela **Concluir criação do conjunto de dados**. Essa opção não está disponível para conjuntos de dados que você cria usando **Carregar um arquivo** na página de conjuntos de dados. Nos tópicos a seguir, você pode encontrar uma explicação sobre as diferentes abordagens para atualizar e trabalhar com dados do SPICE. **Topics** + [Importar de dados para o SPICE](spice.md) + [Como atualizar dados do SPICE](refreshing-imported-data.md) + [Como usar dados do SPICE em uma análise](spice-in-an-analysis.md) + [Visualizar histórico de ingestões do SPICE](view-history-of-spice-ingestion.md) + [Solução de problemas de erros de linhas ignoradas](troubleshooting-skipped-rows.md) + [Códigos de erro de ingestão do SPICE](errors-spice-ingestion.md) + [Como atualizar arquivos em um conjunto de dados](updating-file-dataset.md) # Importar de dados para o SPICE Quando você importa dados para um conjunto de dados em vez de usar uma consulta SQL direta, eles se tornam *SPICEdados* devido à forma como são armazenados. *SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine)*é o mecanismo de memória robusto que o Amazon Quick Sight usa. É projetado para executar cálculos avançados e fornecer dados de forma rápida. Na Enterprise Edition, os dados armazenados no SPICE são criptografados em repouso. Ao criar ou editar um conjunto de dados, você opta por usar o SPICE ou uma consulta direta, a menos que o conjunto de dados contenha arquivos carregados. A ação de importação (também denominada *ingestão*) dos dados para o SPICE pode economizar tempo e dinheiro: + As consultas analíticas são processadas mais rapidamente. + Não é necessário esperar que uma consulta direta seja processada. + Os dados armazenados no SPICE podem ser reutilizados várias vezes sem incorrer em custos adicionais. Caso use uma fonte de dados que cobra por consulta, você receberá uma cobrança pela consulta dos dados ao criar o conjunto de dados pela primeira vez e, posteriormente, ao atualizar o conjunto de dados. SPICEa capacidade é alocada separadamente para cada um Região da AWS. A SPICE capacidade padrão é alocada automaticamente para sua casa Região da AWS. Para cada AWS conta, a SPICE capacidade é compartilhada por todas as pessoas que usam o Quick Sight em uma única conta Região da AWS. Os outros não Regiões da AWS têm SPICE capacidade, a menos que você opte por comprar alguns. Os administradores do Quick Sight podem ver quanta [SPICE](#spice)capacidade você tem em cada um Região da AWS e quanto dela está em uso atualmente. Um administrador do Quick Sight pode comprar mais SPICE capacidade ou liberar a SPICE capacidade não utilizada conforme necessário. Para obter mais informações, consulte [Configurar SPICE a capacidade de memória](managing-spice-capacity.md). **Topics** + [Estimar o tamanho dos conjuntos de dados do SPICE](#spice-capacity-formula) ## Estimar o tamanho dos conjuntos de dados do SPICE O tamanho de um conjunto de dados em SPICE relação à SPICE capacidade da sua conta Quick é chamado de *tamanho lógico*. O tamanho lógico de um conjunto de dados não é o mesmo que o tamanho do arquivo ou da tabela de origem do conjunto de dados. O cálculo do tamanho lógico de um conjunto de dados ocorre depois que todas as transformações dos tipos de dados e as colunas calculadas são definidas durante a preparação dos dados. Esses campos são materializados no SPICE de forma a melhorar o desempenho da consulta. As alterações feitas em uma análise não têm efeito sobre o tamanho lógico dos dados no SPICE. Somente as alterações salvas no conjunto de dados se aplicam à capacidade do SPICE. O tamanho lógico de um conjunto de dados do SPICE depende dos tipos de dados dos campos do conjunto de dados e do número de linhas no conjunto de dados. Os três tipos de dados do SPICE são decimais, datas e strings. Você pode transformar o tipo de dados de um campo durante a fase de preparação de dados para atender às suas necessidades de visualização de dados. Por exemplo, o arquivo que você deseja importar pode conter todas as strings (texto). No entanto, para que elas sejam usadas de maneira significativa em uma análise, prepare os dados alterando os tipos para a forma apropriada. Os campos que contêm preços podem ser alterados de strings para decimais, e os campos que contêm datas podem ser alterados de strings para datas. Você também pode criar campos calculados e excluir campos desnecessários da tabela de origem. Quando terminar de preparar o conjunto de dados e todas as transformações estiverem concluídas, você poderá estimar o tamanho lógico do esquema final. **nota** Os tipos de dados geoespaciais usam metadados para interpretar o tipo de dados físicos. A latitude e a longitude são numéricas. Todas as outras categorias geoespaciais são strings. Na fórmula abaixo, decimais e datas são calculados como 8 bytes por célula, com 4 bytes adicionais como auxiliares. As strings são calculadas com base no comprimento do texto em codificação UTF-8 mais 24 bytes como auxiliares. Os tipos de dados de string exigem mais espaço devido à indexação adicional exigida pelo SPICE para fornecer alto desempenho na 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) ``` A fórmula acima só deve ser usada para estimar o tamanho de um único conjunto de dados no SPICE. O uso da SPICE capacidade é o tamanho total de todos os conjuntos de dados em uma conta em uma região específica. O Quick Sight não recomenda que você use essa fórmula para estimar a SPICE capacidade total que sua conta do Quick Sight está usando. # Como atualizar dados do SPICE ## Como atualizar um conjunto de dados **Use o procedimento a seguir para atualizar um [SPICE](spice.md)conjunto de dados com base em uma fonte de dados do Amazon S3 ou do banco de dados na guia Dados.