Felloggar
Intelligent Recommendations skapar en fellogg för varje dataobjekt som tjänsten behandlar i din Azure Data Lake Storage. Felloggen skrivs tillbaka till Data Lake Storage-kontot. Om du har problem med datakonfigurationen kan du använda den här artikeln för att förstå felen som rapporterats i loggen och åtgärda dem.
Den här artikeln innehåller information om feltyperna i loggen som hittades av tjänsten Intelligent Recommendations, vad de betyder, och tips om hur du löser dem.
När felen är korrigerade, plockar Intelligent Recommendations upp den nya datan automatiskt och bearbetar ändringarna under nästa periodiska modelleringscykel. Mer information om den här processen finns i Manuellt utlösa modellering.
Feltyper
Använd följande tabell om du vill ta del av de olika typerna av fel som kan returneras av Intelligent Recommendations.
Vissa typer av fel gör att en rad ignoreras från bearbetningen, medan andra typer av fel kan vara fel och leda till att pipelinen slutar att bearbetas helt.
För fel som får raden att ignoreras från bearbetningen kan det leda till kvalitetsfel eller till och med tomma resultat om indata används.
| Typ av fel | Beskrivning | Föreslagen lösning |
|---|---|---|
| AttributeValueNotAllowed | Ett attribut använder ett reserverat eller felaktigt värde. | "0"-värdet är reserverat i systemet. Ändra värdet för attributet om det är möjligt. Mer information finns i Entiteter för katalogdata. |
| DataTypeMismatch | Formatet för en viss datatyp är felaktigt. | Kontrollera formateringen noggrant och kontrollera att det inte finns tecken eller blanksteg i antingen model.json eller datakontrakt. Mer information om formatering finns i riktlinjerna för formatering av datakontrakt. |
| EmptyMandatoryAttribute | Ett av de obligatoriska attributen på en rad är tomt. | Fyll i saknade data. |
| InvalidGuidIdFormat | Om systemet är inställt på att fungera med ItemID GUID-typer, bör alla ID:n vara GUID:n. | Se till att ItemID-typen blir konsekvent på alla rader. |
| InvalidIdFormat | Om systemet är inställt för att fungera med alfanumeriska(16) ItemID-typer, bör alla ID:n vara alfanumeriska(16). | Se till att ItemID-typen blir konsekvent på alla rader. |
| ImageContentIsEmpty | Den hämtade bilden är tom. | Kontorllera bildens URL. |
| ImageDownloadFailed | Bilder måste finnas på Data Lake Storage och skyddas med autentisering (icke-anonym åtkomst). | Kontorllera bildens URL. |
| ImageMalwareDetected | Vid skanningen av skadlig programvara identifierades ett problem med bilden. | Kontorllera bildens URL. |
| ImageNotFound | Det gick inte att hitta bilden in den angivna URL. | Kontorllera bildens URL. |
| ImageSizeLargerThanAllowed | Bilden är större än den tillåtna största storleken. | Kontorllera bildens URL. |
| ImageUnexpectedContentType | Bild-URL innehåller oväntad innehållstyp. | Kontorllera bildens URL. |
| MalwareDetected | Kontrollera bildfiler. De kan ha förts över till dig. | Kontorllera bildens URL. |
| InvalidListName | Kontrollera att listnamnet överensstämmer med dokumentationen. | Mer information finns i Rekommendationer för berikning dataentiteter. |
| InvalidDateFormat | I ingången ItemsAndVariants är inte releasedatumet i det format som stödsyyyy-MM-ddTHH:mm:ss.fffZ. |
Bekräfta att datum- och tidsformatet överensstämmer med kraven i vårt datakontraktsschema eller lämna utgivningsdatumet tomt. |
| InvalidListAvailabilityRange | Startdatum ska vara tidigare än Slutdatum och båda bör inte vara tomma. | Kontrollera datumen för tillgängligheten. Mer information finns i Entiteter för katalogdata. |
| UniqueAttributeCountExceedsThreshold | Vissa attribut är begränsade i termer av unika värden. Felet innebär att tjänsten Intelligent Recommendations har uppnått en datastorlek som är större än de gränser som stöds. | Om detta fel händer och du inte kan lösa problemet, gå till Support. |
| CsvInvalidFormat | Entiteten indata kan ha fel CSV-format. | Felloggfilen anger platsen för felet till klienten och mer information om felet. Mer information finns i riktlinjerna för dataformat för kontraktdata. |
| MissingAttribute | En angiven dataentitet innehåller inte alla obligatoriska attribut. | Mer information om vilka attribut som krävs för specifika dataentiteter finns i översikten över datakontrakt. |
| MandatoryInputIsMisssing | model.json-filen saknas. | Bekräfta igen att du har överfört model.json-filerna till ditt lagringskonto under mappen ir_root. För det andra kontrollera att anslutningssträngen för modellresursen pekar på mappen med filen model.json. Om model.json-filen har ändrats, är trasig eller saknas kan du hämta en ny model.json-fil från datakontrakt och lägga till den i mappen ir_root. |
| MulitpleFilterTypes | Reco_ItemAndVariantFilters innehåller ett filternamn med fler än en filtertyp. | Granska datakontraktet och bekräfta att alla värden som är relaterade till ett visst FilterName har samma FilterType. Mer information finns i riktlinjerna för objekt och variantfilter. |
| NonNumericFilterValue | Numeriska filter förutsätter att alla värden är numeriska. | Ändra filter till numeriska data. |
