Upgraden und Deinstallieren von Data Movement Gateway

Behobene Probleme

• Aggregation von Statistiken einer partiellen Volllast

• Databricks Lakehouse (Delta) / Databricks (Cloud Storage) – ODBC Testverbindung schlägt mit Proxy (Benutzername/Passwort) auf allen Staging-Umgebungen fehl

• Databricks Lakehouse (Delta) Volume – Löschen des Verzeichnisses schlägt fehl aufgrund des Fehlers "CLOUD_FILE_NOT_FOUND"

• Für den Anwendungsmodus sollte die Nur-Volllast-Aufgabe DDL aktivieren

• Das SAP-Anwendungszielsystem erzeugt Sonderzeichen in den Daten beim Laden in das Snowflake-Datenformat

• S3-Ziel für Volllast bereitet duplizierte Datensätze in denselben JSON-Dateien oder verschiedenen JSON-Dateien mit dem SAP-Quell-Extraktor vor

• Fehlende relevante Fehlermeldung, wenn die Tabelle angehalten ist

• OData-Ziel SAP ODP-Job abgeschlossen, aber vollständige Ladung wird nicht abgeschlossen

• Unterstützt SQL Server 2012 (Always-Encrypted-Prüfung überspringen)

• LOCAL INFILE nur auf den Lademodus für MySQL/MemSQL-Ziele beschränken (LFI-Korrektur)

• SAPDB-Quelle – Fehlerhafte Daten (fehlende Daten, Duplikate) können für eine Tabelle auftreten, wenn eine andere Tabelle den Befehl LOAD TABLE erhält.

• Unterstützung für die Änderung der Datentyplänge in Databricks Delta

• BigQuery Streaming - Nullwerte aus Feldern des Datentyps STRING abgeschnitten beim Verketten von Zeichen

• PostgreSQL LOB-Suche schlägt fehl, wenn der Primärschlüssel TIMESTAMPTZ enthält

• Wenn ein DBCC-Aufruf im SQL Server Deferred Constructor einen wiederherstellbaren Fehler zurückgibt, müssen wir einmal neu verbinden und es erneut versuchen, aufgrund des möglichen Timeouts

• HANA-Quelle, DECIMAL-Datentyp im Ziel verwirft Skalenwerte, was zu Dateninkonsistenzen führt

• SAP ODP-Quelle in Version 2025.11, wenn die Option INCLUDE für das Tabellenauswahlmuster verwendet wird. Der vollständige Ladevorgang nimmt mehr Stunden in Anspruch.

• SQL Server Always Encrypted: Tabelle wird in jeder Aufgabe zu jedem Ziel aufgrund einer beschädigten CSV-Datei ausgesetzt

• SAP HANA Rollback-Unterstützung für Sicherungspunkte

• Aufgabe schlägt fehl aufgrund eines Token-Ablaufproblems bei Verwendung der Azure Active Directory Dienstprinzipal-Authentifizierung

• Fehler beim Ausführen des Assets. Die Fehlermeldung sollte die fehlende Tabelle im Protokoll anzeigen.

• Redshift - Spaltenlänge wird nicht unterstützt

• Trigger werden falsch gelöscht

• Oracle Update-Operationen auf komprimierten Zeilen beziehen möglicherweise keinen Primärschlüsselspaltenwert in das After Image ein, wodurch im Ziel ein NULL-Wert verwendet wird

• Landing-Aufgabe – Das Entfernen und Hinzufügen derselben Tabelle erstellt die _ct-Tabelle nicht, wenn sie manuell aus der Ziel-DB gelöscht wird

• Anhängen des UTC-Indikators für den Datums-/Zeitspaltenwert in S3-Parquet-Dateien

• Fehlende Datensätze beim Trennen/Wiederanfügen des Ziels nach einem LOB-Suchfehler

• DB2 Z/os ist grün, aber es tut sich nichts

• DataBricks Delta ersetzt binäre Null in Zeichenfolgen durch Leerzeichen

• Der alternateBackupFolderTransportCommand bewahrt die Groß-/Kleinschreibung nicht

• SAP HANA Vollständiger Aufzeichnungsmodus – Trigger könnten fehlschlagen, wenn QTREP/TRAN_LOG voll läuft

• Paralleles Laden auf SAP VBRP-Tabelle für Databricks Lakehouse (Delta) kann nicht verwendet werden

• Databricks (Cloud-Speicher) ersetzt binäre Null in Zeichenfolgen durch Leerzeichen

• SAPDB - ein neues Vorkommen von Tabellen hat NULL-Werte im Primärschlüssel für einige Ereignisse

• Absturz bei der LOB-Suche, wenn die Reihenfolge der Spalten in SAP und in Backend-Tabellen unterschiedlich ist

• Fehler beim Konvertieren von CSV in Parquet-Datei

• Bei Verwendung von Oracle Standby wurde die Online-Redo-Log-Sequenz übersprungen, was zu Datenverlust führte

• SAPDB - Aufgabenabsturz bei LOB-Suche, wenn erforderliche Metadaten noch nicht gelesen wurden

• Oracle liest aus dem Online-Redo-Log mit noch nicht vorbereitetem Redo.

• Oracle 26ai + TDE-Verschlüsselung – Fehlerhaftes REDO-Log-Parsing von verschlüsselten CDC-Änderungen

• Unterstützung für die Region Kanada hinzufügen

• Unterstützt HTTPS-Proxy-Verbindung

• Bei Verwendung des verwalteten Gateways enthält das Diagnosepaket nur das letzte Protokoll

• SQL Server (MS-CDC)-Quelle – Ungültige Änderungsabfrage für Geometriespalten generiert, wenn eine Spaltenumbenennungstransformation konfiguriert ist

• Stitch-Quelle – Änderungsverfolgungstabellendateien nicht geschlossen, wenn Vollständiges Laden gestartet oder beendet wurde

• Teradata-Quelle und -Ziel – Dokumentation zur Treiberinstallation aktualisiert

• Sicherheit – netty-codec-http auf 4.1.136 aktualisiert.Abschluss

• Sicherheit – lz4-java auf 1.11.1 aktualisiert

• Sicherheit – jackson-core auf 2.18.8 aktualisiert

• Sicherheit – jetty-security auf 12.1.10 aktualisiert

• Sicherheit – Aktualisiertes Log4j in SAP ODP- und Salesforce-Quellendpunkten

• Unterstützung für die Fehlermeldung bei fullLoadPartial

• Snowflake-Ziel-Task zeigte viele "Objekt '<>."attrep_status"' existiert nicht oder ist nicht autorisiert." Fehler.

Behobene Probleme

• Syntaxproblem in der attrep_history-Steuertabelle auf Databricks und Snowflake

  Nach dem Upgrade auf Data Movement Gateway 2025.11.40 führten INSERT-Operationen in die Steuertabelle attrep_history zu einem Syntaxfehler.

• Oracle-Quelle

  Tabellenauswahl get_table_list ist mit dem Oracle-Fehlercode '1406' fehlgeschlagen, als Tabellenmetadaten in Oracle Autonomous Database-Umgebungen mit aktivierter Komprimierung abgerufen wurden.

• Replicate Anlagenausfall

  Verbesserte Fehlermeldungen zur Anzeige des fehlenden Tabellennamens im Protokoll, wenn eine Bereitstellung-Aufgabe aufgrund einer fehlenden Tabelle nicht ausgeführt werden kann.

• Einstiegsaufgabe – Änderungsverfolgungstabelle

  Das Entfernen und erneute Hinzufügen eines Datasets in einer Bereitstellungsaufgabe erstellte die Änderungsnachverfolgungstabelle nicht mehr, wenn sie manuell aus der Zieldatenbank gelöscht wurde.

• SQL Server-Quelle – Always Encrypted-Kompatibilität

  Unterstützung für SQL Server 2012 hinzugefügt (mithilfe einer internen Eigenschaft) durch Überspringen der Always-Encrypted-Validierungsprüfung, welche in SQL Server-Versionen vor 2016 nicht unterstützt wird.

• SQL Server Immer verschlüsselt

  Es wurde ein Problem behoben, bei dem Tabellen in jeder Aufgabe zu jedem Ziel in den Suspendierungsstatus versetzt wurden, aufgrund einer fehlerhaften CSV-Dateiverarbeitung bei Verwendung von Always Encrypted-Spalten.

• Sicherheit

  Aktualisierte libcurl-Bibliothek zur Behebung der CVE-2025-14819 Schwachstelle.

• Registrierte Daten mit Datenbankname, der einen Bindestrich enthält

  Es wurde ein Problem behoben, als die Aufgabenaufbereitung von registrierten Daten fehlschlug, wenn Datenbanknamen Bindestriche enthielten.

• Snowflake-Ziel – COPY INTO-Zeitüberschreitung

  Timeoutfehler behoben, die während des Schritts „COPY INTO“ beim Laden großer Datensätze nach Snowflake auftraten.

Umbenennen des Databricks-Treibers

Zur Ausrichtung an Databricks wurde der Treiber für die Arbeit mit dem Databricks-Konnektor umbenannt.

Unterstützung für neue Snowflake- und Google BigQuery-Treiberversionen

In dieser Version wird die Unterstützung für die folgenden neuen Treiberversionen eingeführt:

• Snowflake: Snowflake ODBC-Treiber 3.15.0 (64-Bit)

• Google BigQuery: Simba ODBC-Treiberversion 3.1.6.1026

Unterstützung für den Databricks VARIANT-Datentyp

Ab dieser Version werden die folgenden Datentypen dem nativen Databricks VARIANT-Datentyp zugeordnet:

• STRING

• WSTRING

• NCLOB

• CLOB

Behobene Probleme

• IBM DB2 for iSeries-Quelle

  Nach dem Fortsetzen einer Aufgabe führte das Erfassen von Änderungen aus einer Tabelle, die binäre Dezimalspalten enthielt, zum Absturz der Aufgabe.

• PostgreSQL-Quelle – CDC-Problem

  Nach dem Fortsetzen einer Aufgabe, die in der Minute vor dem Anhalten keine Änderungen erfasst hatte, wurden keine Änderungen erfasst.