** Se houver uma alteração de esquema em um banco de dados, o Quick Sight não conseguirá detectá-la automaticamente, resultando em uma falha de ingestão. Edite e salve o conjunto de dados para atualizar o esquema e evitar falhas na ingestão. **Para atualizar SPICE dados na guia Dados** 1. Selecione **Dados** no menu de navegação à esquerda. Na guia **Conjuntos de dados**, escolha o conjunto de dados para abri-lo. 1. Na página de detalhes do conjunto de dados que é aberta, escolha a guia **Atualizar** e, em seguida, escolha **Atualizar agora**. 1. Mantenha o tipo de atualização como **Atualização completa**. 1. Se você estiver atualizando um conjunto de dados do Amazon S3, escolha uma das opções a seguir em **Manifesto do S3**: + Para usar o mesmo arquivo de manifesto que você forneceu pela última vez ao Amazon Quick Sight, escolha **Manifesto existente**. Se você tiver alterado o arquivo manifesto no local do arquivo ou URL fornecido por último, os dados retornados refletirão essas alterações. + Para especificar um novo arquivo manifesto ao carregá-los a partir da sua rede local, escolha **Upload Manifest** e, em seguida, escolha **Upload manifest file**. Em **Open**, escolha um arquivo e, em seguida, **Open**. + Para especificar um novo arquivo manifesto ao fornecer um URL, insira o URL do manifesto em **Input manifest URL (URL do manifesto de entrada)**. Você pode encontrar o URL do arquivo manifesto no console do Amazon S3 ao abrir o menu de contexto (clique com o botão direito do mouse) para o arquivo manifesto, escolhendo **Propriedades**, e analisando a caixa **Link**. 1. Escolha **Refresh**. 1. Se você estiver atualizando um conjunto de dados do Amazon S3, escolha **OK** e **OK** novamente. Se você estiver atualizando um conjunto de dados do banco de dados, escolha **OK**. ## Atualizar um conjunto de dados de forma incremental | | | --- | |  Aplica-se a: Enterprise Edition  | Para fontes de dados baseadas em SQL, como Amazon Redshift, Amazon Athena, PostgreSQL ou Snowflake, você pode atualizar os dados de forma incremental dentro de uma janela de tempo retroativa. Uma *Atualização incremental* consulta apenas dados definidos pelo conjunto de dados em uma janela retroativa especificada. Ela transfere todas as inserções, exclusões e modificações para o conjunto de dados, dentro do período dessa janela, da origem para o conjunto de dados. Os dados atualmente no SPICE contidos nessa janela são excluídos e substituídos pelas atualizações. Com as atualizações incrementais, menos dados são consultados e transferidos em cada atualização. Por exemplo, digamos que você tenha um conjunto de dados com 180 mil registros que contenha dados de 1.º de janeiro a 30 de junho. Em 1.º de julho, você executa uma atualização incremental nos dados com uma janela retroativa de sete dias. O Quick Sight consulta o banco de dados solicitando todos os dados desde 24 de junho (7 dias atrás), ou seja, 7.000 registros. O Quick Sight então exclui os dados atuais SPICE de 24 de junho e depois e anexa os dados recém-consultados. No dia seguinte (2 de julho), o Quick Sight faz a mesma coisa, mas consulta a partir de 25 de junho (7.000 registros novamente) e, em seguida, exclui do conjunto de dados existente na mesma data. Em vez de precisar ingerir 180 mil registros todos os dias, ele só precisa ingerir sete mil registros. **Use o procedimento a seguir para atualizar incrementalmente um [SPICE](spice.md)conjunto de dados com base em uma fonte de dados SQL na guia Conjuntos de dados.** **Atualizar de forma incremental um conjunto de dados do SPICE baseado em SQL** 1. Escolha **Dados** no menu de navegação à esquerda. Na guia **Conjuntos de dados**, escolha o conjunto de dados para abri-lo. 1. Na página de detalhes do conjunto de dados que é aberta, escolha a guia **Atualizar** e, em seguida, escolha **Atualizar agora**. 1. Em **Tipo de atualização**, escolha **Atualização incremental**. 1. Se essa for sua primeira atualização incremental no conjunto de dados, escolha **Configurar**. 1. Na página **Configurar atualização incremental**, faça o seguinte: 1. Em **Coluna de data**, escolha uma coluna de data na qual você deseja que a janela retroativa se baseie. 1. Em **Tamanho da janela**, insira um número para o **tamanho** e, em seguida, escolha o período em que você deseja examinar as alterações. Você pode optar por atualizar as alterações nos dados que ocorreram em um número específico de horas, dias ou semanas a partir de agora. Por exemplo, você pode optar por atualizar as alterações nos dados que ocorreram em duas semanas da data atual. 