Limitations du connecteur Workiva

info

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.

Cette page contient des informations sur les limitations connues du connecteur géré Workiva 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 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 est 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 ingérez. Si vous renommez une table dans votre pipeline, celui-ci devient un pipeline accessible uniquement via l'API et vous ne pouvez plus le modifier dans l'interface utilisateur.
• 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 Workiva.

• Le connecteur rend disponibles trois tables sources : activities, users et roles. Il ne rend pas disponibles d’autres ressources Workiva. Pour plus de détails, consultez Tables sources prises en charge.
• Seule la table activities est ingérée de manière incrémentielle, à l’aide du curseur activityDateTime. Les tables users et roles sont ingérées sous forme d'instantanés complets à chaque exécution.
• Le SCD de type 2 n’est pas pris en charge. La table activities est en mode ajout uniquement.
• Sans start_datetime configuré, le connecteur remplit par default les 365 jours précédents d’événements d’activité. Les événements d’activité antérieurs au start de la fenêtre ne sont pas ingérés lors de la première exécution.
• Les objets et tableaux imbriqués (par exemple, action, performer et licenses) sont ingérés en tant que colonnes VARIANT.