• SSH-Konnektor – Problem bei „Verbindung testen“

  Das Klicken auf „Verbindung testen“ im SSH-Konnektor gab keine Fehler im Zusammenhang mit der SSH-Konnektivität zurück, wenn es Probleme mit SSH gab.

• Snowflake-Ziel – Problem beim Snowpipe-Streaming

  Bei Verwendung von Snowpipe-Streaming als Lademethode wurde beim Laden sehr großer Tabellen eine übermäßige Menge an Arbeitsspeicher genutzt, was schließlich zum Absturz der Aufgabe und einer Schleife aus Lade- und Absturzvorgängen führte.

• Microsoft SQL Server-Quelle (protokollbasiert) – unklarer Fehler

  Wenn ein alternativer Sicherungsordner angegeben wurde, der nicht die erforderlichen Protokolle enthielt, hielt die Aufgabe mit einer unklaren Meldung an, anstatt eine Warnung auszugeben und fortzufahren.

• Sicherheit

  Die Komponente org.apache.logging.log4j:log4j-core wurde aufgrund bekannter Schwachstellen in den installierten Versionen auf 2.25.3 aktualisiert.

• SAP ODP-Quelle – Filterproblem

  Der SAP ODP-Filter wurde nicht an SAP übergeben, wenn er für einen Extraktor definiert war, der im Nur-CDC-Modus ausgeführt wurde.

• SAP ODATA-Quelle – Filterproblem

  Das Definieren von mehr als einem Filterbereich für eine einzelne Spalte führte dazu, dass das vollständige Laden fehlschlug.

Erweiterte Unterstützung für paralleles Laden

Die Funktion „Paralleles Laden“ unterstützt jetzt das Databricks-Ziel.

Paralleles Replizieren von Datensatzsegmenten

DDL-Verlaufskontrolltabelle: Neu unterstützte Ziele

Die Kontrolltabelle attrep_ddl_history (DDL-Verlaufskontrolltabelle) enthält einen Verlauf der DDL-Änderungen, die im Quellsystem während der Replikation an das Ziel vorgenommen wurden.

Die folgenden Ziel-Endpunktversionen werden jetzt unterstützt:

• Google BigQuery
• Google Cloud AlloyDB für PostgreSQL
• Google Cloud SQL for PostgreSQL
• PostgreSQL (lokal)

DDL-Verlauf

Verbesserung der Kopfzeilenspalte „[header]__change_mask“

Bei Verwendung von Änderungstabellen im Parquet-Format füllt die Kopfzeilenspalte [header]__change_mask Nullen jetzt links (statt rechts) auf, um der Little-Endian-Regel zur Speicherung von Bytes in umgekehrter Reihenfolge zu entsprechen.

Betroffene Ziel-Endpunkte:

• Amazon S3

• Google Cloud Storage

Änderungstabellen

Neue unterstützte Datenquellen- und Zielversionen

• Kafka-Ziel: 4.0.x

• IBM z/OS-Quelle: 3.2

Neu unterstützte Treiberversionen

• Microsoft ODBC Driver 18.5
• MySQL 8.4

End-of-Life für Microsoft Azure Database for MySQL und Microsoft Azure Database for PostgreSQL

Die Unterstützung für Microsoft Azure Database for MySQL und Microsoft Azure Database for PostgreSQL, die von Microsoft offiziell eingestellt wurden, wurde eingestellt.

End-of-Life-Datenquellen- und Zielversionen

• Databricks-Ziel: 10.4 LTS und 11.3 LTS

• MariaDB-Quelle und -Ziel: 10.5

• PostgreSQL-Quelle und -Ziel: 13.x

• MySQL-Quelle und -Ziel: 8.1

End-of-Life-Treiberversionen

• Microsoft ODBC Driver 18.3

Behobene Probleme

• SAP-Quelle (Anwendung)

  Aufgaben, die für die Verwendung einer SAP-(Anwendungs-)Quelle mit einem Backend-Prozess konfiguriert waren, der Selbst-Commit-Ereignisse generierte, stürzten manchmal nach dem Laden einer Tabelle ab.

• Microsoft Azure SQL Database-Ziel

  Bei homogener Replikation trat bei der Arbeit im „transaktionalen Anwendungsmodus“ oder im „stapeloptimierten Anwendungsmodus“, der in den „Nacheinander“-Modus wechselte, ein „0 Zeilen betroffen“-Fehler auf, wenn eine DATETIME-Spalte Teil des Primärschlüssels im Ziel war.

• Oracle-Quelle

  Die Oracle-Aufgabe stürzt beim vollständigen Laden ab, wenn eine Tabelle eine „Long Raw“-Spalte enthält und die maximale LOB-Größe größer oder gleich 64K ist.

• SAP-Extraktor-Quelle – Entladeschleife aufgrund von CDC-Abbruch

  Während eines Tabellenladevorgangs werden lang laufende SAP CDC-Jobs manchmal abgebrochen. Dies führte zu einem wiederherstellbaren Fehlerzustand, bei dem das Entladen nie abgeschlossen wurde.

• Sicherheit

  Für die folgenden Komponenten wurde aufgrund von bekannten Sicherheitslücken ein Upgrade durchgeführt:

  • JRE-Upgrade von 17.0.17 auf 17.0.18

  • org.eclispe.jetty:jetty-io-Upgrade von 11.0.25 auf 11.0.26

  • org.apache.logging.log4j:log4j-core-Upgrade von 2.23.1 auf 2.25.3

• SAP ODP

  Der folgende Fehler trat während CDC auf, wenn ein Filter für eine Tabelle definiert wurde:

  Invalid value for parameter "I_DIMNAME"

• SAP-Extraktor

  Delta funktionierte nicht mehr, wenn die Aufgabe angehalten und fortgesetzt wurde, während sich eine der Tabellen im Ladezustand befand.

• SaaS-Anwendungsquelle (Workday-Berichte)

  • Während des vollständigen Ladens schlug die Aufgabe beim Verbinden mit dem S3-Bereitstellungsordner manchmal mit folgendem Fehler fehl:

    Unable to execute HTTP request: Connect to s3.amazonaws.com:443

    Das Problem wurde durch die Implementierung eines Mehrfachwiederholungsmechanismus für die Verbindung zum S3-Ordner behoben, wenn die erste Verbindung nicht erfolgreich ist.

  • Die CREATE SCHEMA-Berechtigung war erforderlich, selbst wenn das Schema bereits vorhanden war.

• Microsoft SQL Server-Ziel

  Datenverlust trat manchmal in LOB-Spalten auf und eine falsche Datenreplikation trat während CDC auf, wenn die LOB-Größe in den Aufgabeneinstellungen als unbegrenzt festgelegt war.

• PostgreSQL-Ziel

  Wenn das Laden der CSV-Datei in die Tabelle der Nettoänderungen fehlschlug, wurde ein wiederherstellbarer Fehler zurückgegeben (was zu einer Endlosschleife führte), anstatt in den „Nacheinander“-Anwendungsmodus zu wechseln.

• MySQL-zu-MySQL-Replikation

  Wenn das Schema von Quelle und Ziel sich in derselben MySQL-Instanz befand und die Replikation eine Steuertabelle enthielt, stürzte die Aufgabe manchmal mit dem Fehler „Prozess mit Signal 11 abgestürzt“ ab.

• PostgreSQL-Quelle

  Während CDC las die Aufgabe manchmal dieselben WAL-Einträge immer wieder, was dazu führte, dass keine Daten erfasst wurden.

• Microsoft SQL Server-Quelle

  • Ein Fehler trat beim Dekomprimieren eines Transaktionsprotokolls auf, das verschlüsselte Blöcke enthielt. Das Problem wurde behoben, indem das Protokoll in solchen Fällen komprimiert belassen wurde.

  • Aufgrund einer unnötigen Validierungsprüfung für bestehende Dateien wurden beim Verwenden eines alternativen Sicherungsordners redundante Fehler angezeigt.

  • Die Aufgabe stürzte manchmal nach dem Aufruf von DBCC Lookup ab.

Unterstützung für Kafka-Zielkonnektor

Die neue Version von Data Movement Gateway führt Unterstützung für den Kafka-Zielkonnektor ein. Replizieren Sie Ihre Daten mühelos von jeder unterstützten Quelle direkt in lokalen Kafka oder Amazon MSK und stellen Sie so zuverlässige, fehlertolerante Übertragungen sicher, die Ihre Anwendungen agil und informiert halten. Ganz gleich, ob Sie die Datenkonsistenz über Systeme hinweg aufrechterhalten oder Analysen vorantreiben, dieser Konnektor bietet Replikation mit geringer Latenz und minimalem Einrichtungsaufwand.

Weitere Informationen finden Sie unter Kafka-Ziel.

Behobene Probleme

• Fehler bei der Replikationsaufgabe von MySQL-Quelle zu MySQL-Ziel

  Wenn ein Datensatz von einem MySQL-Schema in ein anderes, auf derselben MySQL-Serverinstanz ausgeführtes MySQL-Schema repliziert wurde und eine Kontrolltabelle in die Replikation eingeschlossen wurde, schlug CDC mit dem folgenden Fehler fehl:

  Process crashed with signal 11

• SAP Extractor-Konnektor: Tabelle angehalten, wenn eine Aufgabe fortgesetzt wurde

  Das Fortsetzen einer Aufgabe, während sich eine Tabelle noch in vollständigen Ladevorgang befand, führte dazu, dass der Extraktionsauftrag fehlschlug und die Tabelle angehalten wurde.

Behobene Probleme

• PostgreSQL-Ziel –Inkorrektes Fehlerverhalten

  Wenn das Laden der CSV-Datei in die Tabelle der Nettoänderungen in Qlik fehlschlug, wurde ein wiederherstellbarer Fehler zurückgegeben (was zu einer Endlosschleife führt), anstatt zur Nacheinander-Anwendung zu wechseln.