1. Selecione **Enviar**. ## Como atualizar um conjunto de dados durante a preparação dos dados Use o procedimento a seguir para atualizar um conjunto de dados do [SPICE](spice.md) com base em uma fonte de dados do Amazon S3 ou do banco de dados durante a preparação dos dados. **Atualizar os dados do SPICE durante a preparação dos dados** 1. Escolha **Dados** no menu de navegação à esquerda. Na guia **Conjuntos de dados**, escolha o conjunto de dados e escolha **Editar conjunto de dados**. 1. Na tela do conjunto de dados, escolha **Atualizar agora**. 1. Mantenha o tipo de atualização definido como **Atualização completa**. 1. (Opcional) Se você estiver atualizando um conjunto de dados do Amazon S3, escolha uma das opções a seguir em **Manifesto do S3**: + Para usar o mesmo arquivo de manifesto que você forneceu pela última vez ao Amazon Quick Sight, escolha **Manifesto existente**. Se você tiver alterado o arquivo manifesto no local do arquivo ou URL fornecido por último, os dados retornados refletirão essas alterações. + Para especificar um novo arquivo manifesto ao carregá-los a partir da sua rede local, escolha **Upload Manifest** e, em seguida, escolha **Upload manifest file**. Em **Open**, escolha um arquivo e, em seguida, **Open**. + Para especificar um novo arquivo manifesto ao fornecer um URL, insira o URL do manifesto em **Input manifest URL (URL do manifesto de entrada)**. Você pode encontrar o URL do arquivo manifesto no console do Amazon S3 ao abrir o menu de contexto (clique com o botão direito do mouse) para o arquivo manifesto, escolhendo **Propriedades**, e analisando a caixa **Link**. 1. Escolha **Refresh**. 1. Se você estiver atualizando um conjunto de dados do Amazon S3, escolha **OK** e **OK** novamente. Se você estiver atualizando um conjunto de dados do banco de dados, escolha **OK**. ## Como atualizar um conjunto de dados em uma programação Use o procedimento a seguir para programar a atualização dos dados. Se o conjunto de dados for baseado em uma consulta direta e não estiver armazenado no [SPICE](spice.md), você poderá atualizar os dados abrindo o conjunto de dados. Você também pode atualizar seus dados atualizando a página em uma análise ou painel. **Para atualizar os dados do [SPICE](spice.md) em um cronograma** 1. Escolha **Dados** no menu de navegação à esquerda. Na guia **Conjuntos de dados**, escolha o conjunto de dados para abri-lo. 1. Na página de detalhes do conjunto de dados que é aberta, escolha a guia **Atualizar** e, em seguida, escolha **Adicionar novo programa**. 1. Na tela **Criar uma programação de atualizações**, escolha as configurações da sua programação: 1. Em **Time zone (Fuso horário)**, escolha o fuso horário que se aplica à atualização de dados. 1. Em **Hora de início**, escolha uma data e uma hora para a atualização iniciar. Use HH:MM e formato de 24 horas, como 13:30. 1. Em **Frequência**, escolha uma das seguintes opções: + Para a Standard Edition ou a Enterprise Edition, você pode escolher **Daily (Diária)**, **Weekly (Semanal)** ou **Monthly (Mensal)**. + **Diária**: repete todos os dias. + **Semanal**: repete no mesmo dia de cada semana. + **Monthly**: Repete no mesmo dia de cada mês. Para atualizar os dados nos dias 29, 30 ou 31 dias do mês, escolha **Last day of month** na lista. + Somente para a Enterprise Edition, você pode optar por **Hourly (Por hora)**. Essa configuração atualiza o conjunto de dados a cada hora, começando no momento que você escolher. Portanto, se você selecionar 1:05 como a hora de início, os dados serão atualizados cinco minutos após a hora cheia, a cada hora. Se você decidir usar uma atualização por hora, não poderá usar programações de atualização adicionais. Para criar uma programação por hora, remova quaisquer outras programações existentes para esse conjunto de dados. Além disso, remova qualquer programação por hora existente antes de criar uma programação diária, semanal ou mensal. 1. Escolha **Salvar**. As ingestões de conjunto de dados agendadas são realizadas dentro de dez minutos após a data e o horário programados. Usando o console rápido, você pode criar cinco agendas para cada conjunto de dados. Quando você tiver criado cinco, o botão **Criar** será desativado. ## Atualizar de forma incremental um conjunto de dados em uma programação | | | --- | |  Aplica-se a: Enterprise Edition  | Para fontes de dados baseadas em SQL, como Amazon Redshift, Athena, PostgreSQL ou Snowflake, você pode programar atualizações incrementais. **Use o procedimento a seguir para atualizar incrementalmente um [SPICE](spice.md)conjunto de dados com base em uma fonte de dados SQL na guia Conjuntos de dados.** **Definir a programação de uma atualização incremental para um conjunto de dados do SPICE baseado em SQL** 1. Escolha **Dados** no menu de navegação à esquerda. Na guia **Conjuntos de dados**, escolha o conjunto de dados para abri-lo. 1. Na página de detalhes do conjunto de dados que é aberta, escolha a guia **Atualizar** e, em seguida, escolha **Adicionar novo programa**. 1. Na página **Criar uma programação**, em **Tipo de atualização**, escolha **Atualização incremental**. 