Limitations du connecteur Anaplan

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Bêta

Cette fonctionnalité est en version Beta. Les administrateurs du Workspace peuvent contrôler l’accès à cette fonctionnalité à partir de la page Previews . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Cette page contient des informations sur les limitations connues du connecteur Anaplan 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. Elles se Trigger plutôt lors de la prochaine exécution de la mise à jour.
• Lorsqu’une table source est supprimée, la table de destination n’est pas supprimée automatiquement. Vous devez supprimer la table de destination manuellement. Ce comportement n’est pas cohérent avec le comportement de Spark Declarative Pipelines sur Lakeflow.
• Pendant les périodes de maintenance de la source, Databricks ne pourra peut-être pas accéder à vos données.
• Si le nom d’une table source est 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 disponible uniquement via l’API.
• Vous pouvez éventuellement renommer une table que vous ingérez. Si vous renommez une table dans votre pipeline, celui-ci devient un pipeline accessible uniquement par l’API et vous ne pouvez plus le modifier dans l’interface utilisateur.
• If you select a column after a pipeline has already started, the connector does not automatically backfill data for the new column. To ingest historical data, manually run a full refresh on the table.
• Databricks ne peut pas ingérer deux tables ou plus portant le même nom dans le même pipeline, même si elles proviennent de schémas sources différents.
• Le système source suppose que les colonnes de curseur augmentent de façon monotone.
• Le connecteur ingère des données brutes sans transformations. Utilisez des Spark Declarative Pipelines en aval sur les Lakeflow pipelines pour effectuer des transformations.

Limitations spécifiques au connecteur

Les limitations de cette section s'appliquent au connecteur Anaplan.

• Le connecteur prend en charge l'ingestion incrémentielle uniquement pour la table audit_events. Le connecteur refresh la table users avec un instantané complet à chaque mise à jour du pipeline.
• La table audit_events stocke son champ additionalAttributes sous forme de colonne VARIANT, de sorte que cette table ne prend pas en charge le SCD de type 2.
• Pour obtenir la liste des tables prises en charge, consultez Tables source prises en charge.