• Lite-Konnektoren für SaaS-Anwendungen

  Während des vollständigen Ladevorgangs schlugen Aufgaben manchmal mit dem folgenden Fehler fehl, da die Verbindung von Amazon aktiv verweigert wurde:

  Unable to execute HTTP request: Connect to s3.amazonaws.com:443

  Das Problem wurde durch die Implementierung eines Wiederholungsmechanismus mit maximal drei Wiederholungen vor Auftreten des Fehlers behoben.

• Microsoft SQL Server-Quelle – Fehler bei der Protokolldekomprimierung

  Ein Fehler trat beim Dekomprimieren eines Transaktionsprotokolls auf, das verschlüsselte Blöcke enthielt. Das Problem wurde behoben, indem das Protokoll in solchen Fällen komprimiert belassen wurde.

• Netsuite Suite Analytics-Quelle - CDC-Wiederaufnahme-Fehler

  Beim Wiederaufnehmen einer CDC-Aufgabe nach einer Änderung an der Quelle schlug die Aufgabe manchmal mit dem folgenden Fehler fehl:

  Cannot change column title from type VARCHAR(8000) to VARCHAR(3) because reducing the byte-length of a varchar is not supported.

• Microsoft SQL Server-Quelle – falsche Fehler

  Aufgrund einer unnötigen Validierungsprüfung für bestehende Dateien wurden beim Verwenden eines alternativen Sicherungsordners redundante Fehler angezeigt.

Databricks-Primärschlüsselunterstützung

Ab dieser Version erstellt die Datenaufgabe einen Primärschlüssel für Databricks-Delta-Zieltabellen unter Verwendung des RELY-Schlüsselworts. Obwohl Databricks keine Primärschlüsselbeschränkungen durchsetzt, wird davon ausgegangen, dass Primärschlüssel mit dem RELY-Schlüsselwort keine Duplikate aufweisen und daher von Databricks zur Abfrageoptimierung verwendet werden können.

Voraussetzungen:

• Sie müssen einen Katalog in den Konnektor-Einstellungen auswählen

• Databricks 14.2 oder höher

Datentyperweiterungen

• IBM DB2 for iSeries-Quelle: Unterstützung für die folgenden Datentypen wurde hinzugefügt: BINARY-DECIMAL und ZONED-DECIMAL

• Databricks-Ziel: In früheren Versionen wurde BYTES STRING zugeordnet. Ab dieser Version wird es VARCHAR (Länge in Bytes) zugeordnet.

• Google Cloud BigQuery-Ziel: Der JSON-Untertyp wird jetzt vom Google Cloud BigQuery-Ziel unterstützt.

PostgreSQL-basierte Quelle: Partitionierte Tabellen werden jetzt standardmäßig unterstützt

Die Replikation (vollständiges Laden und CDC) von Partitionen und Unterpartitionen (und Unter-Unterpartitionen) aus PostgreSQL-basierten Datenquellen wird jetzt standardmäßig unterstützt.

Google Cloud BigQuery-Ziel: Unterstützung für die Fehlerbehandlung bei Datenkürzung

Das Google Cloud BigQuery-Ziel unterstützt jetzt die Fehlerbehandlung bei Datenkürzung. Wenn ein Datenkürzungsfehler auftritt, können Sie jetzt wählen, ob der Datensatz in der Ausnahmen-Steuertabelle protokolliert (Standard), der Datensatz ignoriert, die Tabelle angehalten oder die Aufgabe beendet werden soll.

Neu unterstützte Versionen

Die folgenden Quell- und Ziel-Endpunktversionen werden jetzt unterstützt:

• MariaDB (lokal) und Amazon RDS für MariaDB: 11.4

• MySQL (lokal), MySQL Percona, Google Cloud SQL for MySQL, Amazon RDS for MySQL und Microsoft Azure Database for MySQL – Flexible Server: 8.4

• PostgreSQL (lokal), Google Cloud SQL for PostgreSQL, Amazon RDS for PostgreSQL und Microsoft Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server: 17.x

Neu unterstützte Treiberversionen

IBM Data Server Client 11.5.9 wird jetzt für die folgenden DB2-Quellen unterstützt:

• IBM DB2 for LUW

• IBM DB2 for z/OS

End-of-Life-Quell- und Treiberversionen

• End-of-Life-Quellen und -Ziele: Die Unterstützung für Microsoft Azure Database for MySQL und Microsoft Azure Database for PostgreSQL, die von Microsoft offiziell eingestellt wurden, wurde eingestellt.

• End-of-Life-Quellversionen: Die Unterstützung für IBM DB2 for iSeries 7.2, die EOL ist, wurde eingestellt.

• End-of-Life-Treiberversionen: Die Unterstützung für IBM Data Server Client 11.5.6 wurde eingestellt.

Behobene Probleme

• HSTS-Unterstützung

  HSTS war auf dem Rechner für Qlik Data Gateway – Datenbewegung nicht aktiviert.

• Data Movement Gateway-Installation fehlgeschlagen

  Die Installation von Data Movement Gateway auf Redhat Version 9.7 schlug mit dem Fehler „OPENSSL_3.4.0 nicht gefunden“ fehl.

• PostgreSQL 15.7-Quelle – Keine Daten während CDC erfasst

  Während CDC las die Aufgabe immer wieder dieselben WAL-Einträge und verarbeitete dieselbe Stream-Position.

• SAP ODP – CDC-Fehler

  Nachdem eine CDC-Aufgabe während Änderungen (z. B. aufgrund eines Konnektivitätsproblems) angehalten wurde, führte die Wiederaufnahme der Aufgabe manchmal zu Zeilenlängenfehlern.

• Fehlende Quellverbindungsprotokolle

  Quellverbindungsprotokolle waren nach dem Ausführen einer Aufgabe, die einen Vorschau- oder Lite-Konnektor verwendete, nicht verfügbar.

• Überwachung – Fehlende Informationen

  Die Registerkarte Überwachen zeigte keine Fehlermeldung an, wenn eine Tabelle während der CDC-Phase einer Aufgabe für „Vollständiges Laden und CDC“ angehalten wurde.

Unterstützung für die Erstellung von Wissens-Marts in Databricks

Zuvor wurden Wissens-Marts nur in Snowflake unterstützt. Sie können Wissens-Marts und dateibasierte Wissens-Marts jetzt auch in Databricks erstellen und ausführen.

Behobene Probleme:

Aufgaben schlugen während der Vorbereitung zeitweise mit dem folgenden Fehler fehl:

The request was canceled due to the configured HttpClient.Timeout of 300 seconds elapsing.

Behobene Probleme:

Wenn die interne Eigenschaft „metadataschema“ mit Sonderzeichen definiert wurde, schlug die Aufgabe während CDC fehl.

Behobene Probleme:

• Produktionswarnungen in der Region EU-Central-1

  Bei Kunden in der Region EU-Central-1 kam es bei der Verwendung von Data Movement Gateway häufig zu Produktionsalarmen.

• Jira-Datenquelle: Hängende Tabelle

  Bei der Replikation von Daten aus Jira blieb die Tabelle USERS bei der ersten Ausführung im Status „In Warteschlange gestellt“ hängen, während die anderen Tabellen erfolgreich geladen wurden.

• Überwachungsproblem

  Die CDC-Überwachung fehlte in der Aufgabenüberwachung.

• Fehler bei der Oracle-to-Oracle-Replikation

  Oracle-zu-Oracle-Replikationsaufgaben schlugen manchmal aufgrund einer falschen Berechnung der String-Länge fehl.

• Sicherheit

  Die Java-Serverkomponente (sqlite-jdbc) wurde aufgrund einer bekannten Sicherheitslücke in früheren Versionen auf 3.47.0 aktualisiert.

• Fehler beim Starten einer Aufgabe

  Der Fehler „Keine Lizenz für die Datenbank“ trat manchmal auf, wenn eine Aufgabe zum ersten Mal im Wiederaufnahmemodus gestartet wurde, ohne zuvor gestartet worden zu sein.

• Salesforce-Konnektorproblem mit neuen Datensätzen

  Das Hinzufügen neuer Datensätze zu einer Bereitstellungsaufgabe mit einer Salesforce-Datenquelle führte dazu, dass die Aufgabe mit dem Fehler „Tabelle nicht vorhanden“ fehlschlug.

Behobene Probleme:

• Verbindungsfehler bei Speicheraufgaben

  Speicheraufgaben schlugen mit einem Verbindungsfehler fehl, der einen Neustart des Gateways erforderte.

• DB2-Treiberinstallation fehlgeschlagen

  Die Installation des DB2-Treibers schlug fehl, wenn der Zugriff auf den Ordner /tmp eingeschränkt war.

• Verbindungsaufbau zu Qlik Cloud dauerte zu lange

  Nach einem Upgrade auf Data Movement Gateway Version 2024.11.65 dauerte der Verbindungsaufbau zu Qlik Cloud übermäßig lange. Das Problem wurde durch Hinzufügen eines Abbruch-Tokens mit einer zweiminütigen Zeitüberschreitung behoben.

• Dienst stürzte nach Upgrade ab

  Nach dem Upgrade auf Data Movement Gateway 2024.11.67 stürzte der externe Datenanbieterdienst (der von Lite-Konnektoren verwendet wird) aufgrund von Zugriffsbeschränkungen auf den Ordner /tmp ab.

• Sicherheits-Fixes

  Die folgenden Komponenten wurden aufgrund von bekannten Sicherheitslücken durch neuere Versionen ersetzt:

  • SQLite 3.49.1

  • Java Runtime Engine 17.0.15

  • org.bouncycastle:bcpkix-fips 2.0.7 (bcpkix-fips-2.0.7.jar)

  • org.bouncycastle:bc-fips 2.0.0 (bc-fips-2.0.0.jar)

• Wissensdatenbanken – Dateifreigabe (SMB)

  Die Verbindung zu SMB schlug mit dem folgenden Fehler fehl:

  SmbConnection' object has no attribute 'docs_path'

• Vorbereitungsfehler

  Wenn eine Aufgabe zum zweiten Mal vorbereitet wurde und nach der ersten Vorbereitung eine DDL auftrat, schlug der Vorbereitungsvorgang manchmal mit dem folgenden Fehler fehl (Auszug):

  Could not find match between landing metadata with gateway task metadata for the following tables: <name>

• Problem mit der Datenvorschau

  Die Option für die Datenvorschau funktionierte nicht, wenn ein Microsoft SQL Server-Ziel verwendet wurde.

