Limitations du connecteur Outlook
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.
Cette page liste les limitations et considérations pour l'ingestion de données depuis Microsoft Outlook en utilisant Databricks Lakeflow Connect.
Limitations générales des connecteurs SaaS
Les limitations de cette section s'appliquent à tous les connecteurs SaaS de Lakeflow Connect.
- Lorsque vous exécutez un pipeline planifié, les alertes ne se Trigger pas immédiatement. Au lieu de cela, ils Trigger lors de l’exécution de la prochaine mise à jour.
- Lorsqu’une table source est supprimée, la table de destination n’est pas automatiquement supprimée. Vous devez supprimer la table de destination manuellement. Ce comportement n'est pas cohérent avec le comportement de Spark Declarative Pipelines sur Lakeflow.
- Pendant les périodes de maintenance de la source, Databricks pourrait ne pas être en mesure d'accéder à vos données.
- Si un nom de table source entre en conflit avec un nom de table de destination existant, la mise à jour du pipeline échoue.
- La prise en charge des pipelines multi-destination est uniquement via l'API.
- Vous pouvez éventuellement renommer une table que vous ingérez. Si vous renommez une table dans votre pipeline, il devient un pipeline API uniquement, et vous ne pouvez plus modifier le pipeline dans l'interface utilisateur.
- Si vous sélectionnez une colonne après qu'un pipeline a déjà start, le connecteur ne renseigne pas automatiquement les données historiques pour la nouvelle colonne. Pour ingérer des données historiques, exécutez manuellement un refresh complet sur la table.
- Databricks ne peut pas ingérer deux tables ou plus portant le même nom dans le même pipeline, même si elles proviennent de schémas sources différents.
- Le système source suppose que les colonnes du curseur augmentent de façon monotone.
- Le connecteur ingère des données brutes sans transformations. Utilisez les Spark Declarative Pipelines en aval sur les Lakeflow Pipelines pour les transformations.
Limitations spécifiques au connecteur
Les limitations de cette section sont spécifiques au connecteur Outlook.
Données prises en charge
Le connecteur prend en charge une table unique, email_messages, sous le schéma default. Pour le schéma de destination, consultez Schéma de destination.
Capture de suppression d'e-mail
Le connecteur ne capture pas les suppressions d'e-mails. Si un e-mail est supprimé d'une boîte aux lettres après son ingestion, il reste dans la table de destination.
Dossiers manquants
Si un nom de dossier spécifié dans include_folders n'existe pas dans une boîte aux lettres ou est mal orthographié, le connecteur ignore silencieusement ce dossier sans générer d'erreur ni d'avertissement.
Suivi de l'historique (SCD de type 2)
La table email_messages ne prend pas en charge le suivi de l'historique (SCD de type 2).
Filtrage des lignes
L'option de filtre de ligne générique n'est pas prise en charge pour ce connecteur. Pour filtrer les messages e-mail, utilisez les outlook_options parameters (include_mailboxes, include_folders, include_senders, include_subjects). Voir Options du connecteur.