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Recursos de Qlik

Requisitos y limitaciones del sistema para Qlik Cloud Integración de datos

Esta sección describe los requisitos y limitaciones de Qlik Cloud Integración de datos.

Antes de comenzar, debe revisar los requisitos para asegurarse de que tiene todo lo necesario para comenzar.

Puede leer más sobre el flujo de trabajo y los componentes del sistema en Integrar datos

Requisitos generales de Qlik Cloud Integración de datos.

  • Espacio empresarial inquilino en Qlik Cloud.

    El usuario necesita una asignación Profesional para crear, administrar y ejecutar tareas de datos en un espacio de datos.

    Los usuarios con una asignación de Analizador pueden consumir apps de análisis que contienen datos que se cargan desde un espacio de datos.

    Vea Espacios de datos

  • Nota de Qlik Sense Enterprise SaaS GovernmentLos usuarios de Qlik Cloud Government no pueden utilizar Qlik Cloud Integración de datos.

  • Cuando se conecte a fuentes de datos externas, es posible que deba agregar direcciones IP Qlik Cloud subyacentes a su lista de elementos permitidos.

    Para más información, vea Lista blanca de nombres de dominio y direcciones IP .

  • Para más información fuentes de datos compatibles, vea Conectar a fuentes de datos en Qlik Cloud Integración de datos.

  • Las conexiones de proyectos de datos se utilizan para conectarse a plataformas de datos en la nube para la entrega de datos y las transformaciones de optimización (pushdown). Para más información, vea Crear una canalización de datos en un proyecto de datos.

  • Si se conecta a fuentes de datos mediante la pasarela de enlace de movimiento de datos, además de los controladores necesarios para conectarse a las fuentes de datos, también debe instalar otros controladores y abrir los puertos necesarios para conectarse al almacenamiento de datos en la nube de su proyecto de datos. Para más información, vea Prerequisites for connecting to cloud data warehouses.

Requisitos para el almacenamiento de datos

  • Si envía datos a un depósito de Amazon S3, puede generar tablas QVD en el almacenamiento administrado de Qlik Cloud o en el almacenamiento de Amazon S3 administrado por usted.

  • Si envía datos a un almacén de datos en la nube, como Snowflake o Azure Synapse Analytics, puede generar tablas en el mismo almacén de datos en la nube.

  • Si envía datos desde una fuente de datos en la nube a un almacén de datos en la nube, puede generar tablas en el mismo almacén de datos en la nube.

Requisitos para las áreas de preparación

Necesita un área de preparación o ensayo para transferir datos en algunas plataformas de datos en la nube:

  • Azure Synapse Analytics

    Necesita un área de preparación de Azure Data Lake Storage.

  • Google BigQuery

    Necesita un área de preparación de Google Cloud Storage.

  • Databricks

    Necesita un área de preparación de Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage o Amazon S3.

Requisitos para generar tablas QVD

  • Depósito de Amazon S3 para preparar datos con acceso de escritura desde la máquina servidor de Pasarela de datos - Movimiento de datos y acceso de lectura desde el espacio empresarial inquilino en Qlik Cloud.

    Nota de avisoDebe asegurarse de que la zona de destino sea segura. Puede usar el cifrado del lado del servidor con claves administradas por Amazon S3 o claves administradas por AWS KMS.

  • Si desea almacenar datos de almacenamiento (QVD) en su propio almacenamiento administrado en lugar del almacenamiento administrado de Qlik, necesita un depósito (bucket) de Amazon S3. Puede usar el mismo depósito de Amazon S3 que utiliza para los datos de destino, pero esto también requiere acceso de escritura desde el espacio empresarial inquilino de Qlik Cloud. También necesita usar carpetas distintas para el aterrizaje de datos y el almacenamiento.

    Si está administrando el almacenamiento, no es posible utilizar Crear app a partir de datos ni Perfil de datos en el centro de control analítico.

    Nota de avisoDebe asegurarse de que el almacenamiento administrado sea seguro. Puede usar el cifrado del lado del servidor con claves administradas por Amazon S3 o claves administradas por AWS KMS.

Limitaciones

Hay algunas limitaciones respecto a cómo debe usar Qlik Cloud Integración de datos.

Limitaciones comunes

  • No se admiten cambios en el esquema de la fuente de datos. Si realiza cambios en el esquema en la fuente de datos, debe crear nuevos activos de datos.

  • No es posible cambiar el propietario de una tarea de datos, ni mover un activo de datos a otro proyecto de datos.

  • No se admite la limpieza automática del área de aterrizaje. Esto puede afectar al rendimiento. Le recomendamos que realice limpiezas manuales.

  • Al aplicar cambios a las tablas en una tarea de almacenamiento de datos, no existe coherencia entre las transacciones de las diferentes tablas de la tarea.

  • Un esquema de base de datos solo se puede asociar con una sola tarea de datos.

  • Dos tareas de la pasarela de movimiento de datos no deben escribir en la misma tabla en el área de aterrizaje. La mejor práctica es usar un área de aterrizaje aparte para cada tarea de pasarela de movimiento de datos.

Limitaciones al generar tablas QVD

  • Los espacios de datos siempre operan con una capacidad estándar, lo que limita la capacidad de la tarea de almacenamiento de datos. Cada una de las tablas procesadas por la tarea de almacenamiento de datos debe tener un tamaño total, incluidos los cambios, que no supere el tamaño de app (en memoria) admitido para apps estándar.

    Para más información sobre la capacidad, vea Apps ampliadas y capacidad dedicada.

  • Las fuentes de datos a las que se puede acceder sin Pasarela de datos - Movimiento de datos no se admiten en proyectos de datos con Qlik Cloud como plataforma de datos.

Limitaciones de los almacenes de datos en la nube

Limitaciones generales

  • Todos los conjuntos de datos se escriben en el mismo esquema interno y todas las vistas se escriben en el mismo esquema de activos de datos en el almacenamiento. Por lo tanto, no se permite tener dos conjuntos de datos con el mismo nombre en diferentes esquemas en una sola tarea de aterrizaje de datos.

Limitaciones de Snowflake

  • La autenticación de OAuth no se admite al conectarse con Snowflake.

Limitaciones de Google BigQuery

  • No es posible utilizar espacios en los nombres de las columnas.

  • Si cambia el nombre o elimina columnas, será necesario volver a crear las tablas y se perderán los datos.

  • Los tipos de datos parametrizados se establecerán con valores predeterminados:

    • Cadena

      Longitud: 8192

    • Bytes

      Longitud: 8192

    • Numérico

      Precisión: 38

      Escala: 9

    • bigDecimal

      Precisión: 76

      Escala: 38

  • Las conexiones de datos de Google BigQuery se han configurado de forma predeterminada con una ubicación de EE. UU. Si desea usar una ubicación diferente, debe establecerlo en las propiedades de conexión de datos.

    1. Edite la conexión de datos.

    2. Agregue una propiedad llamada Ubicación en Avanzado.

    3. Establezca el valor de la propiedad como la Ubicación que desea utilizar.

    4. Haga clic en Guardar.

Limitaciones de Databricks

  • No se admite el cambio de nombre de tablas y columnas. Al sincronizar después de cambiar el nombre, los datos se perderán.

  • Solo es compatible Databricks 10.4.

  • Habilitar SSL debe estar activo.

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