Verbesserungen:

• Unterstützung für Qlik Cloud Government DoD hinzugefügt

  In dieser Version wurde Unterstützung für die Verwendung von Data Movement Gateway mit Qlik Cloud Government DoD hinzugefügt.

Verbesserungen:

• Steuerung, wann die Richtlinie zur Behandlung von Tabellenfehlern ausgelöst wird

  Zu den Einstellungen für die Behandlung von Tabellenfehlern bei Replikation und Bereitstellung wurde eine neue Einstellung für Anzahl der Wiederholungsversuche vor der Rückgabe eines Tabellenfehlers hinzugefügt. Bisher wurde beim Auftreten eines Tabellenfehlers die Tabelle angehalten oder die Aufgabe gestoppt (je nach der gewählten Fehlerbehandlung). Dies führte manchmal dazu, dass Tabellen während des SaaS-Anwendungswartungsfensters ausgesetzt wurden. Mit dieser neuen Option ist es nun möglich, festzulegen, wie oft die Tabelle erneut versucht werden soll, bevor die Richtlinie zur Behandlung von Tabellenfehlern ausgelöst wird. Diese Option ist besonders nützlich, wenn Ihre SaaS-Anwendung regelmäßig gewartet wird, da Sie die Standardanzahl der Wiederholungsversuche (3) außer Kraft setzen können, sodass die Wartung abgeschlossen werden kann, ohne dass die Richtlinie zur Behandlung von Tabellenfehlern ausgelöst wird.

  Tabellenfehlerbehandlung

  InformationshinweisDiese Option wird nur für Aufgaben angezeigt, die mit einem Lite- oder Standard-SaaS-Anwendungskonnektor konfiguriert wurden.

• Vorschaudaten enthalten jetzt auch Spalten-Datentypen

  Bei der Vorschau einer SQL-Transformation enthalten die Ergebnisse jetzt die Datentypen der Spalten.

  Vorschau der Daten

Verbesserungen:

• Rollover und Bereinigung von Replikationsprotokolldateien

  Für die Replikationsprotokolldateien auf dem Gateway-Rechner wurde eine Rollover- und Bereinigungsrichtlinie implementiert. Die Rollover-Richtlinie verhindert, dass die Protokolldateien zu groß werden (was sich auf die Leistung und die Analyse auswirkt), während die Bereinigungsrichtlinie verhindert, dass sich Protokolle ansammeln und übermäßig viel Speicherplatz belegen.

Behobene Probleme:

• Falscher Tabellenstatus nach Ladevorgang

  Beim Laden einer ausgesetzten Tabelle war der in der Überwachung angezeigte Tabellenstatus manchmal nicht korrekt.

• Zeitüberschreitung bei Vorbereitungsvorgang

  Bei der Vorbereitung einer Bereitstellungsaufgabe nach dem Hinzufügen eines Datensatzes kam es manchmal zu einer Zeitüberschreitung bei der Katalogisierung von Extras. Das führte dazu, dass der Vorbereitungsvorgang fehlschlug.

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

• Vorbereitungsfehler beim Hinzufügen einer neuen Tabelle

  Beim Hinzufügen einer neuen Tabelle zu einer Replikations-Aufgabe und Klicken auf Vorbereiten tritt manchmal der folgende Fehler auf:

  Prepare data task failed: Object reference not set to an instance of an object.

• Behobene Schwachstellen

  Die folgenden Data Movement Gateway Setup-Dateien wurden auf Versionen ohne bekannte Schwachstellen aktualisiert:
  

  • java

  • jetty-io-<version>.jar

  • jetty-http-<version>.jar

  • spring-expression-<version>.jar

  • spring-core-<version>.jar

  • spring-context-<version>.jar

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

• IBM DB2 for LUW-Verbindungsfehler

  Nach dem Upgrade auf Data Movement Gateway 2024.11.54 schlug die Verbindung zur Datenbank fehl.

• Vorbereitungsfehler

  Das Vorbereiten der Datenaufgabe schlug fehl, wenn die Aufgabe mit einer SaaS-Anwendungsquelle und einem Google BigQuery-Ziel konfiguriert war.

• Aufgaben mit Java-basierten Quellen schlugen nach dem Upgrade fehl

  Aufgaben mit Java-basierten Datenquellen schlugen nach einem Upgrade auf Data Movement Gateway 2024.11.54 fehl.

• Snowflake-Ziel: Aufgaben wechselten während CDC manchmal in den „Nacheinander“-Modus.

  Wenn während CDC eine STRING-Spalte in einer Quelltabelle 65536 Bytes überschritt, wurden die Daten in der STRING-Zielspalte abgeschnitten. Die Aufgabe wechselte dann in den „Nacheinander“-Anwendungsmodus.

• Sicherheit

  Die Dateien java_file_factory.jar und arep-google-cloud.jar wurden auf Versionen ohne bekannte Sicherheitslücken aktualisiert.

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

• Vollständiges Laden ohne Berücksichtigung der Aufgabeneinstellungen

  Beim vollständigen Laden verwarf die Aufgabe die Zieltabellen und erstellte sie neu, obwohl die Aufgabe mit Wenn Zieltabelle bereits vorhanden ist: Ignorieren konfiguriert war.

• Falsche Anzahl von Datensätzen

  Nach dem Anhalten und Vorbereiten einer bestehenden Replikationsaufgabe mit dem Replikationsmodus „Vollständiges Laden und Änderungen anwenden“ wurde die Anzahl der verarbeiteten CDC-Datensätze erhöht, was zu einer falschen Anzahl führte.

• JIRA-Quellkonnektor

  Wenn ein neuer Datensatz zu einer bestehenden Aufgabe hinzugefügt wurde, schlug die Aufgabe mit der folgenden Fehlermeldung fehl:

  Could not find a match between landing metadata and gateway task metadata for the following tables: <name>

• Testverbindung fehlgeschlagen

  Testverbindungen zu SAP- und SQL-basierten Quellen schlugen fehl.

• Upgrade

  Nach dem Upgrade des Gateways wurden Aufgaben manchmal nicht wie erwartet fortgesetzt.

Unterstützung für Snowpipe Streaming

Zuvor war das Massenladen die einzige Methode, um Daten in Snowflake zu laden. Jetzt können Kunden entweder Massenladen oder Snowpipe Streaming verwenden, um ihre Daten in Snowflake einzubinden oder zu replizieren.

Die Vorteile von Snowpipe Streaming gegenüber Massenladen sind unter anderem:

• Kostengünstiger: Da Snowpipe Streaming nicht das Snowflake Warehouse verwendet, dürften die Betriebskosten deutlich niedriger ausfallen. Dies hängt jedoch vom jeweiligen Anwendungsfall ab.
• Geringere Latenz: Da die Daten direkt an die Zieltabellen (und nicht bereitgestellt) werden, sollte die Replikation von der Datenquelle an das Ziel schneller verlaufen.

Behobene Probleme

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

• Microsoft Fabric: Verbindungsproblem

  Wenn Sie mit dem Microsoft Fabric-Konnektor nach Datenbanken suchten, trat der folgende Fehler auf (Auszug):

  Create connection failed'' with error 'java.lang.NoSuchMethodError

  Das Problem wurde durch eine Inkompatibilität mit dem JDBC-Treiber 12.9.0-preview.jar verursacht, der mit dem Treiberinstallations-Dienstprogramm installiert wurde. Das Dienstprogramm ist jetzt aktualisiert und installiert einen kompatiblen Treiber.

• Neustart des Java-Servers fehlgeschlagen

  Nach einem Upgrade von Data Movement Gateway oder einem Neustart des Data Movement Gateway-Dienstes konnte der Java-Server (erforderlich für Java-basierte Konnektoren wie SAP ODP) nicht gestartet werden.

• Verstärkung der Sicherheit

  • Die End-to-End-Verschlüsselung wurde für Protokollierbefehl-Nutzlasten, die vom Kunden gehostete Protokolle vom Qlik Cloud Aktivitätscenter „Administration“ zurückgaben, nicht gegenseitig durchgesetzt.

  • Die von Data Movement Gateway verwendete SQLite-Version wurde aufgrund einer Sicherheitslücke in Version 3.42.0 aktualisiert (CVE-2023-7104).

  • Die von Data Movement Gateway verwendete com.h2database-Datei wurde aufgrund einer Sicherheitslücke in Version h2-2.1.212 aktualisiert (CVE-2022-45868).

Dieser Patch behebt das folgende Problem beim Verschieben von Daten aus einer IBM DB2 for iSeries-Datenquelle:

Wenn Sie den iSeries Access ODBC-Treiber 07.01.026 oder höher verwenden, schlägt die Aufgabe während CDC mit einem „Fehler beim Parsen“ fehl.

Standard

OAuth-Unterstützung für Databricks-Ziel

Kunden können jetzt eine Verbindung zum Databricks-Ziel über die OAuth-Authentifizierung herstellen. Dies ist die von Databricks empfohlene Methode zur Kontoauthentifizierung. Die Authentifizierung über einen persönlichen Zugriffstoken wird aus Gründen der Abwärtskompatibilität vorerst verfügbar bleiben, gilt aber als weniger sicher als OAuth.

Behobene Probleme

• Problem mit parallelem Laden

  Wenn ein Datensatz mit parallelem Laden definiert wurde und das vollständige Laden anschließend deaktiviert wurde, führte die Aufgabe dennoch ein vollständiges Laden dieses Datensatzes durch, auch wenn sie ab einem Zeitstempel wieder aufgenommen wurde.

