Limitações do conector do Salesforce Marketing Cloud
Beta
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.
O conector do Salesforce Marketing Cloud apresenta as seguintes limitações:
Limitações gerais
- 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 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 subsequentes em Lakeflow pipelines para transformações.
Fluxo de Trabalho de Exportação SFTP
O conector não oferece suporte atualmente ao fluxo de trabalho de exportação baseado em SFTP. Isso significa que ele não pode ingerir dados produzidos por atividades do Automation Studio, como extrações de dados ou consultas SQL, diretamente sem gravá-los em extensões de dados.
Visualizações de dados
O conector não oferece suporte à ingestão de views de dados diretamente. Em vez disso, você pode criar uma atividade de query SQL no Salesforce Marketing Cloud que grava os resultados em uma extensão de dados. Você pode então ingerir essa extensão de dados usando o conector.
Exclusões para emails e campanhas
O conector não reflete atualmente as exclusões para emails e campanhas. Para sincronizar essas exclusões, você deve fazer a execução de um refresh completo de suas tabelas.
Unidades de negócios
A API do Marketing Cloud retorna dados apenas para uma única unidade de negócios, incluindo unidades de negócios filhas. Se você tiver várias unidades de negócios, deverá criar conexões separadas do Unity Catalog e configurar pacotes de integração de API separados para cada uma.
key primárias e acompanhamento de história
Se uma key primária for definida na extensão de dados de origem, o conector usará essa key durante a ingestão. Se nenhuma chave primária for definida, o conector adiciona automaticamente uma coluna chamada __databricks_id, que é um hash de todas as colunas e é usada como chave primária.
Quando __databricks_id é usado, o acompanhamento da história (SCD tipo 2) não é compatível com essa tabela. Se a tabela estiver configurada para ingerir no modo SCD tipo 2, a ingestão falhará.
A Databricks recomenda a ingestão de extensões de dados do Salesforce e do Salesforce compartilhado usando o conector do LakeFlow Connect Salesforce. O conector do Salesforce Marketing Cloud não pode ingerir estas extensões de dados incrementalmente, mas o conector do Salesforce pode.