Limitations du connecteur Marketo

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Bêta

Cette fonctionnalité est en version bêta. Les administrateurs de Workspace peuvent contrôler l’accès à cette fonctionnalité depuis la page Aperçus . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Limitations générales des connecteurs SaaS

Les limitations de cette section s'appliquent à tous les connecteurs SaaS (Software as a Service) dans Lakeflow Connect.

• Lorsque vous exécutez un pipeline planifié, les alertes ne se trigger pas immédiatement. Au lieu de cela, elles se produisent lors du prochain trigger.
• Lorsqu'une table source est supprimée, la table de destination n'est pas automatiquement supprimée. Vous devez supprimer manuellement la table de destination. Ce comportement n’est pas cohérent avec le comportement des Spark Declarative Pipelines sur Lakeflow.
• Pendant les périodes de maintenance de la source, Databricks pourrait ne pas être en mesure d’accéder à vos données.
• Si un nom de table source entre en conflit avec un nom de table de destination existant, la mise à jour du pipeline échoue.
• La prise en charge des pipelines multi-destinations est disponible uniquement via API.
• Vous pouvez éventuellement renommer une table que vous ingerez. Si vous renommez une table dans votre pipeline, elle devient un pipeline uniquement API, et vous ne pouvez plus modifier le pipeline dans l’interface.
• Si vous sélectionnez une colonne après qu'un pipeline a déjà start, le connecteur ne remplit pas automatiquement les données pour la nouvelle colonne. Pour ingérer des données historiques, exécutez manuellement un refresh complet sur la 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 les Transformations.

Limitations spécifiques au connecteur

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

• Le connecteur prend en charge quatre types de tables : leads, static_lists, activity_<typeId> (une table par type d'activité) et les objets personnalisés (une table par objet personnalisé). Les autres entités Adobe Marketo Engage, telles que les programmes, les membres de programme, les leads supprimés, les entreprises, les opportunités et les rôles d'opportunité, ne sont pas prises en charge.
• Adobe Marketo Engage limite Bulk Extract à 10 jobs simultanés, partagés entre toutes les intégrations de votre abonnement. Si vous ingérez de nombreuses tables en même temps, le pipeline peut échouer. Maintenez le nombre de tables Bulk Extract dans un pipeline en dessous de 10.
• Adobe Marketo Engage applique un quota d'exportation quotidien Bulk Extract, qui est Reset à 00 h 00 CST. Le quota « default » est de 500 Mo par jour ; vous pouvez acheter un quota plus élevé auprès d'Adobe Marketo Engage pour améliorer les performances d'ingestion et éviter les erreurs liées au quota quotidien. Si vous dépassez le quota, le pipeline échoue jusqu'à ce que le quota soit Reset.
• Ingérer leads et objets personnalisés nécessite d’activer le filtre updatedAt pour l’extraction en masse dans votre instance Adobe Marketo Engage.
• La table static_lists est actualisée avec un instantané complet à chaque mise à jour du pipeline. Il ne prend pas en charge l’ingestion incrémentielle.
• Pour obtenir la liste des tables prises en charge, consultez Tables sources prises en charge.