| TotalLineCountExceedsThreshold | Entiteter för indata överskrider för närvarande tröskelvärdet för radantal. | Tjänsten har ett standardtröskelvärde för antalet unika värden och kombinationer för vissa dataentiteter och värden. Kontrollera loggfilerna för att se var fel inträffar och följ riktlinjerna för formatering av datakontrakt för att identifiera lämpliga tröskelvärden för varje dataentitet. |
| UnexpectedColumnCount | Du saknar eller har fler kolumner än vad som är tillåtet enligt datakontraktet. Vissa kolumner kan ha valfria värden och kan lämnas tomma, men alla kolumner måste finnas för att tjänsten ska fungera korrekt. | För icke-obligatoriska kolumner och data som inte är tillgängliga lämnar du kolumnen tom. Ta inte bort kolumner. Det ska finnas exakt 12 kolumner i indataschemat. För trängar som inte är för underhållna kan det innehålla kommatecken och bryta kolumnantalet. Redigera inte filen model.json eftersom det kan leda till att datakontraktet bryts. Om model.json-filen har ändrats eller tagits bort kan du hämta en ny model.json-fil från datakontraktet. |
| UniqueAttributeCountExceedsThreshold | Indataenheter överskrider för närvarande tröskelvärdet för unika värden/kombinationer. | Tjänsten har ett standardtröskelvärde för antalet unika värden och kombinationer för vissa dataentiteter och värden. Kontrollera loggfilerna för att se var fel inträffar och följ riktlinjerna för formatering av datakontrakt för att identifiera lämpliga tröskelvärden för varje dataentitet. |
| UnsupportedFilterType | Tjänsten förser dig med filter av en filtertyp som inte stöds. | Kontrollera att filtertypen är ett av de värden som stöds i dokumentationen. Mer information finns i Katalogdataentiteter. |
| DistinctValueViolation | ItemsAndVariants.csv har dubbla variant-ID. Kontrollera loggarna för objektets variant-ID med dubbletter. | Om dubbletter identifieras i datakontraktet slutar tjänsten att behandla den relevanta dataentiteten så att ett scenario där dataentiteten används inte bearbetas. Felet utlöses mellan de första minuterna eller inom en timme beroende på mängden data. Åtgärda problemet genom att ta bort eventuella dubbletter och starta om modellcykeln. |
| DistinctValueViolation | Interactions.csv innehåller två olika huvudobjekt med samma variant-ID. Kontrollera loggarna för objekt-ID:n med samma variant-ID. | Om dubbletter identifieras i datakontraktet slutar tjänsten att behandla den relevanta dataentiteten så att ett scenario där dataentiteten används inte bearbetas. Felet utlöses mellan de första minuterna eller inom en timme beroende på mängden data. Åtgärda problemet genom att ta bort eventuella dubbletter och starta om modellcykeln. |
| UniqueAttributesCombinationExceedsThreshold | Det finns en kombination av indata som har överskridit gränsen. Till exempel: itemId, variantId unikt antal överskrida gränsen. | Kontrollera loggfilerna för att se var fel inträffar och följ riktlinjerna för formatering av datakontrakt för att identifiera lämpliga tröskelvärden för varje dataentitet. |
| MaxUniqueAttributeCountPerItemExceedsThreshold | En kombination av indata har en begränsning per produkt. Till exempel: antalet olika bilder per objekt begränsar tiden. | Kontrollera loggfilerna för att se var fel inträffar och följ riktlinjerna för formatering av datakontrakt för att identifiera lämpliga tröskelvärden för varje dataentitet. |
| Internt | Allmänt fel andra fel än de ovan som inte kunde identifieras. | Om detta fel händer och du inte kan lösa problemet, gå till Kontakta vårt team. |
Hämta loggfil
Här är ett exempel på en loggfil. Svaret innehåller följande avsnitt:
- TotalRecordCount: Totalt antal rader som bearbetas korrekt.
- TotalDroppedRecords: Det totala antalet rader som togs bort på grund av problem med datakonfigurationen.
- Fel: De typer av fel som upptäckts och grupperas i kategorier. Varje feltyp omfattar det totala antalet rader och ett exempel på de felformaterade data.
I exemplet nedan ser du att två typer av fel returneras. Det första felet "EmptyMandatoryAttribute" visar att ett ItemId har lämnats med en tom sträng. Det andra felet "InvalidIdFormat" refererar till ett ogiltigt format för ItemIds och exempel på vilka ItemId som har konfigurerats felaktigt.
{
"TotalRecordCount": 12803,
"TotalDroppedRecords": 69,
"Errors": [
{
"ErrorCategory": "EmptyMandatoryAttribute",
"ColumnName": "ItemId",
"ErrorCount": 1,
"Samples": [
""
]
},
{
"ErrorCategory": "InvalidIdFormat",
"ColumnName": "ItemId",
"ErrorCount": 68,
"Samples": [
"6.92E+13",
"4.18E+171",
"5.74E+13",
"6.70E+36",
"9.95E+11",
"5.13E+23",
"9.26E+14",
"1.02E+11",
"5.43E+14",
"9.07E+80"
]
}
]
}
Behöver du fortfarande hjälp?
Om problem uppstår som inte finns med i den här tabellen, gå till Support för information om hur du når supportteamet för Intelligent Recommendations.
Se även
Ställa in felloggning
Översikt över datakontrakt
Intelligent Recommendations API-referens
API-statuskoder
Snabbstartsguide: Konfigurera och köra Intelligent Recommendations med exempeldata
Distributionsöversikt