Amazon RedShift sowie Databricks Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Synchronisieren Sie Daten zwischen Amazon Redshift und Databricks für einheitliche Analysen. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe Datenpipelines, während die kostengünstige, ausführungsbasierte Preisgestaltung die Skalierung mühelos macht. Erweitern Sie mit JavaScript für maßgeschneiderte Transformationen.

Amazon RedShift + Databricks Integration

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Wie verbinden Amazon RedShift sowie Databricks

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Amazon RedShift sowie Databricks

Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu

Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Amazon RedShift, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Amazon RedShift or Databricks ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Amazon RedShift or Databricksund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Amazon RedShift Knoten

Wähle aus Amazon RedShift Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Amazon RedShift

Konfigurieren Sie die Amazon RedShift

Klicken Sie auf Amazon RedShift Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Amazon RedShift URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Amazon RedShift

Knotentyp

#1 Amazon RedShift

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Amazon RedShift

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Databricks Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Amazon RedShift Knoten, auswählen Databricks aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Databricks.

1

Amazon RedShift

+
2

Databricks

Authentifizieren Databricks

Klicken Sie nun auf Databricks und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Databricks Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Databricks durch Latenode.

1

Amazon RedShift

+
2

Databricks

Knotentyp

#2 Databricks

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Databricks

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Amazon RedShift sowie Databricks Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Amazon RedShift

+
2

Databricks

Knotentyp

#2 Databricks

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Databricks

Databricks OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Amazon RedShift sowie Databricks Integration

Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:

  • Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
  • Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
  • Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
  • Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
  • Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
  • Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
  • Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
  • Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Databricks

1

Trigger auf Webhook

2

Amazon RedShift

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Amazon RedShift, Databricksund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.

Testen Sie das Szenario

Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Amazon RedShift sowie Databricks Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Amazon RedShift sowie Databricks (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Amazon RedShift sowie Databricks

Amazon Redshift + Databricks + Slack: Wenn neue Zeilen zu Amazon Redshift hinzugefügt werden, fragt Databricks die Daten auf Anomalien ab. Wenn Anomalien erkannt werden, wird eine Nachricht an einen bestimmten Slack-Kanal gesendet, um das Datenteam zu benachrichtigen.

Amazon Redshift + Databricks + Tableau: Nachdem die Daten in Amazon Redshift aktualisiert wurden, löst Databricks einen Job zur Transformation der Daten aus. Nach Abschluss der Transformation kann Tableau automatisch aktualisiert werden, um die neuen Daten zu visualisieren.

Amazon RedShift sowie Databricks Integrationsalternativen

Über Celsior Amazon RedShift

Nutzen Sie Amazon Redshift in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Extrahieren, transformieren und laden Sie (ETL) Daten aus verschiedenen Quellen ohne Code in Redshift. Automatisieren Sie Berichte, synchronisieren Sie Daten mit anderen Anwendungen oder lösen Sie Warnmeldungen bei Datenänderungen aus. Skalieren Sie Ihre Analyse-Pipelines mit den flexiblen, visuellen Workflows und dem Pay-as-you-go-Preismodell von Latenode.

Über Celsior Databricks

Nutzen Sie Databricks in Latenode, um Datenverarbeitungs-Pipelines zu automatisieren. Lösen Sie ereignisbasierte Databricks-Jobs aus und leiten Sie Erkenntnisse direkt in Ihre Workflows für Berichte oder Aktionen weiter. Optimieren Sie Big-Data-Aufgaben mit visuellen Flows, benutzerdefiniertem JavaScript und der skalierbaren Ausführungs-Engine von Latenode.

So funktioniert Latenode

FAQ Amazon RedShift sowie Databricks

Wie kann ich mein Amazon Redshift-Konto mithilfe von Latenode mit Databricks verbinden?

Um Ihr Amazon Redshift-Konto mit Databricks auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Amazon Redshift aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Amazon Redshift- und Databricks-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Data Warehousing von Redshift in Databricks automatisieren?

Ja, das können Sie! Latenode vereinfacht Daten-Workflows und ermöglicht mit seinem visuellen Editor und integrierter JavaScript-Unterstützung automatisierte Übertragungen und Transformationen für effizientes Data Warehousing.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Amazon Redshift mit Databricks ausführen?

Durch die Integration von Amazon Redshift mit Databricks können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatisierte Datenmigration von Redshift zu Databricks zur Analyse.
  • Auslösen von Databricks-Jobs basierend auf neuen Daten in Amazon Redshift.
  • Orchestrierung von ETL-Prozessen zwischen Redshift und Databricks.
  • Erstellen von Datenpipelines mit KI-gestützten Datentransformationsschritten.
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte durch Zusammenführen von Daten beider Plattformen.

Kann Latenode große Datenmengen verarbeiten, die von Redshift verschoben werden?

Ja, Latenode kann große Datenmengen mithilfe skalierbarer, auf Leistung optimierter Workflows effizient verwalten und dabei seine serverlose Architektur nutzen.

Gibt es Einschränkungen bei der Amazon Redshift- und Databricks-Integration auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Für die Ersteinrichtung sind auf beiden Plattformen entsprechende Berechtigungen erforderlich.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise eine benutzerdefinierte JavaScript-Codierung.
  • Die Echtzeitsynchronisierung hängt vom konfigurierten Abfrageintervall ab.

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