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Como conectar Caja y Databricks
Crear un nuevo escenario para conectar Caja 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 Caja, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Caja or Databricks Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Caja or Databricksy seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario Caja Nodo
Seleccione el botón Caja nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
+
1
Caja
Configura el Caja
Haga clic en el botón Caja Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Caja URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
Agregar el formulario Databricks Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Caja nodo, seleccione Databricks de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Databricks.
1
Caja
⚙
+
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
Caja
⚙
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2
Databricks
Tipo de nodo
#2 Databricks
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Databricks
Configura el Caja 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 Caja 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.
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JavaScript
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6
IA Antrópica Claude 3
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Databricks
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Activador en webhook
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2
Caja
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3
Iterador
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4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Caja, 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 Caja y Databricks La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Caja 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 Caja y Databricks
Databricks + Caja + Slack: Después de ejecutar un trabajo de Databricks, el flujo recupera información sobre los datos almacenada como un archivo en Box y publica un mensaje con el enlace del archivo a un canal de Slack específico para que el equipo la revise.
Databricks + Box + Jira: Este flujo supervisa las ejecuciones de trabajos de Databricks. Si un trabajo falla, crea un ticket de Jira y adjunta los archivos de registro relevantes de Box para facilitar la depuración.
Caja y Databricks alternativas de integración
Acerca de Caja
Automatice la gestión de archivos de Box dentro de los flujos de trabajo de Latenode. Active acciones según la carga, actualización o eliminación de archivos. Optimice los flujos de trabajo de contenido: procese archivos automáticamente, extraiga datos y enrute a otras aplicaciones como CRM o bases de datos. Utilice el editor visual de Latenode para crear soluciones flexibles y escalables sin código y reducir la gestión manual de archivos.
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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 Caja y Databricks
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Box a Databricks usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Box a Databricks en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Box y haga clic en “Conectar”.
- Autentique sus cuentas de Box y Databricks proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo automatizar la transformación de datos de Box a Databricks?
¡Sí, puedes! Latenode simplifica la transformación de datos con herramientas visuales y pasos de JavaScript. Automatiza la limpieza, el formato y la carga de datos para un análisis eficaz.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Box con Databricks?
La integración de Box con Databricks le permite realizar varias tareas, entre ellas:
- Activa automáticamente trabajos de Databricks cuando se agregan nuevos archivos a Box.
- Procesar y analizar datos almacenados en Box utilizando cuadernos Databricks.
- Sincronice los datos procesados de Databricks con Box para generar informes y colaborar.
- Cree canales de datos automatizados desde el almacenamiento de Box hasta el análisis de Databricks.
- Gestione los flujos de trabajo de gobernanza de datos y cumplimiento en ambas plataformas.
¿Puede Latenode gestionar transferencias de archivos grandes entre Box y Databricks?
Sí, Latenode está diseñado para flujos de trabajo escalables. Aproveche las funciones sin servidor para transferir y procesar archivos grandes de forma eficiente, sin cuellos de botella en el código.
¿Existen limitaciones para la integración de Box 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 codificación JavaScript.
- Las transferencias de archivos muy grandes pueden generar límites de velocidad en la API de Box.
- La configuración del clúster Databricks se administra por separado de Latenode.