1. Se essa for sua primeira atualização incremental para esse conjunto de dados, escolha **Configurar** e faça o seguinte: 1. Em **Coluna de data**, escolha uma coluna de data na qual você deseja que a janela retroativa se baseie. 1. Em **Tamanho da janela**, insira um número para o **tamanho** e, em seguida, escolha o período em que você deseja examinar as alterações. Você pode optar por atualizar as alterações nos dados que ocorreram em um número específico de horas, dias ou semanas a partir de agora. Por exemplo, você pode optar por atualizar as alterações nos dados que ocorreram em duas semanas da data atual. 1. Selecione **Enviar**. 1. Em **Time zone (Fuso horário)**, escolha o fuso horário que se aplica à atualização de dados. 1. Em **Repeats (Repetições)**, escolha uma das seguinte opções: + Você pode escolher **A cada 15 minutos**, **A cada 30 minutos**, **Por hora**, **Diariamente**, **Semanalmente** ou **Mensalmente**. + **A cada 15 minutos**: repete a cada 15 minutos, começando na hora escolhida. Portanto, se você selecionar 1:05 como hora de início, os dados serão atualizados à 1:20, depois novamente à 1:35 etc. + **A cada 30 minutos**: repete a cada 30 minutos, começando na hora escolhida. Portanto, se você selecionar 1:05 como hora de início, os dados serão atualizados à 1:35, depois novamente às 2:05 etc. + **Por hora**: repete a cada hora, começando na hora escolhida. Portanto, se você selecionar 1:05 como a hora de início, os dados serão atualizados cinco minutos após a hora cheia, a cada hora. + **Diária**: repete todos os dias. + **Semanal**: repete no mesmo dia de cada semana. + **Monthly**: Repete no mesmo dia de cada mês. Para atualizar os dados nos dias 29, 30 ou 31 dias do mês, escolha **Last day of month** na lista. + Caso decida usar uma atualização a cada 15 ou 30 minutos ou por hora, você não poderá usar também programações de atualização adicionais. Para criar uma programação de atualização a cada 15 minutos, 30 minutos ou por hora, remova qualquer outra programação existente para esse conjunto de dados. Além disso, remova qualquer programação por minuto ou hora existente antes de criar uma programação diária, semanal ou mensal. 1. Em **Iniciar**, escolha uma data para o início da atualização. 1. Em **Às**, especifique a hora em que a atualização deve iniciar. Use HH:MM e formato de 24 horas, como 13:30. As ingestões de conjunto de dados agendadas são realizadas dentro de dez minutos após a data e o horário programados. Em alguns casos, algo pode dar errado com o conjunto de dados de atualização incremental, fazendo com que você queira reverter o conjunto de dados. Ou talvez você não queira mais atualizar o conjunto de dados de forma incremental. Nesse caso, você pode excluir a atualização programada. Para fazer isso, escolha o conjunto de dados na página **Conjuntos de dados**, escolha **Programar uma atualização** e, em seguida, escolha o ícone x à direita da atualização programada. A exclusão de uma configuração de atualização incremental inicia uma atualização completa. Como parte dessa atualização completa, todas as configurações preparadas para atualizações incrementais são removidas. # Como usar dados do SPICE em uma análise Quando você usa dados armazenados para criar uma análise, um indicador de importação de dados aparece ao lado da lista de conjuntos de dados na parte superior do painel **Lista de campos**. Quando você abre a análise pela primeira vez e o conjunto de dados é importado, aparece um ícone giratório. Quando a importação do SPICE é concluída, o indicador exibe a porcentagem de linhas que foram importadas com êxito. Uma mensagem também aparece na parte superior do painel de visualização para fornecer as contagens de linhas importadas e ignoradas. Se todas as linhas foram ignoradas, você pode escolher **View summary** na barra de mensagens para ver detalhes sobre o porquê dessas linhas não terem sido importadas. Para editar o conjunto de dados e resolver os problemas que fizeram as linhas serem ignoradas, escolha **Editar conjunto de dados**. Para obter mais informações sobre as causas comuns que fazem com que linhas sejam ignoradas, consulte [Solução de problemas de erros de linhas ignoradas](troubleshooting-skipped-rows.md). Se uma importação falhar, o indicador de importação de dados será exibido como um ícone de ponto de exclamação e a mensagem **Import failed** será exibida. # Visualizar histórico de ingestões do SPICE Você pode visualizar o histórico de ingestões dos conjuntos de dados do SPICE para descobrir, por exemplo, quando a ingestão mais recente foi iniciada e qual o status dela. A página do histórico de ingestões do SPICE inclui as seguintes informações: + Data e hora em que a ingestão foi iniciada (UTC) + Status da ingestão + Quantidade de tempo que a ingestão demorou + O número de linhas agregadas no conjunto de dados. + O número de linhas ingeridas durante uma atualização. + Linhas ignoradas e linhas ingeridas (importadas) com êxito + O tipo de trabalho para a atualização: programada, atualização completa etc. Use o procedimento a seguir para visualizar o histórico de ingestões do SPICE de um conjunto de dados. **Visualizar o histórico de ingestões do SPICE de um conjunto de dados** 1. Na página inicial, escolha **Dados** à esquerda. 