Connecteur Meta Ads

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Bêta

Cette fonctionnalité est en Bêta. Les administrateurs du Workspace peuvent contrôler l'accès à cette fonctionnalité à partir de la page Previews . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Le connecteur Meta Ads géré dans Lakeflow Connect vous permet d'ingérer des données publicitaires de Meta Ads dans Databricks.

Disponibilité des fonctionnalités

Fonctionnalité	Disponibilité
Conception de pipelines via l'interface utilisateur	Non pris en charge
Création de pipeline par API	Pris en charge
Declarative Automation Bundles	Pris en charge
Ingestion incrémentielle	Partiellement pris en charge Les tables de rapports (ad_insights, rapports prédéfinis et custom_report) prennent en charge l'importation incrémentielle. Les tables de ressources sont entièrement actualisées à chaque mise à jour.
Gouvernance Unity Catalog	Pris en charge
Tâches Lakeflow	Pris en charge
SCD de type 2	Partiellement pris en charge Pris en charge pour les tables ads, ad_sets et campaigns utilisant updated_time comme colonne de curseur. Non pris en charge pour les autres tables : ad_insights est une métrique agrégée dont les valeurs Meta affine en continu dans la fenêtre de rétroaction de l'attribution, ad_images est immuable dans la source, et les tables restantes sont extraites en tant qu'instantanés complets.
Sélection et désélection de colonne	Pris en charge Vous pouvez sélectionner des tables spécifiques.
Filtrage des lignes basé sur l'API	Non pris en charge
Évolution automatique des schémas : Nouvelles colonnes et colonnes supprimées	Non pris en charge
Évolution automatisée des schémas : changements de type de données	Non pris en charge
évolution des schémas automatisée : Renommage de colonnes	Non pris en charge
Évolution des schémas automatisée : nouvelles tables	N/A
Nombre maximal de tables par pipeline	250

Fonctionnalité	Disponibilité
Conception de pipelines via l'interface utilisateur	Non pris en charge
Création de pipeline par API	Pris en charge
Declarative Automation Bundles	Pris en charge
Ingestion incrémentielle	Partiellement pris en charge Les tables de rapports (ad_insights, rapports prédéfinis et custom_report) prennent en charge l'importation incrémentielle. Les tables de ressources sont entièrement actualisées à chaque mise à jour.
Gouvernance Unity Catalog	Pris en charge
Tâches Lakeflow	Pris en charge
SCD de type 2	Partiellement pris en charge Pris en charge pour les tables ads, ad_sets et campaigns utilisant updated_time comme colonne de curseur. Non pris en charge pour les autres tables : ad_insights est une métrique agrégée dont les valeurs Meta affine en continu dans la fenêtre de rétroaction de l'attribution, ad_images est immuable dans la source, et les tables restantes sont extraites en tant qu'instantanés complets.
Sélection et désélection de colonne	Pris en charge Vous pouvez sélectionner des tables spécifiques.
Filtrage des lignes basé sur l'API	Non pris en charge
Évolution automatique des schémas : Nouvelles colonnes et colonnes supprimées	Non pris en charge
Évolution automatisée des schémas : changements de type de données	Non pris en charge
évolution des schémas automatisée : Renommage de colonnes	Non pris en charge
Évolution des schémas automatisée : nouvelles tables	N/A
Nombre maximal de tables par pipeline	250

Méthodes d'authentification

Méthode d'authentification	Disponibilité
OAuth U2M	Pris en charge
OAuth M2M	Non pris en charge
OAuth (jeton de refresh manuel)	Non pris en charge
Authentification de base (nom d’utilisateur/mot de passe)	Non pris en charge
Authentification de base (clé API)	Non pris en charge
Authentification de base (clé JSON du compte de service)	Non pris en charge

Méthode d'authentification	Disponibilité
OAuth U2M	Pris en charge
OAuth M2M	Non pris en charge
OAuth (jeton de refresh manuel)	Non pris en charge
Authentification de base (nom d’utilisateur/mot de passe)	Non pris en charge
Authentification de base (clé API)	Non pris en charge
Authentification de base (clé JSON du compte de service)	Non pris en charge

Ce qu'il faut savoir avant de start

Sujet	Pourquoi c'est important
Profil d'utilisateur Databricks	Le workflow dépend de votre persona utilisateur Databricks : Mono-utilisateur : un utilisateur administrateur crée une connexion Unity Catalog et un pipeline d'ingestion. Multi-utilisateur : un utilisateur administrateur crée une connexion pour les utilisateurs non-administrateurs afin qu’ils puissent créer des pipelines.
Méthode d'authentification	Les étapes de création d’une connexion dépendent de la méthode d’authentification que vous choisissez.
Interface	Les étapes de création d'un pipeline dépendent de l'interface.
Fréquence d'ingestion	La planification du pipeline dépend de vos exigences en matière de latence et de coût.
Modèles courants	Selon vos besoins d'ingestion, le pipeline peut utiliser des configurations comme le suivi de l'historique, la sélection de colonnes et le filtrage de lignes. Les configurations prises en charge varient selon le connecteur. Voir Disponibilité des fonctionnalités.

Sujet	Pourquoi c'est important
Profil d'utilisateur Databricks	Le workflow dépend de votre persona utilisateur Databricks : Mono-utilisateur : un utilisateur administrateur crée une connexion Unity Catalog et un pipeline d'ingestion. Multi-utilisateur : un utilisateur administrateur crée une connexion pour les utilisateurs non-administrateurs afin qu’ils puissent créer des pipelines.
Méthode d'authentification	Les étapes de création d’une connexion dépendent de la méthode d’authentification que vous choisissez.
Interface	Les étapes de création d'un pipeline dépendent de l'interface.
Fréquence d'ingestion	La planification du pipeline dépend de vos exigences en matière de latence et de coût.
Modèles courants	Selon vos besoins d'ingestion, le pipeline peut utiliser des configurations comme le suivi de l'historique, la sélection de colonnes et le filtrage de lignes. Les configurations prises en charge varient selon le connecteur. Voir Disponibilité des fonctionnalités.

Start l'ingestion depuis Meta Ads

Le tableau suivant fournit un aperçu du flux d'ingestion Meta Ads de bout en bout, basé sur le type d'utilisateur :

Utilisateur	Étapes
Admin	Configurez Meta Ads pour activer l'authentification depuis Databricks. Consultez Configurer Meta Ads comme source de données. Utilisez l'Explorateur de catalogues pour créer une connexion à Meta Ads afin que les non-administrateurs puissent créer des pipelines. Voir Créer une connexion Meta Ads.
Non-administrateur	Utilisez toute interface prise en charge pour créer un pipeline à partir d'une connexion existante. Consultez Ingérer des données depuis Meta Ads.

Utilisateur	Étapes
Admin	Configurez Meta Ads pour activer l'authentification depuis Databricks. Consultez Configurer Meta Ads comme source de données. Utilisez l'Explorateur de catalogues pour créer une connexion à Meta Ads afin que les non-administrateurs puissent créer des pipelines. Voir Créer une connexion Meta Ads.
Non-administrateur	Utilisez toute interface prise en charge pour créer un pipeline à partir d'une connexion existante. Consultez Ingérer des données depuis Meta Ads.