Limitations du connecteur Shopify

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Bêta

Cette fonctionnalité est en version bêta. Pour l'utiliser, un administrateur du workspace doit activer Lakeflow Connect for Shopify depuis la page Previews . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Cette page contient des informations sur les limitations connues du connecteur Shopify géré dans Lakeflow Connect.

Limitations générales des connecteurs SaaS (outil/solution/technologie/plateforme as a Service)

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. Instead, they Trigger when the next update runs.
• Lorsqu'une table source est supprimée, la table de destination n'est pas automatiquement supprimée. Vous devez supprimer manuellement la table de destination. Ce comportement n'est pas cohérent avec celui de Spark Declarative Pipelines sur Lakeflow.
• Durant les périodes de maintenance de la source, il est possible que Databricks ne puisse pas accéder à vos données.
• Si le nom d'une table source entre en conflit avec le nom d'une table de destination existante, la mise à jour du pipeline échoue.
• La prise en charge des pipelines multi-destination est exclusivement disponible via l'API.
• Vous pouvez facultativement renommer une table que vous ingérez. Si vous renommez une table dans votre pipeline, celui-ci devient un pipeline géré exclusivement via l’API, et vous ne pouvez plus le modifier dans l’interface utilisateur.
• Si vous sélectionnez une colonne après le start d'un pipeline, le connecteur ne remplit pas automatiquement les données pour la nouvelle colonne. Pour ingérer des données historiques, exécutez manuellement un full refresh de 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 source différents.
• Le système source part du principe que les colonnes de curseur augmentent de façon monotone.
• Le connecteur ingère les données brutes sans Transformations. Utilisez des Spark Declarative Pipelines en aval sur les LakeFlow Pipelines pour les transformations.

Limitations spécifiques des connecteurs

Les limitations de cette section s’appliquent au connecteur Shopify.

• Le connecteur met à disposition 39 tables Shopify préconçues. It doesn't make available other Shopify objects, custom metafields, or reports.
• Les tables locations, shop, collects, disputes, countries, collection_product et inventory_level ne prennent pas en charge l'ingestion incrémentielle. Chaque exécution du pipeline ré-ingère tous les enregistrements de ces tables.
• Les tables dotées de colonnes semi-structurées (VARIANT) ne prennent pas en charge le SCD de type 2.