1. Na guia **Conjuntos de dados**, escolha o conjunto de dados que você deseja examinar. 1. Na página de detalhes do conjunto de dados que é exibida, escolha a guia **Atualizar**. O histórico de ingestões do SPICE é mostrado na parte inferior. 1. (Opcional) Escolha um período para filtrar as entradas da última hora aos últimos 90 dias. 1. (Opcional) Escolha o status de um trabalho específico para filtrar as entradas, por exemplo **Running (Em execução)** ou **Completed (Concluído)**. Caso contrário, você poderá exibir todas as entradas escolhendo **All (Tudo)**. # Solução de problemas de erros de linhas ignoradas Quando você importa dados, o Amazon Quick Sight visualiza uma parte dos seus dados. Se não conseguir interpretar uma linha por algum motivo, o Quick Sight ignora a linha. Em alguns casos, a importação poderá falhar. Quando isso acontece, o Quick Sight retorna uma mensagem de erro que explica a falha. Felizmente, há um número limitado de coisas que podem dar errado. Alguns problemas podem ser evitados ao serem conhecidos exemplos, como os seguintes: + Certifique-se de que não haja inconsistência entre o tipo de dados do campo e os dados do campo. Por exemplo, dados de uma string ocasional em um campo com um tipo numérico de dados. Veja alguns exemplos que podem ser difíceis de detectar na verificação do conteúdo de uma tabela: + `''`: usar uma string vazia para indicar um valor ausente + `'NULL'`: usar a palavra “nulo” para indicar um valor ausente + `$1000`: incluir um cifrão em um valor monetário o transforma em uma string + `'O'Brien'`: usar pontuação para marcar uma string que contém a mesma pontuação. No entanto, esse tipo de erro nem sempre é fácil de encontrar, especialmente se houver muitos dados ou se os dados forem digitados manualmente. Por exemplo, algumas aplicações de atendimento ao cliente ou de vendas envolvem a inserção de informações fornecidas verbalmente pelos clientes. A pessoa que originalmente digitou os dados pode tê-los colocado no campo errado. A pessoa pode adicionar ou esquecer de adicionar um caractere ou dígito. Por exemplo, ela pode inserir a data “10/0/12020” ou inserir o gênero de alguém em um campo destinado à idade. + Verifique se o arquivo importado foi processado corretamente com ou sem um cabeçalho. Se houver uma linha de cabeçalho, certifique-se de escolher a opção de carregamento **Contém cabeçalho**. + Certifique-se de que os dados não excedam um ou mais dos [Cotas de fonte de dados](data-source-limits.md). + Certifique-se de que os dados sejam compatíveis com o [Valores e tipos de dados com suporte](supported-data-types-and-values.md). + Certifique-se de que seus campos calculados contenham dados que funcionem com o cálculo, em vez de serem incompatíveis ou excluídos pela função no campo calculado. Por exemplo, se você tiver um campo calculado em seu conjunto de dados que usa[parseDate](parseDate-function.md), o Quick Sight ignora as linhas em que esse campo não contém uma data válida. O Quick Sight fornece uma lista detalhada dos erros que ocorrem quando o SPICE mecanismo tenta ingerir dados. Quando um conjunto de dados salvo relata linhas ignoradas, você pode visualizar os erros para poder tomar medidas para corrigir os problemas. **Visualizar erros de linhas que foram ignoradas durante a ingestão do SPICE (importação de dados)** 1. Escolha **Dados** à esquerda. Na guia **Conjuntos de dados**, escolha o conjunto de dados problemático para abri-lo. 1. Na página de detalhes do conjunto de dados que é exibida, escolha a guia **Atualizar**. O histórico de ingestões do SPICE é mostrado na parte inferior. 1. Para a ingestão com o erro, escolha **Visualizar resumo do erro**. Esse link está localizado sob a coluna **Status**. 1. Examine o **Log de importação de arquivos** que é exibido. Ele exibe as seguintes seções: + **Resumo**: fornece uma pontuação percentual de quantas linhas foram ignoradas do número total de linhas na importação. Por exemplo, se houver 864 linhas ignoradas de um total de 1.728, a pontuação será 50,00%. + **Linhas ignoradas**: fornece a contagem de linhas, o nome do campo e a mensagem de erro para cada conjunto de linhas ignoradas semelhantes. + **Solução de problemas**: fornece um link para baixar um arquivo que contém informações de erro. 1. Em **Solução de problemas**, escolha **Baixar arquivo de linhas com erro**. O arquivo de erro tem uma linha para cada erro. O arquivo tem o nome `error-report_123_fe8.csv`, em que `123_fe8` é substituído por uma string de identificação exclusiva. O arquivo contém as seguintes colunas: + **ERROR\$1TYPE**: o tipo ou código do erro que ocorreu na importação dessa linha. Você pode pesquisar esse erro na seção [Códigos de erro de ingestão do SPICE](errors-spice-ingestion.md) que segue esse procedimento. + **COLUMN\$1NAME**: o nome da coluna nos dados que causou o erro. + Todas as colunas da linha importada: as colunas restantes duplicam toda a linha de dados. Se uma linha tiver mais de um erro, ela poderá aparecer várias vezes nesse arquivo. 