Databricks sowie Amazon S3 Integration

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Orchestrieren Sie Datenpipelines zwischen Databricks und Amazon S3 visuell. Die kostengünstige, ausführungsbasierte Preisgestaltung von Latenode ermöglicht skalierbare ETL-Prozesse ohne Schrittbegrenzung. Passen Sie die Datentransformationen mit JavaScript an.

Databricks + Amazon S3 Integration

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Wie verbinden Databricks sowie Amazon S3

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Databricks sowie Amazon S3

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 S3 ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Databricks or Amazon S3und 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 S3 Knoten

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

1

Databricks

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2

Amazon S3

Authentifizieren Amazon S3

Klicken Sie nun auf Amazon S3 und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Amazon S3 Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Amazon S3 durch Latenode.

1

Databricks

+
2

Amazon S3

Knotentyp

#2 Amazon S3

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Amazon S3

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Databricks sowie Amazon S3 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 S3

Knotentyp

#2 Amazon S3

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Amazon S3

Amazon S3 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 sowie Amazon S3 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 S3

1

Trigger auf Webhook

2

Databricks

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Databricks, Amazon S3und 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 sowie Amazon S3 Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Databricks sowie Amazon S3 (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 sowie Amazon S3

Amazon S3 + Databricks + Slack: Wenn in Amazon S3 eine neue Datei erstellt oder aktualisiert wird, wird ein Databricks-Job ausgelöst, um Datenqualitätsprüfungen durchzuführen. Sollten die Prüfungen fehlschlagen (ermittelt durch die Ausgabe oder den Status des Jobs), wird eine Nachricht an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet, um das Datenteam zu benachrichtigen.

Amazon S3 + Databricks + Google Sheets: Beim Hochladen einer neuen Datei in Amazon S3 wird ein Databricks-Job ausgelöst, der die Daten verarbeitet und die Verarbeitungskosten berechnet. Die berechneten Kosten werden anschließend als neue Zeile zu einem Google-Tabellenblatt hinzugefügt. So lassen sich die Databricks-Verarbeitungskosten für S3-Daten einfach nachverfolgen.

Databricks sowie Amazon S3 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 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.

So funktioniert Latenode

FAQ Databricks sowie Amazon S3

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

Um Ihr Databricks-Konto mit Amazon S3 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 S3-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich in Amazon S3 gespeicherte Databricks-Daten automatisch analysieren?

Ja, das ist möglich. Mit Latenode können Sie diesen Prozess visuell automatisieren, indem Sie Databricks-Jobs basierend auf neuen Amazon S3-Dateien auslösen und Datenanalyse-Workflows mit No-Code-Logik und optionalen JavaScript-Erweiterungen vereinfachen.

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

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

  • Auslösen von Databricks-Jobs beim Hochladen neuer Dateien auf Amazon S3.
  • Archivieren verarbeiteter Databricks-Daten in Amazon S3 zur Langzeitspeicherung.
  • Laden von Daten von Amazon S3 in Databricks zur Echtzeitanalyse.
  • Automatisieren Sie Datensicherungen von Databricks, um den Amazon S3-Speicher zu sichern.
  • Erstellen von Datenpipelines, die Daten transformieren und in S3 laden.

Wie verarbeitet Latenode große Databricks-Datensätze bei der Integration mit Amazon S3?

Latenode bietet eine skalierbare Infrastruktur und effizientes Datenstreaming und gewährleistet so die nahtlose Handhabung großer Databricks-Datensätze während der Amazon S3-Integration mithilfe der Stapelverarbeitung.

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

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

  • Für eine optimale Leistung ist bei der ersten Datenübertragung möglicherweise eine sorgfältige Konfiguration erforderlich.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
  • Die Echtzeit-Datensynchronisierung hängt von der Netzwerklatenz und der Kapazität des Databricks-Clusters ab.

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