2024.11.24

Patch

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

• SAP ODP-Quelle: Fehler bei der Metadatengenerierung

  Die Metadatengenerierung würde für Tabellen mit einem Punkt im Namen fehlschlagen (z.B. Abschr.Bereich).

• Aufgabenwiederherstellung

  Aufgaben konnten nur einmal wiederhergestellt werden, wenn sie während des vollständigen Ladens aufgrund eines Umgebungsproblems fehlschlugen. Jetzt werden sie so oft wiederhergestellt, wie unter Einstellungen > Fehlerbearbeitung > Umgebungsbezogene Fehler > Maximale Anzahl Wiederholungsversuche festgelegt ist.

Verbesserungen

PostgreSQL-Failover-Zertifizierung

Die Arbeit mit einer sekundären Datenbank nach einem Failover wurde mit den folgenden Datenquellen zertifiziert (auf die jeweils über den PostgreSQL-Quellkonnektor zugegriffen werden kann):

• Google Cloud SQL for PostgreSQL
• Amazon RDS for PostgreSQL
• PostgreSQL (lokal)

Siehe auch: Einrichten von Failover

Verbesserung der MySQL-Leistung

Wenn in früheren Versionen ein MySQL-basierter Quellendpunkt in einer Aufgabe verwendet wurde, die mit begrenzter LOB-Größe konfiguriert war, nutzte Data Movement Gateway Quell-Lookup, um die LOB-Spalten zu lesen. Jetzt liest Data Movement Gateway die LOB-Spalten direkt aus „binlog“, wodurch sich die Leistung verbessert.

Datentyp-Zuordnungsänderungen

Die Zuordnungen zu LOB-Spalten wurden für die Ziele Amazon Redshift und Snowflake geändert.

Amazon Redshift-Ziel

• BLOB ist jetzt VARBYTE(16777216) zugeordnet
• NCLOB ist jetzt NVARCHAR(65535) zugeordnet
• CCLOB ist jetzt NVARCHAR(65535) zugeordnet

Snowflake-Ziel

• BLOB ist jetzt BINARY zugeordnet (8388608)
• NCLOB ist jetzt NVARCHAR(16777216) zugeordnet
• CLOB ist jetzt NVARCHAR(16777216) zugeordnet

Neu unterstützte Datentypen

• IBM DB2 for LUW-Quelle

  Unterstützt jetzt den BOOLEAN-Datentyp (ab DB2 for LUW 11.5).

• Google BigQuery-Ziel

  Unterstützt jetzt den BIGNUMERIC-Datentyp.

Erweiterte Zielunterstützung für die DDL-Verlaufskontrolltabelle

In früheren Versionen von Data Movement Gateway wurde die DDL-Verlaufskontrolltabelle nur mit Databricks- und Microsoft Fabric-Zielen unterstützt. Diese Version bietet Unterstützung für die folgenden zusätzlichen Zielkonnektoren:

• Amazon Redshift
• Amazon S3
• Google Cloud Storage
• Snowflake

Siehe auch: DDL-Verlauf

Unterstützung für die Verwendung eines Nicht-Superusers mit Google Cloud SQL für PostgreSQL

Ab dieser Version ist es möglich, bei der Replikation von Google Cloud SQL für PostgreSQL ein Nicht-Superuser-Konto anzugeben.

Siehe auch: Verwenden eines Kontos ohne die Rolle „superuser“

Neu zertifizierte Plattformen und Treiberversionen

• Databricks-Ziel

  15.4 LTS

• Oracle-Quelle und -Ziel

  23ai

  Informationshinweis

  • Oracle 23ai-Quelle und -Ziel sind nur für Oracle Standard Edition zertifiziert.
  • Die Oracle 23ai-Quelle wird nur mit TDE-Verschlüsselung unterstützt.

• Databricks-Treiber-Update

  Für das Verschieben von Daten zu Databricks ist jetzt der Simba Spark ODBC-Treiber 2.8.2 oder höher erforderlich. Kunden sollten entweder das Treiberinstallationsprogramm ausführen oder den Treiber manuell installieren.

  Siehe auch: Treibereinrichtung

Ende der Unterstützung

Die Unterstützung wurde für die folgenden Datenquellenversionen eingestellt:

• PostgreSQL 12.x
• IBM DB2 für z/OS: z/OS 2.4
• Databricks 9.1

Behobene Probleme

• Konnektor für SAP HANA (Datenbank): Fehler bei der Erstellung der __CT-Tabelle

  Wenn der Replikationsmodus auf Änderungen speichern festgelegt war und die Tabelle eine .INCLUDE-Spalte enthielt, konnte die Aufgabe die __CT-Tabelle im Ziel nicht erstellen.

• Lake-Bereitstellungsaufgabe: Irreführender Fehler

  Die Aufgabe schlug fehl und es wurde die Fehlermeldung „Keine Lizenz für Datenbank“ angezeigt, wenn der geheime Schlüssel für Azure Data Lake Storage abgelaufen war.

• Amazon S3-Zielkonnektor: Alte Dateien wurden nicht gelöscht

  Ältere Dateien wurden bei der Ausführung einer neuen Aufgabe nicht gelöscht. Dies konnte dazu führen, dass die Aufgabe aufgrund von duplizierten Datensätzen oder nicht übereinstimmenden Datensätzen fehlschlug.

   

• SAP HANA (Datenbank)-Quelle: Verbindungsfehler aufgrund einer benutzerdefinierten Tabelle

  Bei der Auswahl einer benutzerdefinierten Tabelle für die Replikation trat der Fehler „Funktion nicht unterstützt: benutzerdefinierter Typ kann nicht ausgewählt werden“ auf. Das Problem wurde behoben, indem benutzerdefinierte Tabellen (die nicht unterstützt werden) aus der Tabellenauswahl ausgeschlossen wurden.

• Microsoft Fabric-Zielkonnektor: Fehler bei der Wiederherstellung

  Der Fehler „Konvertierung fehlgeschlagen“ trat manchmal nach der Wiederherstellung eines Verbindungsfehlers auf, der während CDC aufgetreten war.

• Databricks-Zielkonnektor: CDC-Fehler beim Arbeiten ohne LOB-Unterstützung

  Wenn die LOB-Unterstützung deaktiviert war, schlug CDC beim Versuch, die Änderung in die __ct-Tabelle einzufügen, mit der Meldung „nicht genügend Datenspalten“ fehl. Dieser Fehler trat bei der Arbeit im Modus „Änderungen speichern“ auf. Dies ist der einzige Modus, der für Bereitstellungsaufgaben zur Verfügung steht.

• MySQL-Quelle zu Snowflake-Ziel: CDC-Fehler

  Bei der Replikation einer „NOT NULL“-Spalte mit dem Datentyp „mediumtext“ während CDC schlug die Aufgabe manchmal mit folgendem Fehler fehl:

  A NOT NULL constraint violation occurred on LOB column from MySQL source

• Microsoft Fabric-Zielkonnektor: Abschneidefehler

  Beim Einfügen einer VARCHAR-Spalte trat der folgende Abschneidefehler auf:

  String or binary data would be truncated while reading column of type 'VARCHAR'

  Das Problem wurde durch Vervielfältigen der VARCHAR-Spalte in Microsoft Fabric behoben.

Neue Features

Unterstützung für die Angabe zusätzlicher ODBC- und JDBC-Verbindungseigenschaften wurden im Snowflake-Zielkonnektor hinzugefügt.

Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Verbindungseigenschaften.

Behobene Probleme

• Metadaten wurden nicht aktualisiert

  Wenn ein Primärschlüssel in der Quelle geändert wurde, wurden die Ziel-Metadaten nach einem Neuladen nicht aktualisiert.

• Amazon S3-Ziel

  Nach dem Erstellen und Ausführen einer neuen Aufgabe wurden verbleibende Dateien aus früheren Aufgaben nicht aus dem Tabellenspeicherort gelöscht.

• SAP HANA-Quelle

  Der Versuch, eine Verbindung zu einer SAP HANA-Quelle mit Hilfe von protokollbasiertem CDC herzustellen, führte zu folgendem Fehler:

  Cannot select user-defined type

2024.5.41

Patch

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

• Amazon S3-, Google Cloud Storage- und Qlik Cloud-Ziele: Anführungszeichen für leere String-Werte

  Leere Strings werden jetzt in der CSV-Datei in Anführungszeichen gesetzt, um sie von NULL-Werten zu unterscheiden.

• Databricks-Ziel: Daten stimmen nicht überein

  In bestimmten Szenarien kann es zu einer Nichtübereinstimmung zwischen den Quell- und Zieldaten kommen.

• Databricks-Ziel: CDC-Fehler durch Deaktivierung der LOB-Unterstützung verursacht

  Die Deaktivierung der LOB-Unterstützung in der Bereitstellung führte dazu, dass CDC mit folgendem Fehler fehlschlug (Auszug):

  Cannot write to '<name>__ct', not enough data columns

• Microsoft Fabric-Ziel: Fehler in der Verbindung führt zu CDC-Ausfall

  Das Anwenden von Änderungen auf das Ziel nach der Wiederherstellung nach einem Verbindungsfehler schlug manchmal mit der Fehlermeldung „Konvertierung fehlgeschlagen“ fehl.

2024.5.35

Patch

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

• Microsoft Fabric-Ziel: Problem mit der Datentypkonvertierung

  Während einer Speicheraufgabe wurde der Datentyp NVARCHAR(3500) fälschlicherweise in VARCHAR(10500) statt in VARCHAR(8000) (dem maximal zulässigen Wert) konvertiert, was zu einem Fehler führte.

• IBM DB2 für LUW-Quelle: Unterstützung für GRAPHIC-Datentyp mit Codepage 941 (Japanisch)

  Wenn die Quelltabelle einen GRAPHIC-Datentyp mit der Codepage 941 (Japanisch) enthalten hätte, wäre der folgende Fehler aufgetreten (Auszug):

  Unexpected CCSID '941' in column 'PNTNM'

2024.5.32

Patch

Nach der Aktualisierung des Benutzernamens und des Kennworts im Quellkonnektor von Workday Reports und dem anschließenden Neuladen der Aufgabe trat die Fehlermeldung „Ungültiger Benutzername oder Kennwort“ auf, obwohl die Anmeldedaten korrekt waren. Dieses Problem ist nun behoben.