1. Escolha **Editar conjunto de dados** para fazer alterações no conjunto de dados. Você pode filtrar os dados, omitir campos, alterar os tipos de dados, ajustar os campos calculados existentes e adicionar campos calculados que validem os dados. 1. Depois de fazer as alterações indicadas pelos códigos de erro, importe os dados novamente. Se aparecerem mais erros de ingestão do SPICE no log, execute esse procedimento novamente para corrigir todos os erros restantes. **dica** Se você não conseguir resolver os problemas de dados em um período razoável usando o editor do conjunto de dados, consulte os administradores ou desenvolvedores a quem os dados pertencem. Em longo prazo, é mais econômico corrigir os dados mais perto da fonte em vez de adicionar processamento de exceções enquanto os dados são preparados para análise. Ao corrigir os dados na fonte, você evita uma situação em que várias pessoas corrigem os erros de maneiras diferentes, resultando em resultados de relatórios diferentes posteriormente. **Praticar a solução de problemas de linhas ignoradas** 1. Baixar [samples/csv-files-for-troubleshooting-skipped-rows.zip](samples/csv-files-for-troubleshooting-skipped-rows.zip). 1. Extraia os arquivos em uma pasta que você pode usar para carregar o arquivo.csv de amostra no Quick Sight. O arquivo zip contém os dois arquivos de texto abaixo: + `sample dataset - data ingestion error.csv`: um arquivo .csv de exemplo que contém problemas que causam linhas ignoradas. Você mesmo pode tentar importar o arquivo para ver como o processo de erro funciona. + `sample data ingestion error file`— Um exemplo de arquivo de erro gerado durante a SPICE ingestão durante a importação do arquivo de amostra .csv para o Quick Sight. 1. Importe os dados seguindo estas etapas: 1. Escolha **Dados**, guia **Conjuntos de dados**, **Novo**, **Conjunto de dados**. 1. Escolha **Upload a file**. 1. Encontre e escolha o arquivo com o nome `sample dataset - data ingestion error.csv`. 1. Escolha **Carregar um arquivo**, **Editar configurações e preparar dados**. 1. Escolha **Salvar** para sair. 1. Escolha o conjunto de dados para visualizar as informações e, em seguida, escolha **Visualizar resumo de erros**. Examine os erros e os dados para ajudar na solução dos problemas. # Códigos de erro de ingestão do SPICE A lista a seguir de códigos de erros e descrições pode ajudar você a entender e solucionar problemas com ingestões de dados no SPICE. ## Códigos de erro para linhas ignoradas A lista a seguir de códigos de erros e descrições pode ajudar você a entender e solucionar problemas com linhas ignoradas. ****ARITHMETIC\$1EXCEPTION****: ocorreu uma exceção aritmética no processamento de um valor. ****ENCODING\$1EXCEPTION****: ocorreu uma exceção desconhecida na conversão e na codificação de dados no SPICE. ****OPENSEARCH\$1CURSOR\$1NOT\$1ENABLED — O OpenSearch domínio não tem cursores SQL habilitados**** (). `"opendistro.sql.cursor.enabled" : "true"` Para obter mais informações, consulte [Autorizando conexões com o Amazon Service OpenSearch](opensearch.md). ****INCORRECT\$1FIELD\$1COUNT****: uma ou mais linhas têm campos em excesso. Certifique-se de que o número de campos em cada linha corresponda ao número de campos definido no esquema. ****INCORRECT\$1SAGEMAKER\$1OUTPUT\$1FIELD\$1COUNT — A saída do AI tem um número inesperado de campos****. SageMaker ****INDEX\$1OUT\$1OF\$1BOUNDS****: o sistema solicitou um índice que não é válido para a matriz ou lista que está sendo processada. ****MALFORMED\$1DATE****: um valor em um campo não pode ser transformado em uma data válida. Por exemplo, se você tentar converter um campo que contém um valor como `"sale date"` ou `"month-1"`, a ação gerará um erro de data malformada. Para corrigir esse erro, remova valores sem data da sua fonte de dados. Verifique se você não está importando um arquivo com um cabeçalho de coluna misturado com os dados. Se sua string contiver uma data ou hora não convertida, consulte [Como usar datas incompatíveis ou personalizadas](using-unsupported-dates.md). ****MISSING\$1SAGEMAKER\$1OUTPUT\$1FIELD — Um campo na saída do AI está inesperadamente**** vazio. SageMaker ****NUMBER\$1BITWIDTH\$1TOO\$1LARGE****: um valor numérico excede o tamanho suportado pelo SPICE. Por exemplo, seu valor numérico tem mais de 19 dígitos, que é o tamanho de um tipo de dados `bigint`. Para uma sequência numérica longa que não seja um valor matemático, use um tipo de dados `string`. ****NUMBER\$1PARSE\$1FAILURE****: um valor em um campo numérico não é um número. Por exemplo, um campo com um tipo de dados `int` contém uma string ou um dado flutuante. ****SAGEMAKER\$1OUTPUT\$1COLUMN\$1TYPE\$1MISMATCH — O tipo de dados definido no esquema de IA não corresponde**** ao tipo de dados recebido da IA. SageMaker SageMaker ****STRING\$1TRUNCATION****: uma string está sendo truncada pelo SPICE. As strings são truncadas nos casos em que o comprimento da string excede a cota do SPICE. Para saber mais sobre o SPICE, consulte [Importar de dados para o SPICE](spice.md). Para obter mais informações sobre cotas, consulte [Service Quotas](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/intro.html). ****INDEFINIDO****: ocorreu um erro