Databricks und Amazon RedShift Integration

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Orchestrieren Sie Datenpipelines von Databricks zu Amazon Redshift ganz einfach mit dem visuellen Editor und den JavaScript-Funktionen von Latenode. Skalieren Sie erweiterte Transformationen kostengünstig mit Pay-by-Execution-Preisen.

Databricks + Amazon RedShift Integration

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Wie verbinden Databricks und Amazon RedShift

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Databricks und Amazon RedShift

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

Fügen Sie Databricks Knoten

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

+
1

Databricks

Konfigurieren Sie die Databricks

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

+
1

Databricks

Knotentyp

#1 Databricks

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Databricks

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Amazon RedShift Knoten

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

1

Databricks

+
2

Amazon RedShift

Authentifizieren Amazon RedShift

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

1

Databricks

+
2

Amazon RedShift

Knotentyp

#2 Amazon RedShift

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Amazon RedShift

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Databricks und Amazon RedShift 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

Databricks

+
2

Amazon RedShift

Knotentyp

#2 Amazon RedShift

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Amazon RedShift

Amazon RedShift 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 Databricks und Amazon RedShift 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

Amazon RedShift

1

Trigger auf Webhook

2

Databricks

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Databricks, Amazon RedShiftund 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 Databricks und Amazon RedShift Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Databricks und Amazon RedShift (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Databricks und Amazon RedShift

Databricks + Amazon Redshift + Slack: Führen Sie eine Databricks-SQL-Abfrage aus, um die Daten zu analysieren. Fügen Sie anschließend die resultierenden Zeilen in eine Amazon-Redshift-Tabelle ein. Senden Sie abschließend eine Slack-Nachricht an einen Kanal, um die erfolgreiche Datenübertragung zu melden.

Amazon Redshift + Databricks + Slack: Wenn einer Amazon Redshift-Tabelle neue Zeilen hinzugefügt werden, wird ein Databricks-Job zur Datenverarbeitung ausgelöst. Nach Abschluss (oder Fehler) wird eine Nachricht mit dem Jobstatus an einen Slack-Kanal gesendet.

Databricks und Amazon RedShift Integrationsalternativen

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.

Über Uns 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.

So funktioniert Latenode

FAQ Databricks und Amazon RedShift

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

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

Kann ich Data Warehousing von Databricks zu Redshift automatisieren?

Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie automatisierte Workflows ganz einfach per Drag-and-Drop erstellen. Übertragen und transformieren Sie Daten nahtlos und erhalten Sie Einblicke nahezu in Echtzeit – ganz ohne komplexe Programmierung.

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

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

  • Automatisierung von ETL-Prozessen zwischen Databricks und Redshift.
  • Erstellen von Echtzeit-Datenpipelines für Business Intelligence.
  • Orchestrieren Sie Datentransformationen im großen Maßstab mit Databricks.
  • Auslösen von Redshift-Updates basierend auf Databricks-Berechnungen.
  • Überwachung der Datenqualität auf beiden Plattformen.

Wie handhabt Latenode die Databricks-Job-Orchestrierung sicher?

Latenode verwendet sichere Authentifizierungsprotokolle und verschlüsselte Verbindungen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten während der Orchestrierung zwischen Databricks und anderen Systemen geschützt bleiben.

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

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

  • Bei großen Datensätzen kann die anfängliche Datensynchronisierung eine sorgfältige Planung erfordern.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
  • Beim Echtzeit-Datenstreaming kommt es zu Netzwerklatenz.

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