Patch

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

Sicherheit

Die Version Oracle Java Standard Edition 17.0.8, die mit Data Movement Gateway ausgeliefert wird, weist mehrere bekannte Schwachstellen auf. Mit diesem Patch wird 17.0.8 durch 17.0.12 ersetzt, was die Probleme behebt.

Salesforce-Quelle

Während CDC wurden bei jeder Änderung mehrere INSERT-Vorgänge in die zugehörige Tabelle „_ct“ eingefügt (statt nur eines). Dies erhöhte die Anzahl der Datensätze in der Tabelle „_ct“ erheblich.

Standard

Patch

Dieser Patch behebt die folgenden Probleme:

Schwachstelle des Snowflake JDBC-Treibers

Am 14. August 2024 gab Snowflake einen Sicherheitshinweis zu Snowflake JDBC-Treibern >= 3.2.6 & <= 3.19.1 heraus, von denen einige mit früheren Versionen von Data Movement Gateway verwendet wurden. Die Schwachstelle wurde in Snowflake JDBC Driver 3.20 gepatcht, der Version, die jetzt mit dem Treiberinstallationsprogramm installiert wird. Bestehende Kunden sollten ihren Treiber so schnell wie möglich aktualisieren. Folgen Sie dazu dem Verfahren zum Aktualisieren des Treibers, das unter Treibereinrichtung beschrieben wird.

Oracle-Quelle

• Bei der Verwendung des Wiederherstellungsereignisses 11.22 kam es bei der Verarbeitung mehrerer INSERTs auf einer komprimierten Seite, die vor den INSERTs nicht komprimiert war, zu fehlenden INSERTs.
• In seltenen Fällen führte eine fehlerhafte Analyse von DELETE-Ereignissen im Wiederherstellungsprotokoll-Datensatz zu einer Warnung, die besagte, dass das DELETE-Ereignis im Wiederherstellungsprotokoll eine unbekannte Struktur enthält, gefolgt von verschiedenen Problemen.

SAP Extractor-Quelle

Die Anweisungen in der YAML-Datei wurden aktualisiert, um die korrekte Version des SAP Java Connectors wiederzugeben.

Snowflake-Ziel

Bei der Verwendung von Data Movement Gateway zum Verbinden mit dem Snowflake-Ziel über einen Proxy schlug die Verbindung mit dem folgenden Fehler fehl:

500 Failed to connect to Data Movement Gateway

Patch

Patch

Behobene Probleme

• Oracle-Quelle

  • Wenn das Wiederherstellen-Ereignis 11.22 verwendet wurde, kam es manchmal in mehreren INSERT-Vorgängen zu fehlenden INSERTs.

  • Nach dem Upgrade von Oracle 19g auf den Patch Juli 2024 wurden UPDATE-Vorgänge manchmal nicht erfasst, und es wurde die folgende Warnung angezeigt:

    A compressed row cannot be parsed

• Snowflake-Ziel

  Wenn die Aufgabeneinstellungen für die Erstellung des Kontrolltabellenschemas konfiguriert waren, schlug die Aufgabe mit folgendem Fehler fehl:

  Failed to delete directory

• Geplante CDC

  Wenn eine Aufgabe für regelmäßige Ausführung geplant war, schlug sie manchmal mit folgendem Fehler fehl:

  The task stopped abnormally

• Hängende Umwandlungs- und Speicheraufgaben

  Umwandlungs- und Speicheraufgaben blieben manchmal übermäßig lange in der Warteschlange hängen.

• Metadata Manager

  Aufgaben schlugen fehl, wenn das Funktions-Flag use_manipulation_pk_for_apply mit der Replikation von Speicheränderungen verwendet wurde.

• Lange Zeitüberschreitung führte zu Problemen mit SaaS-Anwendungsquellen

  Die S3-Zeitüberschreitung wurde auf 6 Stunden verlängert, um Probleme zu vermeiden, die sich aus längeren Zeitüberschreitungen ergeben, z. B. Verlust des Tokens zum Herunterladen der Dateien.

Standard

Verbesserungen

• Dem Snowflake -Zielkonnektor wurde Schlüsselpaar-Authentifizierung hinzugefügt

  Schlüssel/Paar bietet eine robustere Methode zur Authentifizierung als Benutzer/Passwort für die Verbindung zu Snowflake mit Ihren Servicekonten. Dieser Ansatz wird für Arbeitslasten wie das Laden von Daten (Replikations- oder Bereitstellungsaufgaben) und Umwandlungen empfohlen.

• Unterstützung für den parallelen Abruf von Metadaten aus mehreren Tabellen

  In früheren Versionen schlug das Aktualisieren der Metadaten eines vorhandenen oder neu hinzugefügten Datensatzes manchmal mit einem Fehler fehl. Diese Erweiterung stellt sicher, dass Metadaten ohne Probleme aus mehreren Tabellen parallel abgerufen werden können.

Behobene Probleme

• Datentyp DECIMAL wurde in Google BigQuery fälschlicherweise STRING zugeordnet

  Wenn eine Quelltabelle eine Spalte mit einem DECIMAL-Datentyp enthielt – zum Beispiel DECIMAL (38, 20) –, schlug die Vorbereitung der Speicheraufgabe in Google BigQuery mit folgendem Fehler fehl (Auszug):

  Column <n> in <table name> has incompatible types: STRING, BIGNUMERIC at [93:1]

  Das Problem wurde gelöst, indem der Quelldatentyp DECIMAL in Google BigQuery DECIMAL zugeordnet wurde.

• Schemaregelfehler

  Nach dem Ändern einer bestehenden Schemaregel in einer Datenaufgabe trat folgender Fehler auf:

  QRI SQL error not implemented

• Fehlende /QTQVC/QRI Tabelle aus SAP-Transport

  Bei der Vorbereitung einer Bereitstellungsaufgabe, bei der eine Verbindung mit einer SAP-Anwendungsquelle hergestellt wurde, wurde die Aufgabe zwar erfolgreich abgeschlossen, aber in der Protokolldatei repsrv.log wurde der folgende Fehler gemeldet:

  Invalid object name 'hk1./QTQVC/QRI'

Standard

Verbesserungen

• Unterstützung für Metadatenänderungen in Replikations- und Lake-Bereitstellungsaufgaben ohne Notwendigkeit zum Verwerfen und Neuerstellen aller Tabellen

  Bisher wurden alle Tabellen bei einer Metadatenänderung verworfen und neu erstellt, selbst wenn die Metadatenänderung nicht alle Tabellen betraf. Jetzt werden nur die geänderten Tabellen verworfen und neu erstellt, wodurch die Leistung verbessert wird.

• Unterstützung automatischer Ladevorgänge neuer Tabellen in Replikationsaufgaben

  Tabellen, die in der Quelldatenbank während der Replikationsdatenaufgabe erstellt wurden und mit dem Einschließen-Muster übereinstimmen, werden jetzt automatisch während der Erfassung von Änderungsdaten (CDC) aufgenommen.

• Verbesserungen der Microsoft SQL Server-Quelle (MS-CDC)

  • Zeitstempel- und Transaktions-ID-Beibehaltung

    Bisher hat Qlik Talend Data Integration beim Auslesen mehrerer Transaktionen aus Microsoft SQL Server (MS-CDC) die Transaktions-ID und den Zeitstempel nur der ersten Transaktion beibehalten. Dies hat auf dem Ziel so ausgesehen, als ob die Datensätze Teil einer einzigen Transaktion seien. Jetzt behält Qlik Talend Data Integration die Original-Transaktions-ID und den Original-Zeitstempel für jeden einzelnen Datensatz bei. Davon profitieren Kunden, die die Kopfzeilenspalten für Transaktions-ID und Zeitstempel in Änderungstabellen nutzen möchten.

  • Reihenfolge von Transaktions-ID-Bytes

    Bisher wurden die Bytes in der Transaktions-ID in umgekehrter Reihenfolge codiert. Ab dieser Version werden die Bytes in der richtigen Reihenfolge codiert. Informationskunden, die lieber die bisherige Codierung beibehalten möchten, können dies mithilfe von internen Parametern tun. Um Details zu erhalten, wenden Sie sich an den Qlik-Support.

• Unterstützung für das Caching der austauschbaren Authentifizierung durch SHA-2 mit MySQL

  Qlik Talend Data Integration unterstützt jetzt das Caching der austauschbaren Authentifizierung durch SHA-2 (caching_sha2_password) bei der Arbeit mit MySQL-Quellen oder -Zielen, entweder lokal oder in der Cloud. In früheren Versionen wurde nur die native austauschbare Authentifizierung (mysql_native_password) unterstützt.

• Änderungen an der Datentypzuordnung für Amazon Redshift

  BYTES- und BLOB-Datentypen werden für Amazon Redshift nun VARBYTE statt VARCHAR zugeordnet.

Neu zertifizierte Plattformen, Endpunkte und Versionen

• Datenquellen

  • PostgreSQL 16.x

  • MySQL 8.1
  • IBM DB2 für z/OS

• Zielplattformen

  • PostgreSQL 16.x
  • MySQL 8.1
  • Databricks 14.3 LTS

• Treiber

  • SQL Server ODBC-Treiber 18.3

Ende der Unterstützung

Die Unterstützung wurde für die folgenden Datenquellenversionen eingestellt:

• Alle Oracle-Versionen und -Treiber vor Oracle 19.x
• Microsoft SQL Server 2014
• MySQL 5.7
• PostgreSQL 11
• IBM DB2 für LUW 10.5
• IBM DB2 für z/OS: z/OS 2.3

Behobene Probleme

• SAP-Quelle (Anwendung)

  Wenn eine erfasste Cluster-Dokumentänderung alle Zeile aller ihrer erfassten Tabellen gelöscht hat, wurden Meldungen über eine fehlende LÖSCHEN-Vorgänge und unnötige Assertions angezeigt.

