Google アナリティクス 集計コネクターの制限

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。使用するには、ワークスペース管理者は プレビュー ページから Lakeflow Connect for Google アナリティクス Aggregated を有効にする必要があります。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

Lakeflow Connectのマネージド Google アナリティクス 集計コネクタは、集計されたレポートデータのみを取り込み、単一のプロパティに対して各カスタムレポートをランし、リクエストごとに Google アナリティクス Data API のクォータを消費します。

一般的な ソフトウェア as a サービス（SaaS）コネクタの制限事項

このセクションの制限事項は、Lakeflowコネクト のすべてのSaaS コネクタに適用されます。

• スケジュールされたパイプラインを実行しても、アラートは即座にトリガーされません。代わりに、次回の更新ラン時にTriggerされます。
• ソーステーブルを削除しても、宛先テーブルは自動的に削除されません。宛先テーブルを手動で削除する必要があります。この動作は、 LakeflowのSpark宣言型パイプラインの動作と一致しません。
• ソースメンテナンス期間中は、Databricksがデータにアクセスできない場合があります。
• ソーステーブル名が既存の宛先テーブル名と競合する場合、パイプラインの更新は失敗します。
• マルチ送信先パイプラインのサポートは API のみです。
• オプションで、取り込んだテーブルの名前を変更できます。パイプライン内のテーブルの名前を変更すると、そのテーブルは API 専用パイプラインになり、UI でパイプラインを編集できなくなります。
• パイプラインがすでに起動した後に列を選択した場合、コネクタはその新しい列のデータを自動的にバックフィルしません。ヒストリカルデータを取り込むには、テーブルで完全更新を手動でランします。
• Databricksでは、同じパイプライン内で同じ名前の複数のテーブルを取り込むことはできません。これらが異なるソーススキーマから取得されている場合でも同様です。
• ソースシステムは、カーソル列が単調に増加すると仮定しています。
• コネクタは、変換なしで生データを取り込みます。変換のために、LakeFlow PipelinesでダウンストリームSpark宣言型パイプラインを使用します。

コネクタ固有の制限事項

このセクションの制限は、Google アナリティクス集計コネクタに適用されます。

• 個々のイベントを分析するには、 Google アナリティクス 生データ コネクタを使用します。このコネクタは、Google アナリティクス Data API が返す集計済みの Google アナリティクス 4 (GA4) レポートのみを取り込むため、イベントレベルの行は利用できません。
• 事前構築済みレポートテーブルに含まれていないディメンションやメトリクスを取り込むには、custom_reportテーブルを使用してください。各事前構築済みテーブルは、固定されたディメンションとメトリクスのセットを要求するため、他の列は含まれません。カスタムレポートを参照してください。
• 複数のGA4プロパティに対してカスタムレポートをランするには、プロパティごとにcustom_reportオブジェクトを追加し、それぞれに異なるdestination_tableを指定します。各オブジェクトは1つのproperty_idを受け入れるため、各プロパティのレポートはそれぞれの宛先テーブルに書き込まれます。
• カスタムレポートを週、月、または年で集計するには、 cursor_dimension を yearWeek 、 yearMonth 、または year に設定します。コネクタはこれらの値と date のみを受け入れるため、カスタムレポートは他の期間で集計できません。事前構築されたレポートテーブルは日単位で集計されますが、 weekly_events_report は例外でGA4週単位で集計されます。
• クォータの使用量を減らすには、パイプラインごとに取り込むテーブルやプロパティを減らすか、後の start_date を設定します。コネクタは1日単位で日次集計テーブルをリクエストし、すべてのリクエストがプロパティクォータトークンを消費するため、大規模なパイプラインはプロパティのクォータに到達する可能性があります。そのような場合、コネクタはバックオフして再試行し、再試行が終了する前にクォータが回復しない場合、ランは失敗します。クォータ制限については、Googleのドキュメントの制限とクォータを参照してください。