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Como conectar Apollo y Databricks
Crear un nuevo escenario para conectar Apollo 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 Apollo, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Apollo or Databricks Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Apollo or Databricksy seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario Apollo Nodo
Seleccione el botón Apollo nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
+
1
Apollo
Configura el Apollo
Haga clic en el botón Apollo Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Apollo URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
+
1
Apollo
Tipo de nodo
#1 Apollo
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Apollo
Agregar el formulario Databricks Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Apollo nodo, seleccione Databricks de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Databricks.
1
Apollo
⚙
+
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
Apollo
⚙
+
2
Databricks
Tipo de nodo
#2 Databricks
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Databricks
Configura el Apollo 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 Apollo 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
Apollo
⚙
⚙
3
Iterador
⚙
+
4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Apollo, 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 Apollo y Databricks La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Apollo 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 Apollo y Databricks
Apolo + Databricks + Slack: Cuando se crea un nuevo contacto en Apollo, Databricks consulta su almacén SQL para enriquecer los datos del contacto. A continuación, se envía un mensaje de Slack a un canal específico con la información enriquecida del cliente potencial.
Apollo + Databricks + Hojas de cálculo de Google: Databricks consulta periódicamente los datos de contacto de Apollo mediante SQL Warehouse. Las métricas clave derivadas de estos datos se reportan en una Hoja de Cálculo de Google para la visibilidad y el seguimiento del equipo.
Apollo y Databricks alternativas de integración
Acerca de Apollo
¿Necesita datos de ubicación precisos? Integre Apollo en los flujos de trabajo de Latenode para geocodificar direcciones automáticamente o enriquecer los perfiles de los clientes con información de ubicación. Automatice la validación de datos y el enrutamiento según parámetros geográficos. Utilice el editor visual de Latenode para crear procesos escalables con reconocimiento de ubicación sin necesidad de programación compleja.
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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 Apollo y Databricks
¿Cómo puedo conectar mi cuenta Apollo a Databricks usando Latenode?
Para conectar su cuenta Apollo a Databricks en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Apollo y haga clic en “Conectar”.
- Autentique sus cuentas Apollo y Databricks proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo enriquecer datos de clientes potenciales de Apollo en Databricks?
¡Sí, puedes! Latenode facilita la transferencia de datos fluida, enriqueciendo automáticamente los datos de clientes potenciales de Apollo dentro de Databricks para obtener una mejor perspectiva y una difusión más específica.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Apollo con Databricks?
La integración de Apollo con Databricks le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Actualización automática de Databricks con nueva información de contacto de Apollo.
- Análisis de datos de alcance de Apollo dentro de Databricks para identificar tendencias.
- Creación de listas de contactos específicas en Apollo basadas en el análisis de Databricks.
- Sincronización de puntuaciones de clientes potenciales entre Apollo y Databricks para la priorización de ventas.
- Activación de campañas de correo electrónico personalizadas en Apollo a partir de información de Databricks.
¿Puedo usar JavaScript para transformar datos entre Apollo y Databricks?
¡Sí! Latenode permite la transformación completa de datos mediante JavaScript, lo que facilita la manipulación compleja entre Apollo y Databricks.
¿Existen limitaciones para la integración de Apollo y Databricks en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- La sincronización inicial de datos puede tardar un tiempo dependiendo del tamaño de sus conjuntos de datos.
- Las asignaciones de campos personalizados requieren una configuración cuidadosa.
- Los límites de velocidad de la API de Apollo y Databricks pueden afectar las transferencias de datos de gran tamaño.