• Sicherheitsschwachstellen

  Die Microsoft Authentication Library für Java (MSAL4J) und Bouncy Castle wurden auf Versionen ohne bekannte Schwachstellen aktualisiert.

• Snowflake-Ziel

  • Die Aufgabe ist manchmal fehlgeschlagen, wenn der interne Speicher von Snowflake verwendet wurde.
  • Die Aufgabe ist fehlgeschlagen, wenn der Zielschemaname auf Japanisch Katakana geschrieben war.

• Oracle-Quelle

  Wenn eine Aufgabe mit einer Oracle-Quelle fortgeführt wurde, hat die Aufgabe weiterhin auf ein gelöschtes archiviertes Wiederholungsprotokoll gewartet anstatt einen Abbruch mit einer entsprechenden Fehlermeldung durchzuführen.

Standard

Verbesserungen

• Snowflake-Metadatenschema

  Ab dieser Version wird das Snowflake-Metadatenschema (für bereitgestellte Dateien) erstellt, wenn es nicht vorhanden ist.

Behobene Probleme

• Nachdem eine Änderung an einer Regel Datensatz umbenennen vorgenommen wurde (die den Tabellennamen mit dem Schemanamen zusammenfasste) und eine Ansicht zur Bereitstellungsaufgabe hinzugefügt wurde, schlug die Vorbereiten-Aufgabe mit dem folgenden Fehler fehl:

  QRI SQL error not implemented.

• Die Komponente java_file_factory wurde auf eine Version ohne bekannte Schwachstellen aktualisiert.
• org.postgresql:postgresql wurde auf eine Version ohne bekannte Schwachstellen aktualisiert.
• Beim Verschieben von Daten an SQL Server schlug der Vorbereiten-Vorgang fehl, wenn Indexnamen länger als 128 Zeichen waren. Das Problem wurde behoben, indem die Logik geändert wurde, um kürzere Indexnamen zu erstellen.

• Beim Verschieben von Daten von SQL Server löste ein fehlender Spaltenname in den Tabellendefinitionen eine Benachrichtigungs-Endlosschleife in der Datei repsrv.log mit folgender Meldung aus:

  mssql_resolve_sqlserver_table_column_attributes(...) failed to find column

Standard

Verbesserungen

• Paralleles Abrufen von Metadaten

  Unterstützung für das gleichzeitige Abrufen von Metadaten aus mehreren Tabellen wurde hinzugefügt.

• Verbesserte Überwachungsleistung

  Die Überwachungsinformationen für Bereitstellungs- und Replikationsaufgaben werden jetzt alle 10 Sekunden (statt alle 60 Sekunden) aktualisiert, was genauere Informationen zum aktuellen Status liefert.

• Neu unterstützte Region

  Japan wird jetzt als Qlik Cloud Mandantenregion unterstützt.

Behobene Probleme

• Das Wiederholungsintervall zwischen dem Daten-Gateway und Qlik Cloud wurde fortlaufend erhöht, aber nie zurückgesetzt (es sei denn, der Dienst wurde neu gestartet).
• Beim Verschieben von Daten von einer SaaS-Anwendungsquelle trat bei Tabellen während des Ladevorgangs manchmal ein Fehlerstatus auf.

• Aufgaben mit einer MySQL-Quelle schlugen manchmal während CDC mit folgendem Fehler fehl:

  Read next binary log event failed; mariadb_rpl_fetch error 0 Error reading binary log.

• Zuvor wurden CDC-Audit-Ereignisse nur für Bereitstellungsaufgaben protokolliert. Jetzt werden sie auch für Replikationsaufgaben protokolliert.
• Beim Verschieben von Daten von einem SQL-Server (MS-CDC) dauerte das Starten für Aufgaben mit zahlreichen Tabellen manchmal mehrere Stunden.

• Wenn die Quelltabelle CLOB-Spalten enthielt und der Wert für „LOB-Größe begrenzen“ 10240 überschritt, schlug die Replikation in Snowflake mit dem folgenden Fehler fehl:

  Invalid character length: 0

Standard

Unterstützung für die Installation von Data Movement Gateway unter Red Hat 9.x

Kunden können jetzt Data Movement Gateway unter Red Hat 9.x oder jeder anderen entsprechenden und kompatiblen Linux-Distribution installieren.

Einrichten von Data Movement Gateway

Änderungen an den Data Movement Gateway-Dienstbefehlen

Die Befehle für das Anhalten, Starten und Prüfen des Status des Data Movement Gateway-Diensts haben sich geändert.

Data Movement Gateway-Dienstbefehle

Änderungen an der Datentypzuordnung für Amazon Redshift

• Der Datentyp BOOLEAN, der in Amazon Redshift VARCHAR(1) zugeordnet war, wird jetzt BOOLEAN zugeordnet.
• Die Datentypen BYTES und BLOB, die in Amazon Redshift VARCHAR(1) zugeordnet waren, werden jetzt VARBINARY (Länge) zugeordnet.

Neu unterstützte Datenbanken, Datenbankversionen und Treiberversionen

In diesem Abschnitt werden die neu unterstützten Datenbanken, Datenbankversionen und Treiberversionen aufgelistet.

• Neu unterstützte Datenquellenversionen und -editionen

  Die folgenden Datenquellenversionen werden jetzt unterstützt:

  • Azure Database for MySQL – Flexibler Server (unterstützt über den MySQL-Quellkonnektor)
  • MariaDB 10.4 – 10.11 (zuvor 10.4 und 10.5)

• Neu unterstützte Zieldatenplattformen und-editionen

  Die folgenden Datenzielversionen werden jetzt unterstützt:

  • Azure Database for MySQL – Flexibler Server (unterstützt über den MySQL-Zielkonnektor)
  • Databricks: Databricks 13.3 LTS und Serverless SQL Warehouse

• Neu unterstützte SAP HANA-Treiberversion

  Kunden mit einer SAP HANA-Quelle, die Data Movement Gateway unter Red Hat Linux 9.x installieren möchten, müssen die SAP HANA ODBC 64-Bit-Treiberversion 2.0.19 oder höher installieren.

Ende der Unterstützung für Datenbankversionen

Dieser Abschnitt enthält Informationen zu Datenbankversionen, deren Unterstützung beendet wurde.

• Die Unterstützung für die folgenden Datenquellenversionen wurde eingestellt:

  • Oracle 11.x
  • SAP HANA 1.0

Behobene Probleme

• Wenn Data Movement Gateway ohne Angabe eines Serverkennworts installiert wurde, konnten der Mandant und Proxy-URLs nicht in einem Befehl konfiguriert werden.
• Beim Verschieben von Daten aus einer Salesforce-Datenquelle (SaaS-Anwendung) wurden zahlreiche redundante Warnungen gedruckt, was die Datenladeleistung beeinträchtigte.
• Wenn beim Abrufen von Änderungen für eine SaaS-Anwendungsdatenquelle ein Fehler beim Abrufen der Änderungen für eine der Tabellen auftrat, wurde diese Tabelle ausgesetzt und aus der Pipeline entfernt. Wenn jetzt ein Fehler auftritt, versucht die Aufgabe bis zu drei Mal, die Änderungen abzurufen, bevor die Tabelle ausgesetzt wird.

Standard

Neue Data Lake-Ziele für Replikationsprojekte

Wir erweitern fortlaufend die unterstützen Ziele für das Replikationsprojekt in Qlik Cloud Data Integration. Neben Amazon S3 können Sie jetzt Azure Data Lake Storage (ADLS) und Google Cloud Storage (GCS) für die Data Lake-Zustellung in den Dateiformaten Parquet, JSON oder CSV auswählen.

Behobene Probleme:

• IBM DB2 for LUW-Quellkonnektor

  Die Verbindung zu IBM DB2 for LUW schlug fehl, wenn die Größe der für die Verbindung benötigten Dateien (z. B. das SSL-Clientzertifikat und die Schlüsselspeicherdatei) größer als 4 KB waren.

• Treiber für IBM DB2 for LUW- und IBM DB2 for z/OS-Quellkonnektoren

  Die DB2-Treiberinstallation schlug fehl, wenn das Treiberinstallations-Dienstprogramm verwendet wurde.

Standard

Unterstützung für Microsoft Fabric als Daten-Pipeline-Ziel

Microsoft Fabric wird der immer länger werdenden Liste der Data Warehouses hinzugefügt, die als Ziele in Daten-Pipeline-Projekten verwendet werden können.

Behobene Probleme:

Die Snowflake-Treiberversion im Treiberinstallations-Dienstprogramm wurde aktualisiert.

Standard

Erweiterte Unterstützung für private Verbindungen

Eine private Verbindung kann verwendet werden, um zu gewährleisten, dass Ihr Datenverkehr sicher und konform ist. Sie vereinfacht sowohl das Netzwerkmanagement als auch die Sicherheit Ihrer VPC (Virtual Private Cloud), ohne geöffnete eingehende Firewall-Ports, Proxy-Geräte oder Routingtabellen zu benötigen. Qlik Cloud Data Integration unterstützt bereits private Verbindungen zu Daten-Pipeline-Zielen von Snowflake, Microsoft SQL Server und Amazon S3. Ab dieser Version können Kunden zusätzlich private Verbindungen nutzen, wenn sie Daten zu Databricks, Microsoft Azure Synapse, Google BigQuery und Amazon Redshift verschieben.

PostgreSQL-basierte Datenquellen

• Alle PostgreSQL-basierten Datenquellen – Unterstützung für Mehrbereichsdatentypen: Die folgenden Mehrbereichsdatentypen werden jetzt für alle PostgreSQL-basierten Datenquellen (lokal und Cloud) unterstützt.

