Limitações do conector Pendo
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Este recurso está em Beta. Os administradores do espaço de trabalho podem controlar o acesso a esse recurso na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.
Limitações gerais do conector 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 automaticamente excluída. Você deve excluir a tabela de destino manualmente. Este comportamento não é consistente com o comportamento do Lakeflow Spark Declarative Pipelines.
- 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.
- A seleção e desseleção em nível de coluna estão disponíveis apenas via API.
- 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 pipelines declarativos do Lakeflow Spark a jusante para transformações.
Limitações específicas do conector
As limitações nesta seção aplicam-se ao conector Pendo.
- O conector não oferece suporte para ingestão incremental. O conector atualiza todas as tabelas a cada atualização do pipeline.
- Para a lista de tabelas suportadas, consulte Tabelas de origem suportadas.