Laboratorio: ejecutar un CSV mediante Session y Workflow

Objetivo y resultado esperado

Este ejercicio muestra el recorrido Mapping → Session → Workflow en Dova 22.0.5. Utiliza cuatro clientes sintéticos y conserva los tres cuyo estado es ACTIVE. Es un resultado esperado que debe comprobar en su entorno; no constituye una nueva medición sobre datos de un cliente. Para aprender Run directo con carga desde el navegador, consulte también la demostración CSV de normalización.

Descargue la entrada · active-customers-input.csvCSV · 147 BDescargar, la salida esperada · active-customers-expected.csvCSV · 89 BDescargar y las instrucciones de los archivos · README.mdMarkdown · 2,0 kBDescargar. Los archivos no contienen credenciales ni una definición que se importe automáticamente.

Preparar el laboratorio

Necesita permiso para diseñar, publicar y ejecutar los tres objetos, una ubicación de Repository y un worker compatible. Coloque la entrada en una ruta autorizada para ese worker y prepare una salida de laboratorio independiente. Una ruta en su portátil no es necesariamente una ruta visible desde el worker remoto. Si el diálogo de ejecución solicita un archivo, complete esa entrada según el contexto que muestre; no suponga que un adjunto anterior seguirá disponible.

customer_id,name,status,amount
D001,Demo Alfa,ACTIVE,125.50
D002,Demo Beta,INACTIVE,40.00
D003,Demo Gamma,ACTIVE,80.00
D004,Demo Delta,ACTIVE,0.00

1. Diseñar y publicar el Mapping

1. Cree m_CustomersActive. Añada Flat File input de formato CSV, delimitador coma, cabecera y las cuatro columnas del ejemplo.
2. Conecte Row filter: field=status, operator=equals, value=ACTIVE. El filtro se aplica al valor del registro.
3. Añada Field selector con customer_id, name y amount. Esto retira status del esquema y de la salida.
4. Conecte Flat File output CSV con cabecera. Valide el grafo, guarde y publique el Mapping.

La cadena tiene cuatro componentes. No convierte amount a número; este ejercicio conserva sus valores textuales. Si necesita comparar u ordenar importes numéricamente, añada y configure Convert type antes de esa operación.

2. Configurar la Session

1. Cree s_CustomersActive y seleccione la versión publicada del Mapping.
2. Configure los bindings de la entrada y la salida de laboratorio; seleccione el perfil o worker elegible según su entorno.
3. Revise parámetros y política de fallo/reintento. Para la primera aceptación, evite reintentos que oculten una causa sin resolver.
4. Valide y publique la Session. Compruebe que la referencia y el esquema corresponden al Mapping seleccionado.

3. Orquestar y ejecutar

1. Cree wf_CustomersActive. Añada una tarea Session y seleccione s_CustomersActive en Reusable session.
2. Conecte Start → Session → End. Valide, guarde y publique.
3. Ejecute manualmente con los archivos de prueba. Anote el identificador y abra Monitor.
4. Espere un estado final y abra la tarea Session para revisar la salida disponible. No habilite todavía un calendario.

4. Comparar el resultado

Compare por customer_id; sin Row sort no debe convertir el orden observado en una garantía universal. Las diferencias de comillas o salto de línea de un CSV no invalidan por sí solas los valores del ejercicio. No anuncie coincidencia byte a byte cuando únicamente ha comparado filas.

Ampliar el ejercicio y diagnosticar

Después de aceptar el flujo mínimo, inserte Timer con Delay (seconds)=5 para observar una espera sin cambiar los datos. Para explorar Decision, use la variable runMode y la condición del capítulo Tareas y enlaces. Pruebe ambos valores en intentos separados antes de programarlo.

Si obtiene cuatro filas, revise el filtro y la versión ejecutada. Si falta una columna, revise Field selector y el destino. Si no arranca, compruebe Session publicada, rutas y elegibilidad del worker. Si falla después de escribir, consulte la recuperación antes de repetir.