Connecteur Asana

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Bêta

Cette fonctionnalité est en version Bêta. Pour l'utiliser, un administrateur du workspace doit activer Lakeflow Connect for Asana depuis la page Previews . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Le connecteur Asana géré dans Lakeflow Connect importe les données de gestion du travail comme les Workspace, les projets, les tâches, les portfolios et les objectifs d'Asana dans Databricks.

Disponibilité des fonctionnalités

Fonctionnalité	Disponibilité
Création de pipelines via l'interface utilisateur	Pris en charge
Création de pipeline basée sur une API	Pris en charge
Bundles d'automatisation déclaratifs	Pris en charge
Importation incrémentielle	Non pris en charge Le connecteur réingère tous les enregistrements de chaque table à chaque mise à jour du pipeline.
Gouvernance Unity Catalog	Pris en charge
Orchestration à l'aide de Lakeflow Jobs	Pris en charge
Sélection et désélection de colonnes via l'API	Pris en charge
Filtrage des lignes par API	Non pris en charge
Dimension à évolution lente (SCD) de type 2	Non pris en charge Toutes les tables sont ingérées sous forme d'instantanés de refresh complète sans suivi des modifications, le SCD de type 2 n'est donc pas disponible.
Évolution des schémas automatisée : nouvelles colonnes et colonnes supprimées	Pris en charge
Évolution des schémas automatisée : modifications des types de données	Non pris en charge
Évolution des schémas automatisée : renommage de colonnes	Non pris en charge Nécessite une refresh complète.

Fonctionnalité	Disponibilité
Création de pipelines via l'interface utilisateur	Pris en charge
Création de pipeline basée sur une API	Pris en charge
Bundles d'automatisation déclaratifs	Pris en charge
Importation incrémentielle	Non pris en charge Le connecteur réingère tous les enregistrements de chaque table à chaque mise à jour du pipeline.
Gouvernance Unity Catalog	Pris en charge
Orchestration à l'aide de Lakeflow Jobs	Pris en charge
Sélection et désélection de colonnes via l'API	Pris en charge
Filtrage des lignes par API	Non pris en charge
Dimension à évolution lente (SCD) de type 2	Non pris en charge Toutes les tables sont ingérées sous forme d'instantanés de refresh complète sans suivi des modifications, le SCD de type 2 n'est donc pas disponible.
Évolution des schémas automatisée : nouvelles colonnes et colonnes supprimées	Pris en charge
Évolution des schémas automatisée : modifications des types de données	Non pris en charge
Évolution des schémas automatisée : renommage de colonnes	Non pris en charge Nécessite une refresh complète.

Méthodes d’authentification

Méthode d'authentification	Disponibilité
OAuth utilisateur à machine (U2M)	Pris en charge
OAuth machine à machine (M2M)	Non pris en charge
Authentification de base (nom d’utilisateur/mot de passe)	Non pris en charge
Authentification de base (clé API)	Non pris en charge

Méthode d'authentification	Disponibilité
OAuth utilisateur à machine (U2M)	Pris en charge
OAuth machine à machine (M2M)	Non pris en charge
Authentification de base (nom d’utilisateur/mot de passe)	Non pris en charge
Authentification de base (clé API)	Non pris en charge

Ingérer à partir d’Asana en 3 étapes

remarque

Avant de commencer, examinez les personae utilisateur Databricks, les interfaces prises en charge, la fréquence d'ingestion et les modèles courants.

1. Configurer Asana pour l'ingestion (Administrateurs) : Configurez Asana pour l'authentification avec Databricks.
2. Créer une connexion Unity Catalog (Administrateurs) : créez une connexion dans l’Explorateur de catalogue afin de stocker les identifiants que Databricks doit utiliser pour s’authentifier auprès d’Asana.
3. Créer un pipeline d’ingestion (Administrateurs ou non-administrateurs) : sélectionnez une interface prise en charge et créez un pipeline à partir d’une connexion existante.