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Como conectar Amazon S3 y Databricks
Crear un nuevo escenario para conectar Amazon S3 y Databricks
En el espacio de trabajo, haga clic en el botón “Crear nuevo escenario”.
Añade el primer paso
Agregue el primer nodo: un disparador que iniciará el escenario cuando reciba el evento requerido. Los disparadores pueden programarse, llamarse mediante un Amazon S3, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Amazon S3 or Databricks Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Amazon S3 or Databricksy seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario Amazon S3 Nodo
Seleccione el botón Amazon S3 nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
+
1
Amazon S3
Configura el Amazon S3
Haga clic en el botón Amazon S3 Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Amazon S3 URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
+
1
Amazon S3
Tipo de nodo
#1 Amazon S3
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Amazon S3
Agregar el formulario Databricks Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Amazon S3 nodo, seleccione Databricks de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Databricks.
1
Amazon S3
⚙
+
2
Databricks
Autenticar Databricks
Ahora, haga clic en el Databricks Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Databricks Configuración. La autenticación le permite utilizar Databricks a través de Latenode.
1
Amazon S3
⚙
+
2
Databricks
Tipo de nodo
#2 Databricks
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Databricks
Configura el Amazon S3 y Databricks Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
Configurar el Amazon S3 y Databricks Integración:
Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:
- Derivación: Cree múltiples ramas dentro del escenario para manejar una lógica compleja.
- Fusión: Combine diferentes ramas de nodos en una, pasando datos a través de ella.
- Nodos Plug n Play: Utilice nodos que no requieran credenciales de cuenta.
- Pregunte a IA: utilice la opción impulsada por GPT para agregar capacidades de IA a cualquier nodo.
- Esperar: Establezca tiempos de espera, ya sea por intervalos o hasta fechas específicas.
- Subescenarios (Nódulos): Crea subescenarios que estén encapsulados en un solo nodo.
- Iteración: procesar matrices de datos cuando sea necesario.
- Código: Escriba un código personalizado o pídale a nuestro asistente de IA que lo haga por usted.
5
JavaScript
⚙
6
IA Antrópica Claude 3
⚙
+
7
Databricks
1
Activador en webhook
⚙
2
Amazon S3
⚙
⚙
3
Iterador
⚙
+
4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Amazon S3, Databricks, y cualquier nodo adicional, no olvide guardar el escenario y hacer clic en "Implementar". Al activar el escenario, se garantiza que se ejecutará automáticamente cada vez que el nodo de activación reciba una entrada o se cumpla una condición. De manera predeterminada, todos los escenarios creados recientemente están desactivados.
Pruebe el escenario
Ejecute el escenario haciendo clic en "Ejecutar una vez" y activando un evento para verificar si Amazon S3 y Databricks La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Amazon S3 y Databricks (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse Amazon S3 y Databricks
Amazon S3 + Databricks + Slack: Cuando un archivo nuevo o actualizado llega a un bucket de Amazon S3, se activa un trabajo de Databricks para procesar los datos. Al finalizar el trabajo de Databricks, se envía una notificación a un canal de Slack específico.
Databricks + Amazon S3 + Hojas de cálculo de Google: Después de que Databricks procesa los datos mediante una ejecución de trabajo activada, los datos resultantes se almacenan en un bucket de Amazon S3. Los detalles de la ejecución del trabajo, como las horas de inicio y fin, se registran en una hoja de cálculo de Google.
Amazon S3 y Databricks alternativas de integración
Acerca de Amazon S3
Automatice la gestión de archivos S3 en Latenode. Active flujos al subir nuevos datos, procese automáticamente los datos almacenados y archive archivos antiguos. Integre S3 con su base de datos, modelos de IA u otras aplicaciones. Latenode simplifica los flujos de trabajo complejos de S3 con herramientas visuales y opciones de código para una lógica personalizada.
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Acerca de Databricks
Utilice Databricks dentro de Latenode para automatizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos. Active trabajos de Databricks según eventos y dirija la información directamente a sus flujos de trabajo para generar informes o tomar medidas. Optimice las tareas de big data con flujos visuales, JavaScript personalizado y el motor de ejecución escalable de Latenode.
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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes Amazon S3 y Databricks
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Amazon S3 a Databricks usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Amazon S3 a Databricks en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Amazon S3 y haga clic en “Conectar”.
- Autentique sus cuentas de Amazon S3 y Databricks proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo automatizar la transformación de datos de S3 a Databricks?
¡Sí, puedes! El editor visual de Latenode simplifica la creación de pipelines de datos, la automatización de transformaciones y la activación de trabajos de Databricks cuando llegan nuevos archivos a Amazon S3. Escala fácilmente con nuestras opciones sin código y JavaScript.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Amazon S3 con Databricks?
La integración de Amazon S3 con Databricks le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Activa automáticamente trabajos de Databricks al cargar nuevos archivos en Amazon S3.
- Cargue datos de Amazon S3 en Databricks para su análisis y procesamiento.
- Orqueste canalizaciones de datos para procesos ETL utilizando la interfaz visual de Latenode.
- Archivar datos procesados desde Databricks en Amazon S3 para almacenamiento a largo plazo.
- Supervise los buckets de Amazon S3 para tipos de archivos específicos e inicie flujos de trabajo de Databricks.
¿Puede Latenode manejar archivos grandes desde Amazon S3 enviados a Databricks?
Sí, Latenode está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, aprovechando la infraestructura escalable y la fragmentación para administrar archivos grandes sin problemas, lo que garantiza una transferencia de datos confiable.
¿Existen limitaciones para la integración de Amazon S3 y Databricks en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir código JavaScript personalizado.
- La sincronización de datos en tiempo real depende de la frecuencia de las ejecuciones del flujo de trabajo.
- La optimización de costos es esencial para los flujos de trabajo de procesamiento de datos de gran volumen.