desconhecido durante a ingestão de dados. ****UNSUPPORTED\$1DATE\$1VALUE****: um campo de data contém uma data em um formato compatível, mas não em um intervalo de datas compatível, por exemplo, “31/12/1399” ou “1/1/10000”. Para obter mais informações, consulte [Como usar datas incompatíveis ou personalizadas](using-unsupported-dates.md). ## Códigos de erro durante a importação de dados Para trabalhos de importação e atualização de dados que falham, o Quick Sight fornece um código de erro indicando o que causou a falha. A lista a seguir de códigos de erros e descrições pode ajudar você a entender e solucionar problemas com ingestões de dados no SPICE. ****ACCOUNT\$1CAPACITY\$1LIMIT\$1EXCEEDED****: esses dados excedem sua capacidade atual do SPICE. Adquira mais capacidade no SPICE ou limpe os dados existentes no SPICE e tente essa ingestão novamente. ****CONNECTION\$1FAILURE —**** O Amazon Quick Sight não consegue se conectar à sua fonte de dados. Verifique as configurações de conexão da fonte de dados e tente novamente. ****CUSTOMER\$1ERROR****: ocorreu um problema na análise dos dados. Se isso persistir, entre em contato com o suporte técnico do Amazon Quick Sight. ****DATA\$1SET\$1DELETED****: a fonte de dados ou o conjunto de dados foi excluído ou ficou indisponível durante a ingestão. ****DATA\$1SET\$1SIZE\$1LIMIT\$1EXCEEDED****: esse conjunto de dados excede o tamanho máximo permitido para o conjunto de dados do SPICE. Use filtros para reduzir o tamanho do conjunto de dados e tente novamente. Para obter informações sobre cotas do SPICE, consulte [Cotas de fonte de dados](data-source-limits.md). ****DATA\$1SOURCE\$1AUTH\$1FAILED****: falha na autenticação da fonte de dados. Verifique suas credenciais e use a opção **Editar fonte de dados** para substituir as credenciais expiradas. ****DATA\$1SOURCE\$1CONNECTION\$1FAILED****: falha na conexão da fonte de dados. Verifique o URL e tente novamente. Se o erro persistir, entre em contato com o administrador da fonte de dados para obter assistência. ****DATA\$1SOURCE\$1NOT\$1FOUND****: nenhuma fonte de dados encontrada. Verifique suas fontes de dados do Amazon Quick Sight. ****DATA\$1TOLERANCE\$1EXCEPTION**** :há muitas linhas inválidas. O Amazon Quick Sight atingiu a cota de linhas que ele pode pular e continuar consumindo. Verifique seus dados e tente novamente. ****FAILURE\$1TO\$1ASSUME\$1ROLE — O Amazon Quick Sight não conseguiu assumir a função**** correta (IAM). AWS Identity and Access Management Verifique as políticas do `Amazon Quick Sight-service-role` no console do IAM. ****FAILURE\$1TO\$1PROCESS\$1JSON\$1FILE — O Amazon Quick Sight não conseguiu analisar um arquivo**** de manifesto como JSON válido. ****IAM\$1ROLE\$1NOT\$1AVAILABLE**** — O Amazon Quick Sight não tem permissão para acessar a fonte de dados. Para gerenciar as permissões do Amazon Quick Sight em AWS recursos, acesse a página **Segurança e permissões** na opção **Gerenciar o Amazon Quick Sight** como administrador. ****INGESTION\$1CANCELED****: a ingestão foi cancelada pelo usuário. ****INGESTION\$1SUPERSEDED****: essa ingestão foi substituída por outro fluxo de trabalho. Isso acontece quando uma nova ingestão é criada enquanto outra ainda está em andamento. Evite editar manualmente o conjunto de dados várias vezes em um curto período, porque cada edição manual cria uma nova ingestão que vai substituir e encerrar a ingestão anterior. ****INTERNAL\$1SERVICE\$1ERROR****: ocorreu um erro interno de serviço. ****INVALID\$1DATA\$1SOURCE\$1CONFIG****: valores inválidos constam das configurações de conexão. Verifique os detalhes da conexão e tente novamente. ****INVALID\$1DATAPREP\$1SYNTAX****: sua expressão de campo calculada contém sintaxe inválida. Corrija a sintaxe e tente novamente. ****INVALID\$1DATE\$1FORMAT****: consta um formato de data inválido. ****IOT\$1DATA\$1SET\$1FILE\$1EMPTY — Nenhum dado do Analytics**** foi encontrado. AWS IoT Verifique sua conta e tente novamente. ****IOT\$1FILE\$1NOT\$1FOUND — Um arquivo do Analytics indicado não foi encontrado****. AWS IoT Verifique sua conta e tente novamente. ****OAUTH\$1TOKEN\$1FAILURE****: as credenciais para a fonte de dados expiraram. Renove suas credenciais e tente novamente essa ingestão. ****PASSWORD\$1AUTHENTICATION\$1FAILURE****: constam credenciais incorretas para uma fonte de dados. Atualize suas credenciais de fonte de dados e tente novamente essa ingestão. ****PERMISSION\$1DENIED****: o acesso aos recursos solicitados foi negado pela fonte de dados. Solicite permissões do administrador do banco de dados ou garanta que a permissão adequada tenha sido concedida ao Amazon Quick Sight antes de tentar novamente. ****QUERY\$1TIMEOUT****: uma consulta à fonte de dados atingiu o tempo limite na espera por uma resposta. Verifique os logs da fonte de dados e tente novamente. ****ROW\$1SIZE\$1LIMIT\$1EXCEEDED****: a cota máxima do tamanho da linha foi excedida. ****S3\$1FILE\$1INACCESSIBLE****: não foi possível realizar a conexão com um bucket do S3. Certifique-se de conceder ao Amazon Quick Sight e aos usuários as permissões necessárias antes de se conectar ao bucket do S3. ****S3\$1MANIFEST\$1ERROR****: não