Amazon S3 und Databricks Integration

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KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Orchestrieren Sie Daten-Workflows, indem Sie Amazon S3-Daten zur Analyse in Databricks laden. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe Pipelines und ermöglicht benutzerdefinierte Transformationen mit JavaScript. Skalieren Sie die Datenverarbeitung kostengünstig und zuverlässig.

Amazon S3 + Databricks Integration

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Wie verbinden Amazon S3 und Databricks

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Amazon S3 und 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 S3, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Amazon S3 or Databricks ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Amazon S3 or Databricksund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Amazon S3 Knoten

Wähle aus Amazon S3 Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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1

Amazon S3

Konfigurieren Sie die Amazon S3

Klicken Sie auf Amazon S3 Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Amazon S3 URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Amazon S3

Knotentyp

#1 Amazon S3

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Amazon S3

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Databricks Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Amazon S3 Knoten, auswählen Databricks aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Databricks.

1

Amazon S3

+
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 S3

+
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 S3 und 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 S3

+
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 *

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Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Amazon S3 und 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 S3

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Amazon S3, 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 S3 und Databricks Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Amazon S3 und 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 S3 und Databricks

Amazon S3 + Databricks + Slack: Wenn eine neue oder aktualisierte Datei in einem Amazon S3-Bucket landet, löst dies einen Databricks-Job zur Verarbeitung der Daten aus. Nach Abschluss des Databricks-Jobs wird eine Benachrichtigung an einen angegebenen Slack-Kanal gesendet.

Databricks + Amazon S3 + Google Sheets: Nachdem Databricks Daten über einen ausgelösten Joblauf verarbeitet hat, werden die resultierenden Daten in einem Amazon S3-Bucket gespeichert. Details zum Joblauf, wie Start- und Endzeiten, werden anschließend in einem Google Sheet protokolliert.

Amazon S3 und Databricks Integrationsalternativen

Über Uns Amazon S3

Automatisieren Sie die S3-Dateiverwaltung in Latenode. Lösen Sie Flows bei neuen Uploads aus, verarbeiten Sie gespeicherte Daten automatisch und archivieren Sie alte Dateien. Integrieren Sie S3 in Ihre Datenbank, KI-Modelle oder andere Anwendungen. Latenode vereinfacht komplexe S3-Workflows mit visuellen Tools und Codeoptionen für benutzerdefinierte Logik.

Über Uns 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 S3 und Databricks

Wie kann ich mein Amazon S3-Konto mithilfe von Latenode mit Databricks verbinden?

Um Ihr Amazon S3-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 S3 aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Amazon S3- und Databricks-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich die Datentransformation von S3 zu Databricks automatisieren?

Ja, das ist möglich! Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht den Aufbau von Datenpipelines, automatisiert Transformationen und löst Databricks-Jobs aus, wenn neue Dateien in Amazon S3 landen. Skalieren Sie ganz einfach mit unseren No-Code- und JavaScript-Optionen.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Amazon S3 mit Databricks ausführen?

Durch die Integration von Amazon S3 mit Databricks können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Lösen Sie beim Hochladen neuer Dateien auf Amazon S3 automatisch Databricks-Jobs aus.
  • Laden Sie Daten von Amazon S3 zur Analyse und Verarbeitung in Databricks.
  • Orchestrieren Sie Datenpipelines für ETL-Prozesse mithilfe der visuellen Schnittstelle von Latenode.
  • Archivieren Sie verarbeitete Daten von Databricks zur langfristigen Speicherung zurück in Amazon S3.
  • Überwachen Sie Amazon S3-Buckets auf bestimmte Dateitypen und starten Sie Databricks-Workflows.

Kann Latenode große Dateien von Amazon S3 verarbeiten, die an Databricks gesendet werden?

Ja, Latenode ist für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert. Es nutzt eine skalierbare Infrastruktur und Chunking, um große Dateien reibungslos zu verwalten und eine zuverlässige Datenübertragung zu gewährleisten.

Gibt es Einschränkungen bei der Amazon S3- und Databricks-Integration auf Latenode?

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

  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
  • Die Echtzeit-Datensynchronisierung hängt von der Häufigkeit der Workflow-Ausführungen ab.
  • Bei Arbeitsabläufen zur Verarbeitung großer Datenmengen ist eine Kostenoptimierung unerlässlich.

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