Limitações do conector Verkada

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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.