Lakeflow 宣言型パイプラインの制限事項

以下は、パイプラインを開発する際に知っておく必要があるLakeflow宣言型パイプラインの制限事項です。

Databricksワークスペースの 1 つのブリッジラインの更新は 200 に制限されています。 1 つのパイプラインに含めることができるデータセットの数は、パイプラインの構成とワークロードの複雑さによって決まります。
Lakeflow 宣言型パイプラインデータセットは一度だけ定義できます。このため、これらのデータセットは、すべてのLakeflow宣言型パイプラインで 1 つの操作のターゲットにしかなれません。例外は、追加フロー処理を備えたストリーミングテーブルで、これにより、複数のストリーミングソースからストリーミングテーブルに書き込むことができます。複数のフローを使用して 1 つのターゲットに書き込むを参照してください。
ID 列には次の制限があります。Delta テーブルの ID 列の詳細については、「Delta Lake で ID 列を使用する」を参照してください。
- AUTO CDC処理の対象となるテーブルでは、ID 列はサポートされません。
- ID 列は、マテリアライズドビューの更新中に再計算される場合があります。このため、 Databricks では、 Lakeflow 宣言型パイプラインの ID 列をストリーミングテーブルでのみ使用することをお勧めします。
Lakeflow宣言型パイプラインから公開されたマテリアライズドビューとストリーミングテーブル (Databricks SQLによって作成されたものを含む) には、Databricksクライアントとアプリケーションのみがアクセスできます。ただし、マテリアライズドビューとストリーミングテーブルに外部からアクセスできるようにするには、 Lakeflow 宣言型パイプライン sink API を使用して、外部 Delta インスタンス内のテーブルに書き込むことができます。「シンクを使用してレコードを外部サービスにストリームする Lakeflow 宣言型パイプラインを使用する」を参照してください。
Unity Catalogパイプラインの実行とクエリに必要な Databricksコンピュートには制限があります。Unity Catalog に発行するパイプラインの要件を参照してください。
Delta Lake タイムトラベルクエリはストリーミングテーブルでのみサポートされ、マテリアライズドビューではサポートされていません。 Delta Lake テーブル履歴の操作を参照してください。
Lakeflow宣言型パイプラインによって作成されたマテリアライズドビューとストリーミングテーブルでIceberg読み取りを有効にすることはできません。
pivot()機能はサポートされていません。Spark の pivot 操作では、入力データを出力スキーマのコンピュートに一括して読み込む必要があります。この機能は、宣言型パイプラインではサポートされていません Lakeflow 。