foi possível realizar a conexão aos dados do S3. Verifique se o arquivo manifesto do S3 é válido. Verifique também o acesso aos dados do S3. Tanto o Amazon Quick Sight quanto o usuário do Amazon Quick Sight precisam de permissões para se conectar aos dados do S3. ****S3\$1UPLOADED\$1FILE\$1DELETED****: o arquivo ou arquivos para a ingestão foram excluídos (entre ingestões). Verifique o bucket do S3 e tente novamente. ****SOURCE\$1 API\$1LIMIT \$1EXCEEDED\$1FAILURE**** — Essa ingestão excede a cota da API para essa fonte de dados. Entre em contato com o administrador da fonte de dados para obter assistência. ****SOURCE\$1RESOURCE\$1LIMIT\$1EXCEEDED****: uma consulta SQL excede a cota de recursos da fonte de dados. Exemplos de recursos envolvidos podem incluir a cota de consultas simultâneas, a cota de conexões e recursos de servidor físico. Entre em contato com o administrador da fonte de dados para obter assistência. ****SPICE\$1TABLE\$1NOT\$1FOUND**** — Uma fonte de dados ou um conjunto de dados do Amazon Quick Sight foi excluído ou ficou indisponível durante a ingestão. Verifique seu conjunto de dados no Amazon Quick Sight e tente novamente. Para obter mais informações, consulte [Solução de problemas de erros de linhas ignoradas](troubleshooting-skipped-rows.md). ****SQL\$1EXCEPTION****: ocorreu um erro geral do SQL. Esse erro pode ter como causa tempos de espera de consulta, limites de recursos, alterações inesperadas de linguagem de definição de dados (DDL) antes ou durante uma consulta e outros erros de banco de dados. Verifique as configurações do banco de dados e a consulta, e tente novamente. ****SQL\$1INVALID\$1PARAMETER\$1VALUE****: consta um parâmetro inválido do SQL. Verifique o SQL e tente novamente. ****SQL\$1NUMERIC\$1OVERFLOW**** — O Amazon Quick Sight encontrou uma exceção numérica. out-of-range Verifique os valores relacionados e as colunas calculadas, e tente novamente. ****SQL\$1SCHEMA\$1MISMATCH\$1ERROR — O esquema**** da fonte de dados não corresponde ao conjunto de dados do Amazon Quick Sight. Atualize sua definição de conjunto de dados do Amazon Quick Sight. ****SQL\$1TABLE\$1NOT\$1FOUND — O Amazon Quick Sight não consegue encontrar**** a tabela na fonte de dados. Verifique a tabela especificada no conjunto de dados ou no SQL personalizado e tente novamente. ****SSL\$1CERTIFICATE\$1VALIDATION\$1FAILURE**** — O Amazon Quick Sight não pode validar o certificado Secure Sockets Layer (SSL) em seu servidor de banco de dados. Verifique o status do SSL nesse servidor com o administrador do banco de dados e tente novamente. ****UNRESOLVABLE\$1HOST**** — O Amazon Quick Sight não consegue resolver o nome do host da fonte de dados. Verifique o nome do host da fonte de dados e tente novamente. ****UNROUTABLE\$1HOST**** — O Amazon Quick Sight não consegue acessar sua fonte de dados porque ela está dentro de uma rede privada. Certifique-se de que sua conexão VPC privada esteja configurada corretamente na Enterprise Edition ou permita que os intervalos de endereços IP do Amazon Quick Sight permitam a conectividade com a Standard Edition. # Como atualizar arquivos em um conjunto de dados Para obter a versão mais recente dos arquivos, atualize os arquivos no conjunto de dados. Você pode atualizar os seguintes tipos de arquivos: + Arquivos de texto delimitados por vírgulas (CSV) e delimitados por tabulação (TSV) + Arquivos com formato de log estendido e comum (ELF/CLF) + Arquivos de dados simples ou semiestruturados (JSON) + Arquivos Microsoft Excel (XLSX) Antes de atualizar um arquivo, verifique se o novo arquivo tem os mesmos campos na mesma ordem que o arquivo original atualmente no conjunto de dados. Se houver discrepâncias de campo (coluna) entre os dois arquivos, ocorrerá um erro e você precisará corrigir as discrepâncias antes de tentar atualizar novamente. Você pode fazer isso editando o novo arquivo para que ele corresponda ao original. Observe que, se você quiser adicionar campos, poderá anexá-los depois dos campos originais no arquivo. Por exemplo, em uma planilha do Microsoft Excel, você pode acrescentar campos à direita dos campos originais. **Atualizar um arquivo em um conjunto de dados** 1. No Quick Sight, escolha **Dados** à esquerda. 1. Na guia **Conjuntos de dados**, escolha o conjunto de dados que você deseja atualizar e, em seguida, escolha **Editar** conjunto de dados. 1. Na página de preparação de dados que é aberta, escolha a lista suspensa do arquivo que você deseja atualizar e, em seguida, escolha **Atualizar arquivo**. 1. Na página **Atualizar arquivo** que é aberta, escolha **Carregar arquivo** e, em seguida, navegue até um arquivo. O Quick Sight verifica o arquivo. 1. Se o arquivo for um arquivo Microsoft Excel, escolha a planilha que você deseja na página **Escolher sua planilha** que é aberta e, em seguida, escolha **Selecionar**. 1. Escolha **Confirmar atualização do arquivo** na página seguinte. Uma prévia de algumas das colunas da planilha é mostrada para sua referência. É exibida no canto superior direito uma mensagem informando que o arquivo foi atualizado com êxito e a prévia da tabela é atualizada para mostrar os novos dados do arquivo.