Connecteur LinkedIn Ads

info

bêta

Cette fonctionnalité est en version bêta. Les administrateurs de workspace peuvent contrôler l'accès à cette fonctionnalité depuis la page Previews en choisissant d'activer l'aperçu de Lakeflow Connect for LinkedIn Ads . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Le connecteur LinkedIn Ads géré dans Lakeflow Connect vous permet d'ingérer des données publicitaires provenant de LinkedIn Ads dans Databricks.

Disponibilité des fonctionnalités

Fonctionnalité	Disponibilité
Création de pipeline basée sur l’interface utilisateur	Non pris en charge
Création de pipeline basée sur une API	Pris en charge
Declarative Automation Bundles	Pris en charge
Ingestion incrémentielle	Partiellement soutenu Les six tables de rapport prédéfinies prennent en charge l'ingestion incrémentielle. Les cinq tables d'entités sont entièrement actualisées à chaque mise à jour.
Gouvernance Unity Catalog	Pris en charge
Tâches Lakeflow	Pris en charge
SCD de type 2	Non pris en charge
Sélection et désélection de colonnes	Pris en charge Vous pouvez sélectionner des tables spécifiques.
Filtrage de ligne basé sur l’API	Non pris en charge
Évolution des schémas automatisée : nouvelles colonnes et colonnes supprimées	Non 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
Évolution automatisée des schémas : nouvelles tables	N/A

Fonctionnalité	Disponibilité
Création de pipeline basée sur l’interface utilisateur	Non pris en charge
Création de pipeline basée sur une API	Pris en charge
Declarative Automation Bundles	Pris en charge
Ingestion incrémentielle	Partiellement soutenu Les six tables de rapport prédéfinies prennent en charge l'ingestion incrémentielle. Les cinq tables d'entités sont entièrement actualisées à chaque mise à jour.
Gouvernance Unity Catalog	Pris en charge
Tâches Lakeflow	Pris en charge
SCD de type 2	Non pris en charge
Sélection et désélection de colonnes	Pris en charge Vous pouvez sélectionner des tables spécifiques.
Filtrage de ligne basé sur l’API	Non pris en charge
Évolution des schémas automatisée : nouvelles colonnes et colonnes supprimées	Non 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
Évolution automatisée des schémas : nouvelles tables	N/A

Méthodes d’authentification

Méthode d’authentification	Disponibilité
OAuth U2M	Pris en charge
OAuth M2M	Non pris en charge
OAuth (jeton de refresh manuel)	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
Authentification de base (clé JSON du compte de service)	Non pris en charge

Méthode d’authentification	Disponibilité
OAuth U2M	Pris en charge
OAuth M2M	Non pris en charge
OAuth (jeton de refresh manuel)	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
Authentification de base (clé JSON du compte de service)	Non pris en charge

Ce qu'il faut savoir avant de start

Sujet	Pourquoi c'est important
Profil utilisateur Databricks	Le workflow dépend de votre persona utilisateur Databricks : Mono-utilisateur : un utilisateur administrateur crée une connexion Unity Catalog et un pipeline d’ingestion. Multi-utilisateur : un administrateur crée une connexion que les utilisateurs non administrateurs peuvent utiliser pour créer des pipelines.
Méthode d’authentification	Les étapes de création d’une connexion dépendent de la méthode d’authentification que vous choisissez.
Interface	Les étapes de création d'un pipeline dépendent de l'interface.
Fréquence d’ingestion	La programmation du pipeline dépend de vos critères de latence et de coût.
Modèles courants	Selon vos besoins d’ingestion, le pipeline peut utiliser des configurations comme la sélection de colonnes. Les configurations prises en charge varient selon le connecteur. Voir Disponibilité des fonctionnalités.

Sujet	Pourquoi c'est important
Profil utilisateur Databricks	Le workflow dépend de votre persona utilisateur Databricks : Mono-utilisateur : un utilisateur administrateur crée une connexion Unity Catalog et un pipeline d’ingestion. Multi-utilisateur : un administrateur crée une connexion que les utilisateurs non administrateurs peuvent utiliser pour créer des pipelines.
Méthode d’authentification	Les étapes de création d’une connexion dépendent de la méthode d’authentification que vous choisissez.
Interface	Les étapes de création d'un pipeline dépendent de l'interface.
Fréquence d’ingestion	La programmation du pipeline dépend de vos critères de latence et de coût.
Modèles courants	Selon vos besoins d’ingestion, le pipeline peut utiliser des configurations comme la sélection de colonnes. Les configurations prises en charge varient selon le connecteur. Voir Disponibilité des fonctionnalités.

start ingesting from LinkedIn Ads

Le tableau suivant donne un aperçu du flux d’ingestion LinkedIn Ads de bout en bout, en fonction du type d’utilisateur :

Utilisateur	Étapes
Admin	Configurez LinkedIn Ads pour activer l'authentification depuis Databricks. Voir Configurer LinkedIn Ads en tant que source de données. Utilisez l’explorateur de catalogue pour créer une connexion à LinkedIn Ads afin que les utilisateurs non administrateurs puissent créer des pipelines. Voir Créer une connexion LinkedIn Ads.
Non administrateur	Utilisez n'importe quelle interface prise en charge pour créer un pipeline à partir d'une connexion existante. Voir les données d’Ingest issues de LinkedIn Ads.

Utilisateur	Étapes
Admin	Configurez LinkedIn Ads pour activer l'authentification depuis Databricks. Voir Configurer LinkedIn Ads en tant que source de données. Utilisez l’explorateur de catalogue pour créer une connexion à LinkedIn Ads afin que les utilisateurs non administrateurs puissent créer des pipelines. Voir Créer une connexion LinkedIn Ads.
Non administrateur	Utilisez n'importe quelle interface prise en charge pour créer un pipeline à partir d'une connexion existante. Voir les données d’Ingest issues de LinkedIn Ads.