Limitações do conector Workday HCM

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

Limitações gerais

• 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 dos 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 Spark Declarative Pipelines subsequentes em Lakeflow pipelines para transformações.

Limitações do Workday HCM

• O conector Workday HCM não suporta seleção de colunas. O conector transmitiu todos os dados de uma transmissão compartilhada de dados brutos. Como várias visões materializadas são derivadas da mesma transmissão, a seleção de colunas no nível view materializada individual não é suportada.