Limitações do conector Verkada

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Esse recurso está em Beta. Para usá-lo, o administrador do workspace deve ativar o Lakeflow Connect for Verkada na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.

Esta página contém informações sobre limitações conhecidas do conector Verkada gerenciado no Lakeflow Connect.

Limitações gerais de conectores de software como serviço (SaaS)

As limitações nesta seção aplicam-se a todos os conectores SaaS no Lakeflow Connect.

• Quando você executa um pipeline agendado, os alertas não Trigger imediatamente. Em vez disso, eles fazem Trigger quando ocorre a execução da próxima 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 origem, o Databricks pode não conseguir acessar seus dados.
• Se um nome de tabela de origem entrar em conflito com um nome de tabela de destino existente, a atualização do pipeline falhará.
• O suporte a pipeline de vários destinos é apenas via API.
• Opcionalmente, você pode renomear uma tabela que você ingere. Se você renomear uma tabela em seu pipeline, ele se tornará um pipeline somente de API e você não poderá mais editar o pipeline na interface do usuário.
• Se você selecionar uma coluna após o início de um pipeline, o conector não preencherá automaticamente os dados para a nova coluna. Para ingerir data histórica, execute manualmente um refresh completo na tabela.
• O Databricks não pode ingerir duas ou mais tabelas com o mesmo nome no mesmo pipeline, mesmo que venham de esquemas de origem diferentes.
• O sistema de origem pressupõe que as colunas de cursor aumentam de forma monótona.
• O conector ingere dados brutos sem transformações. Use Spark Declarative Pipelines downstream em LakeFlow Pipelines para transformações.

Limitações específicas do conector

As limitações nesta seção aplicam-se ao conector Verkada.

• O conector oferece suporte à ingestão incremental apenas para a tabela audit_log. O conector atualiza a tabela users com um Snapshot completo a cada atualização do pipeline.
• A tabela audit_log ingere eventos registrados em ou após 12 de agosto de 2025. Eventos de auditoria anteriores não estão disponíveis por meio da API Verkada.
• Para obter a lista de tabelas suportadas, consulte Tabelas de origem suportadas.