

90 % günstiger mit Latenode
KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt
Hunderte von Apps zum Verbinden
Automatisieren Sie die Webdatenextraktion mit Apify und speisen Sie diese zur Analyse in Databricks ein. Der visuelle Editor und die günstigen Preise von Latenode machen die Skalierung von Datenpipelines einfacher denn je, während Anpassungsoptionen für unübertroffene Flexibilität sorgen.
Verbinden Apify sowie Databricks in Minuten mit Latenode.
Kreation Apify zu Databricks Arbeitsablauf.
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Automatisieren Sie Ihren Workflow
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Apify
Databricks
Keine Kreditkarte notwendig
Ohne Einschränkung
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Apify 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 Apify, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Apify or Databricks ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Apify or Databricksund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.
Fügen Sie Apify Knoten
Wähle aus Apify Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.
Apify
Konfigurieren Sie die Apify
Klicken Sie auf Apify Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Apify URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.
Apify
Knotentyp
#1 Apify
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden Apify
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Databricks Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Apify Knoten, auswählen Databricks aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Databricks.
Apify
⚙
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.
Apify
⚙
Databricks
Knotentyp
#2 Databricks
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden Databricks
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Apify 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.
Apify
⚙
Databricks
Knotentyp
#2 Databricks
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Auswählen
Karte
Verbinden Databricks
Databricks OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Apify sowie Databricks Integration
Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:
JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙
Databricks
Trigger auf Webhook
⚙
Apify
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Apify, 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 Apify sowie Databricks Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Apify sowie Databricks (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Apify + Databricks + Slack: Wenn ein Apify-Akteur die Ausführung beendet, wird der resultierende Datensatz mithilfe einer SQL-Abfrage in Databricks analysiert. Die Abfrageergebnisse, die wichtige Erkenntnisse darstellen, werden dann an einen bestimmten Slack-Kanal gesendet.
Apify + Databricks + Google Tabellen: Nach Abschluss einer Apify-Aufgabe fragt Databricks die resultierenden Daten von Apify ab. Ein in Databricks generierter zusammenfassender Bericht wird dann in einer neuen Zeile in einem Google Sheet gespeichert.
Über Uns Apify
Nutzen Sie Apify in Latenode, um Webdaten in großem Umfang für Lead-Generierung, Marktforschung und mehr zu extrahieren. Apify übernimmt komplexes Scraping, während Latenode die Daten orchestriert: Lösen Sie Workflows aus, transformieren Sie Ergebnisse mit KI und senden Sie Daten an beliebige Apps. Automatisieren Sie Webaktionen visuell und kostengünstig.
Ähnliche Anwendungen
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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.
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Wie kann ich mein Apify-Konto mithilfe von Latenode mit Databricks verbinden?
Um Ihr Apify-Konto mit Databricks auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
Kann ich Scraped-Daten in Databricks automatisch analysieren?
Ja, das ist möglich! Mit Latenode übertragen Sie Apify-Daten automatisch zur Analyse an Databricks. Profitieren Sie von Planung, benutzerdefinierter Logik über JavaScript und KI-gestützten Erkenntnissen zu den Daten.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Apify mit Databricks ausführen?
Durch die Integration von Apify mit Databricks können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
Welche Apify-Akteurtypen funktionieren am besten mit Databricks in Latenode?
Dataset-Exporteure und Web-Scraper funktionieren am besten. Mit Latenode können Sie Daten von jedem Apify-Akteur mithilfe benutzerdefinierter JS- oder KI-Blöcke verarbeiten.
Gibt es Einschränkungen bei der Apify- und Databricks-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten: