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Limitações do conector Jira

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Beta

Este recurso está em versão Beta. Os administradores do espaço de trabalho podem controlar o acesso a este recurso na página de Pré-visualizações . Veja as prévias do Gerenciador Databricks.

Esta página lista as limitações e considerações para a ingestão de dados do Jira usando Databricks LakeFlow Connect.

Limitações gerais do conector SaaS​

As limitações desta seção aplicam-se a todos os conectores SaaS no LakeFlow Connect.

  • Ao executar um pipeline agendado, os alertas não são acionados imediatamente. Em vez disso, elas são acionadas na próxima execução da atualização.
  • Quando uma tabela de origem é excluída, a tabela de destino não é excluída automaticamente. Você deve excluir a tabela de destino manualmente. Este comportamento não é consistente com o comportamento do Spark Declarative Pipelines no Lakeflow.
  • Durante períodos de manutenção da fonte de dados, o Databricks poderá não conseguir acessar seus dados.
  • Se o nome de uma tabela de origem entrar em conflito com o nome de uma tabela de destino existente, a atualização do pipeline falhará.
  • O suporte pipeline com múltiplos destinos é feito exclusivamente via API.
  • Opcionalmente, você pode renomear uma tabela que você importa. Se você renomear uma tabela em seu pipeline, ele se tornará um pipeline somente para API e você não poderá mais editá- pipeline na interface do usuário.
  • Se você selecionar uma coluna depois que um pipeline já tiver sido iniciado, o conector não preencherá automaticamente os dados da nova coluna. Para ingerir dados históricos, execute manualmente uma refresh completa na tabela.
  • O Databricks não consegue ingerir duas ou mais tabelas com o mesmo nome no mesmo pipeline, mesmo que elas provenham de esquemas de origem diferentes.
  • O sistema de origem pressupõe que as colunas do cursor estejam em ordem crescente monotônica.
  • O conector ingere dados brutos sem transformações. Use o Spark Declarative Pipelines a jusante nos LakeFlow Pipelines para transformações.

Limitações específicas do conector​

As limitações descritas nesta seção são específicas do conector Jira.

Sincronização incremental​

Apagar parti​

importante

Por default, o conector do Jira não rastreia exclusões para a tabela issues. Os problemas do Jira excluídos permanecem na tabela de destino. Para propagar exclusões, defina use_audit_logs como true em jira_options. Isso requer um plano pago do Jira e um usuário de conexão com permissões de administrador do Jira.

  • Quando use_audit_logs é false (o default), a tabela issues reflete apenas inserções e atualizações. Quando for true, o conector usará o log de auditoria do Jira para também remover problemas excluídos. Ao habilitar essa opção em um pipeline existente, o conector reconcilia apenas as exclusões que ainda estão dentro da janela de retenção do log de auditoria do seu plano do Jira. Para definir a opção, consulte Acompanhar exclusões para a tabela de problemas.
  • O acompanhamento de exclusão por meio do log de auditoria requer um plano pago do Jira, e o usuário da conexão deve ter permissões de administrador global na instância do Jira.
  • A exclusão de comentários e registros de trabalho só é possível através de refresh completa.

Filtragem​

  • A filtragem por projeto ou espaço do Jira é suportada usando o parâmetro include_jira_spaces em jira_options. Certifique-se de usar a chave exata do projeto em vez de nomes ou IDs de projetos.

Ingestão de conteúdo​

  • O conector fornece acesso a um total de 27 tabelas. Todos os dados, incluindo dados de múltiplos projetos, estão organizados nessas 27 tabelas.
  • Algumas tabelas (por exemplo, links de problemas) usam IDs internos do Jira e podem exigir junção com outras tabelas para gerar resultados significativos.
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