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Como conectar Databricks y Amazon S3
Crear un nuevo escenario para conectar Databricks y Amazon S3
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 Databricks, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Databricks or Amazon S3 Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Databricks or Amazon S3y seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario Databricks Nodo
Seleccione el botón Databricks nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
+
1
Databricks
Configura el Databricks
Haga clic en el sección Databricks Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Databricks URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
+
1
Databricks
Tipo de nodo
#1 Databricks
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Databricks
Agregar el formulario Amazon S3 Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Databricks nodo, seleccione Amazon S3 de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Amazon S3.
1
Databricks
⚙
+
2
Amazon S3
Autenticar Amazon S3
Ahora, haga clic en el Amazon S3 Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Amazon S3 Configuración. La autenticación le permite utilizar Amazon S3 a través de Latenode.
1
Databricks
⚙
+
2
Amazon S3
Tipo de nodo
#2 Amazon S3
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Amazon S3
Configura el Databricks y Amazon S3 Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
Configurar el Databricks y Amazon S3 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
Amazon S3
1
Activador en webhook
⚙
2
Databricks
⚙
⚙
3
Iterador
⚙
+
4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Databricks, Amazon S3, 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 Databricks y Amazon S3 La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Databricks y Amazon S3 (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse Databricks y Amazon S3
Amazon S3 + Databricks + Slack: Cuando se crea o actualiza un archivo nuevo en Amazon S3, se activa un trabajo de Databricks para realizar comprobaciones de calidad de los datos. Si las comprobaciones fallan (determinado por el resultado o el estado del trabajo), se envía un mensaje a un canal de Slack designado para alertar al equipo de datos.
Amazon S3 + Databricks + Hojas de cálculo de Google: Al subir un nuevo archivo a Amazon S3, se activa un trabajo de Databricks para procesar los datos y calcular los costos de procesamiento. El costo calculado se añade como una nueva fila a una Hoja de Cálculo de Google, lo que facilita el seguimiento de los gastos de procesamiento de Databricks relacionados con los datos de S3.
Databricks y Amazon S3 alternativas de integración
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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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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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes Databricks y Amazon S3
¿Cómo puedo conectar mi cuenta Databricks a Amazon S3 usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Databricks a Amazon S3 en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Databricks y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Databricks y Amazon S3 proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar automáticamente los datos de Databricks almacenados en Amazon S3?
Sí, puedes. Latenode te permite automatizar este proceso visualmente, activando trabajos de Databricks según los nuevos archivos de Amazon S3, simplificando los flujos de trabajo de análisis de datos con lógica sin código y mejoras opcionales de JavaScript.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Databricks con Amazon S3?
La integración de Databricks con Amazon S3 le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Activación de trabajos de Databricks al cargar nuevos archivos a Amazon S3.
- Archivar datos procesados de Databricks en Amazon S3 para almacenamiento a largo plazo.
- Carga de datos de Amazon S3 en Databricks para análisis en tiempo real.
- Automatizar copias de seguridad de datos de Databricks para proteger el almacenamiento de Amazon S3.
- Creación de canales de datos que transforman y cargan datos en S3.
¿Cómo maneja Latenode grandes conjuntos de datos de Databricks cuando se integra con Amazon S3?
Latenode ofrece una infraestructura escalable y una transmisión de datos eficiente, lo que garantiza un manejo perfecto de grandes conjuntos de datos de Databricks durante la integración de Amazon S3 mediante el procesamiento por lotes.
¿Existen limitaciones para la integración de Databricks y Amazon S3 en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- La transferencia de datos inicial puede requerir una configuración cuidadosa para lograr un rendimiento óptimo.
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir código JavaScript personalizado.
- La sincronización de datos en tiempo real depende de la latencia de la red y de la capacidad del clúster Databricks.
