Limitações do conector Aha!

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Esta página contém informações sobre as limitações conhecidas do conector gerenciado Aha! no Lakeflow Connect.

Limitações gerais do conector de software como serviço (SaaS)

As limitações nesta seção aplicam-se a todos os conectores SaaS no LakeFlow Connect.

• Quando um pipeline agendado é executado, os alertas não são acionados imediatamente. Em vez disso, as execuções são acionadas quando a próxima atualização é executada.
• Quando uma tabela de origem é excluída, a tabela de destino não é excluída automaticamente. Você deve excluir a tabela de destino manualmente. Este comportamento não é consistente com o comportamento do Spark Declarative Pipelines no Lakeflow.
• Durante períodos de manutenção da fonte, o Databricks pode não conseguir acessar seus dados.
• Se o nome de uma tabela de origem entrar em conflito com o nome de uma tabela de destino existente, a atualização do pipeline falha.
• O suporte para pipeline multidestino é somente por API.
• Opcionalmente, é possível renomear uma tabela ingerida. Se você renomear uma tabela em seu pipeline, ele se torna um pipeline somente de API, e você não pode mais editar o pipeline na IU.
• Se uma coluna for selecionada depois que um pipeline já tiver começado, o conector não preenche automaticamente os dados para a nova coluna. Para ingerir dados históricos, execute manualmente um refresh completo na tabela.
• Databricks não pode ingerir duas ou mais tabelas com o mesmo nome no mesmo pipeline, mesmo que provenham de esquemas de origem diferentes.
• O sistema de origem assume que as colunas do cursor aumentam monotonicamente.
• O conector ingere dados brutos sem transformações. Use Spark Declarative Pipelines a jusante nos LakeFlow Pipelines para transformações.

Limitações específicas do conector

As limitações desta seção se aplicam ao conector Aha!

• O conector Aha! ingere um conjunto fixo de 11 tabelas de origem. Consulte Tabelas de origem compatíveis.
• O conector ingere as tabelas ideas, idea_organizations, tasks e products incrementalmente. Ele atualiza as tabelas idea_users, idea_portals, idea_themes, users, integrations, idea_endorsements e idea_comments completamente a cada execução.
• O conector ingere as tabelas idea_endorsements e idea_comments somente para ideias disponíveis na tabela ideas.