Limitações do conector Google Analytics analítica

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Esse recurso está em Beta. Para usá-lo, o administrador do workspace deve ativar o Lakeflow Connect para Google analítica Aggregated na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.

O conector agregado gerenciado do Google analítica no Lakeflow Connect ingere apenas dados de relatórios agregados, faz a execução de cada relatório personalizado em uma única propriedade e consome a quota da API de dados do Google analítica em cada solicitação.

Limitações gerais do conector de software como serviço (SaaS)

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

• Quando você executa um pipeline agendado, os alertas não Trigger imediatamente. Em vez disso, eles fazem Trigger quando ocorre a execução da próxima atualização.
• Quando uma tabela de origem é excluída, a tabela de destino não é excluída automaticamente. Você deve excluir a tabela de destino manualmente. Esse comportamento não é consistente com o comportamento do Spark Declarative Pipelines no Lakeflow.
• Durante os 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 falhará.
• O suporte a pipeline de destino múltiplo é somente via API.
• Opcionalmente, você pode renomear uma tabela que você ingerir. Se você renomear uma tabela em seu pipeline, ele se tornará um pipeline apenas de API e você não poderá mais editar o pipeline na IU.
• Se você selecionar uma coluna depois que um pipeline já tiver começado, o conector não fará o preenchimento automático dos dados da nova coluna. Para ingerir data histórica, execute manualmente um refresh completo na tabela.
• O Databricks não pode ingerir duas ou mais tabelas com o mesmo nome no mesmo pipeline, mesmo que elas venham de esquemas de origem diferentes.
• O sistema de origem assume que as colunas de cursor estão aumentando monotonicamente.
• O conector ingere dados brutos sem transformações. Use Spark Declarative Pipelines downstream em LakeFlow Pipelines para transformações.

Limitações específicas do conector

As limitações nesta seção aplicam-se ao conector agregado do Google Analítica.

• Para analisar eventos individuais, use o conector de dados brutos do Google Analytics. Este conector ingere apenas os relatórios agregados do Google Analítica 4 (GA4) retornados pela Google Analítica Data API; portanto, as linhas no nível do evento não estão disponíveis.
• Para ingerir dimensões ou métricas que uma tabela de relatórios pré-construída não inclui, use a tabela custom_report. Cada tabela pré-construída solicita um conjunto fixo de dimensões e métricas, portanto, não contém outras colunas. Veja Relatórios personalizados.
• Para executar um relatório personalizado em relação a várias propriedades do GA4, adicione um objeto custom_report para cada propriedade, cada uma com um destination_table diferente. Cada objeto aceita um único property_id, portanto, o relatório de cada propriedade vai para sua própria tabela de destino.
• Para agregar um relatório personalizado por semana, mês ou ano, defina cursor_dimension como yearWeek, yearMonth ou year. O conector aceita apenas esses valores e date, portanto, um relatório personalizado não pode agregar em outros períodos. As tabelas de relatório pré-construídas são agregadas por dia, exceto weekly_events_report, que é agregada por semana GA4.
• Para reduzir o uso de quota, ingira menos tabelas ou propriedades em cada pipeline ou defina um start_date posterior. O conector solicita tabelas agregadas por dia uma de cada vez, e cada solicitação consome tokens de quota de propriedade, portanto, pipelines grandes podem atingir a quota de uma propriedade. Quando isso acontece, o conector recua e tenta novamente, e a execução falha se a quota não for recuperada antes que as novas tentativas terminem. Para limites de quota, consulte Limites e quotas na documentação do Google.