  • INT4MULTIRANGE
  • INT8MULTIRANGE
  • NUMMULTIRANGE
  • TSMULTIRANGE

• AWS Aurora Cloud for PostgreSQL-Datenquelle – Unterstützung für Nicht-Superuser-Rolle: Der Benutzer, der im PostgreSQL-Konnektor angegeben ist, benötigt nicht mehr die Superuser-Rolle, um Daten von einer AWS Aurora Cloud for PostgreSQL-Datenquelle zu verschieben. Das ist besonders nützlich für Organisationen mit Unternehmenssicherheitsrichtlinien, die keine Zuweisung von Superuser-Zugriff zu nicht berechtigten Benutzern zulassen.

Microsoft Azure SQL (MS-CDC)-Datenquelle: Unterstützung für Georeplikation

Kunden, die Daten aus einer Microsoft Azure SQL (MS-CDC)-Datenquelle verschieben, können jetzt eine Georeplikationsdatenbank verwenden.

Oracle-Datenquelle: Unterstützung für HSM (Hardware Security Module)

Qlik Cloud Data Integration unterstützt jetzt das Lesen von Daten aus verschlüsselten Oracle-Tablespaces und verschlüsselten Spalten während CDC.

Unterstützung neuer Regionen

Qlik Cloud Data Integration unterstützt jetzt Mandanten in den Regionen DE und UK.

Neu unterstützte Versionen und Software von Drittanbietern

Dieser Abschnitt listet neue unterstützte Datenbank- und Treiberversionen auf.

• Neue unterstützte Datenquellenversionen. Die folgenden Datenquellenversionen werden jetzt unterstützt:

  • Microsoft SQL Server 2022
  • Oracle 21c
  • PostgreSQL 15.x
  • DB2 13.1 (bei Arbeit mit IBM DB2 for z/OS)
  • IBM DB2 for iSeries 7.5

• Neue unterstützte Zieldatenplattformversionen. Die folgenden Datenzielversionen werden jetzt unterstützt:

  • Databricks (Cloud Storage): Databricks 12.2 LTS und Databricks SQL Serverless

• Treiberversionen. Die folgenden ODBC-Treiberversionen werden jetzt unterstützt:

  • IBM Data Server Client 11.5.8 for IBM DB2 for z/OZ und IBM DB2 for LUW
  • Simba ODBC-Treiber 3.0.0.1001 für Google Cloud BigQuery
  • MySQL ODBC Unicode-Treiber 64-bit 8.0.32

Microsoft SQL Server-Treiber – Erforderliches Upgrade

Kunden, die Daten zu oder von Microsoft SQL Server verschieben, müssen ein Upgrade ihrer SQL Server ODBC-Treiberversion auf 18.x oder höher durchführen. Beachten Sie, dass eine weitere Nutzung des SQL Server ODBC-Treibers 17.x möglicherweise zu Datenfehlern führt. Ein Upgrade des Treibers kann entweder mithilfe des Dienstprogramms zur Treiberinstallation oder manuell erfolgen. Anweisungen finden Sie unter Treibereinrichtung.

Ende der Unterstützung für Datenbankversionen

Dieser Abschnitt enthält Informationen zu Datenbankversionen, deren Unterstützung beendet wurde.

• Ende der Unterstützung für Datenquellenversionen. Die Unterstützung für die folgenden Datenquellenversionen wurde eingestellt:

  • PostgreSQL 10
  • MySQL 5.6
  • MariaDB 10.3

• Ende der Unterstützung für Zieldatenplattformversionen. Die Unterstützung für die folgenden Datenzielversionen wurde eingestellt:

  • Databricks 9.1 LTS

2022.11.74

Standard

15. August 2023

Replikationsunterstützung

Wir verfolgen einen Ansatz, der die Cloud bevorzugt und rasche Innovation und Umsetzung ermöglicht. Das bedeutet aber nicht, dass wir nur in der Cloud arbeiten. Im Rahmen unserer fortlaufenden Verpflichtung zur langfristigen Wertsteigerung für unsere Kunden freuen wir uns, die Herausgabe eines neuen Anwendungsfalls für Replikation beim Erstellen von Datenprojekten ankündigen zu können. Der neue Replikations-Anwendungsfall wird zusätzlich zu der Möglichkeit angeboten, Daten-Pipelines für all Ihre Datenintegrationsanforderungen wie beispielsweise einer Modernisierung des Data Warehouse bereitzustellen.

Das Replikationsprojekt unterstützt die Datenreplikation in Echtzeit aus unterstützten Datenquellen in ein unterstütztes Ziel.

Ab dieser neuesten Version ist das erste Ziel, das die Datenreplikation in Echtzeit unterstützt, Microsoft SQL Server. Neben der lokalen Unterstützung von Microsoft SQL Server werden auch die folgenden Cloud-Anbieter unterstützt:

• Lokal
• Amazon RDS
• Google Cloud
• Microsoft Azure (Microsoft Azure Managed Instance und Microsoft Azure Database)

Microsoft Azure Synapse Analytics-Ziel - Treiber-Upgrade erforderlich

Kunden, die Daten zu Microsoft Azure Synapse Analytics verschieben, müssen ein Upgrade ihrer SQL Server ODBC-Treiberversion auf 18.x oder höher durchführen. Beachten Sie, dass eine weitere Nutzung des SQL Server ODBC-Treibers 17.x möglicherweise zu Datenfehlern führt. Ein Upgrade des Treibers kann entweder mithilfe des Dienstprogramms zur Treiberinstallation oder manuell erfolgen. Anweisungen finden Sie unter Treibereinrichtung.

Neue Option „Daten aus Quelle laden“ für SaaS-Anwendungsquellen

Es wurde eine neue Option Daten von Quelle laden eingeführt, die es Kunden ermöglicht, die Daten während des vollständigen Ladens direkt in der Quelle statt in den zwischengespeicherten Daten zu lesen.

Weitere Informationen zu dieser Option und Anwendungsfälle finden Sie unter Bereitstellungseinstellungen.

Aktualisierte ZS-Zertifikate

Data Movement Gateway 2022.11.74 enthält aktualisierte ZS-Zertifikate, die für die Authentifizierung des Qlik Cloud-Mandanten erforderlich sind. Die aktualisierten ZS-Zertifikate bieten auch Unterstützung für die Regionen Irland und Frankfurt. Daher müssen Kunden mit Qlik Cloud-Mandanten in Irland oder Frankfurt, die Qlik Cloud Data Integration nutzen möchten, in Upgrade auf diese Version durchführen.

Behobenes Problem

Aufgabenbereitstellungsdaten aus einer Oracle-Quelle schlugen manchmal fehl, wenn eine breite Tabelle ungenutzte oder nicht unterstützte Spalten oder nicht replizierte LOB-Spalten enthielt.

2022.11.70

Standard

28. Juni 2023

Verbessertes Treiberinstallations-Dienstprogramm für SAP-Clients

In früheren Versionen mussten Kunden den Befehl „source arep_login.sh“ ausführen, wenn sie SAP-Clients installierten. Ab dieser Version ist die Ausführung dieses Befehls nicht mehr erforderlich.

Aktualisierte ZS-Zertifikate

Diese Version enthält aktualisierte ZS-Zertifikate, die für die Authentifizierung des Qlik Cloud-Mandanten erforderlich sind.

Behobene Probleme

• Wenn eine Replikationsaufgabe in Data Movement Gateway fehlgeschlagen war und automatisch wiederhergestellt wurde, wurde der Wiederherstellungsstatus nicht an das Bereitstellungsdatenobjekt in Qlik Cloud gemeldet.

• End-to-End-Verschlüsselung für Data Movement Gateway wurde standardmäßig nicht aktiviert und von Laufzeit-Flags gesteuert.

2022.11.63

Standard

2. Mai 2023

Treiberinstallations-Dienstprogramm

In dieser Version wird ein Treiberinstallations-Dienstprogramm eingeführt. Damit entfällt das manuelle Installieren und Konfigurieren von Treibern. Das neue Dienstprogramm verkürzt den Installationsprozess, und auch das Risiko von Benutzerfehlern wird deutlich gesenkt. Bei Ausführung des Dienstprogramms wird der erforderliche Treiber falls möglich automatisch heruntergeladen und installiert. Wenn der Treiber nicht automatisch heruntergeladen werden kann (z. B. im Fall von DB2-Treibern, die eine Anmeldung erfordern), laden Sie den Treiber einfach herunter, kopieren Sie ihn in einen dedizierten Ordner auf dem Data Movement-Gateway-Computer und führen Sie das Dienstprogramm aus.

Ein Beispiel für die Verwendung des Treiberinstallations-Dienstprogramms beim Installieren eines PostgreSQL-Treibers finden Sie unter Voraussetzungen

Snowflake-Cloud-Datenplattform

Der Snowflake-Konnektor unterstützt jetzt Emoj-Zeichen mit 4 Byte.

Unterstützung für Azure Database for PostgreSQL - Flexibler Server als Datenquelle

Der PostgreSQL-Konnektor kann jetzt Daten von Azure Database for PostgreSQL - Flexibler Server bewegen.

Unterstützung für Cloud SQL for PostgreSQL als Datenquelle

Der PostgreSQL-Konnektor kann jetzt Daten von Cloud SQL for PostgreSQL bewegen.

Neue unterstützte Datenquellenversionen

In dieser Version wird die Unterstützung für die folgenden neuen Datenquellenversionen eingeführt:

• PostgreSQL 14
• DB2 (für IBM DB2 for z/OS) 12.1
• IBM DB2 for z/OS 2.5

Neue unterstützte Cloud-Datenplattformversionen

Databricks 11.3 LTS

Eingestellte Unterstützung für die folgenden Datenquellenversionen

Die folgenden Datenquellenversionen werden nicht mehr unterstützt:

• DB2 (für IBM DB2 for z/OS) 11
• PostgreSQL 9.6
• Microsoft SQL Server 2012
• MariaDB 10.2

Behobene Probleme

In dieser Version werden die folgenden Probleme behoben:

• Oracle-Datenquelle: Beim Anhalten und Wiederaufnehmen einer Aufgabe schlug die Aufgabe manchmal mit dem Fehler „Failed to set stream position on context“ fehl.
• SAP-Anwendungsquelle: Änderungen wurden während der Bereitstellungsaufgabe nicht erfasst.