Amazon S3 et Databricks Intégration :

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Des centaines d'applications pour se connecter

Orchestrez vos flux de données en chargeant les données Amazon S3 dans Databricks pour analyse. L'éditeur visuel de Latenode simplifie les pipelines complexes et permet des transformations personnalisées avec JavaScript. Adaptez le traitement des données de manière économique et fiable.

Amazon S3 + Databricks l'intégration

Se connectez Amazon S3 et Databricks en quelques minutes avec Latenode.

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Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Amazon S3 et Databricks

Créer un nouveau scénario pour se connecter Amazon S3 et Databricks

Dans l’espace de travail, cliquez sur le bouton « Créer un nouveau scénario ».

Ajouter la première étape

Ajoutez le premier nœud – un déclencheur qui lancera le scénario lorsqu’il recevra l’événement requis. Les déclencheurs peuvent être planifiés, appelés par un Amazon S3, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Amazon S3 or Databricks sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Amazon S3 or Databrickset sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Amazon S3 Nœud

Sélectionnez le Amazon S3 nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Amazon S3

Configurer le Amazon S3

Cliquez sur le Amazon S3 nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Amazon S3 URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

+
1

Amazon S3

Type de nœud

#1 Amazon S3

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Amazon S3

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Databricks Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Amazon S3 noeud, sélectionnez Databricks dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Databricks.

1

Amazon S3

(I.e.

+
2

Databricks

Authentifier Databricks

Maintenant, cliquez sur le Databricks nœud et sélectionnez l'option de connexion. Il peut s'agir d'une connexion OAuth2 ou d'une clé API, que vous pouvez obtenir dans votre Databricks paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Databricks via Latenode.

1

Amazon S3

(I.e.

+
2

Databricks

Type de nœud

#2 Databricks

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Databricks

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Amazon S3 et Databricks Nodes

Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

1

Amazon S3

(I.e.

+
2

Databricks

Type de nœud

#2 Databricks

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Databricks

Databricks Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Choisir

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Amazon S3 et Databricks Intégration :

Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :

  • Branchement : Créez plusieurs branches dans le scénario pour gérer une logique complexe.
  • Fusion: Combinez différentes branches de nœuds en une seule, en transmettant des données à travers elle.
  • Nœuds Plug n Play : Utilisez des nœuds qui ne nécessitent pas d’informations d’identification de compte.
  • Demandez à l'IA : utilisez l'option optimisée par GPT pour ajouter des fonctionnalités d'IA à n'importe quel nœud.
  • Attendre : définissez des temps d'attente, soit pour des intervalles, soit jusqu'à des dates spécifiques.
  • Sous-scénarios (Nodules) : Créez des sous-scénarios encapsulés dans un seul nœud.
  • Itération : Traiter des tableaux de données lorsque cela est nécessaire.
  • Code : écrivez du code personnalisé ou demandez à notre assistant IA de le faire pour vous.
5

JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

+
7

Databricks

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Amazon S3

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Amazon S3, Databricks, ainsi que tous les nœuds supplémentaires, n'oubliez pas d'enregistrer le scénario et de cliquer sur « Déployer ». L'activation du scénario garantit qu'il s'exécutera automatiquement chaque fois que le nœud déclencheur recevra une entrée ou qu'une condition sera remplie. Par défaut, tous les scénarios nouvellement créés sont désactivés.

Tester le scénario

Exécutez le scénario en cliquant sur « Exécuter une fois » et en déclenchant un événement pour vérifier si le Amazon S3 et Databricks l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Amazon S3 et Databricks (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.

Les moyens les plus puissants de se connecter Amazon S3 et Databricks

Amazon S3 + Databricks + Slack : Lorsqu'un fichier nouveau ou mis à jour arrive dans un bucket Amazon S3, une tâche Databricks est déclenchée pour traiter les données. Une fois la tâche Databricks terminée, une notification est envoyée à un canal Slack spécifié.

Databricks + Amazon S3 + Google Sheets : Une fois que Databricks a traité les données via une exécution déclenchée, les données résultantes sont stockées dans un bucket Amazon S3. Les détails de l'exécution, tels que les heures de début et de fin, sont ensuite enregistrés dans une feuille Google Sheets.

Amazon S3 et Databricks alternatives d'intégration

À propos Amazon S3

Automatisez la gestion des fichiers S3 dans Latenode. Déclenchez des flux lors de nouveaux téléchargements, traitez automatiquement les données stockées et archivez les anciens fichiers. Intégrez S3 à votre base de données, vos modèles d'IA ou d'autres applications. Latenode simplifie les workflows S3 complexes grâce à des outils visuels et des options de code pour une logique personnalisée.

À propos Databricks

Utilisez Databricks dans Latenode pour automatiser vos pipelines de traitement de données. Déclenchez des tâches Databricks en fonction d'événements, puis transférez les informations directement dans vos workflows pour générer des rapports ou des actions. Simplifiez les tâches Big Data grâce à des flux visuels, du JavaScript personnalisé et au moteur d'exécution évolutif de Latenode.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Amazon S3 et Databricks

Comment puis-je connecter mon compte Amazon S3 à Databricks à l'aide de Latenode ?

Pour connecter votre compte Amazon S3 à Databricks sur Latenode, suivez ces étapes :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Amazon S3 et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Amazon S3 et Databricks en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je automatiser la transformation des données de S3 vers Databricks ?

Oui, c'est possible ! L'éditeur visuel de Latenode simplifie la création de pipelines de données, l'automatisation des transformations et le déclenchement de tâches Databricks lorsque de nouveaux fichiers arrivent dans Amazon S3. Évoluez facilement grâce à nos options sans code et JavaScript.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Amazon S3 à Databricks ?

L'intégration d'Amazon S3 avec Databricks vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Déclenchez automatiquement les tâches Databricks lors du téléchargement de nouveaux fichiers sur Amazon S3.
  • Chargez les données d’Amazon S3 dans Databricks pour analyse et traitement.
  • Orchestrez les pipelines de données pour les processus ETL à l'aide de l'interface visuelle de Latenode.
  • Archivez les données traitées de Databricks vers Amazon S3 pour un stockage à long terme.
  • Surveillez les compartiments Amazon S3 pour des types de fichiers spécifiques et démarrez les flux de travail Databricks.

Latenode peut-il gérer des fichiers volumineux d'Amazon S3 envoyés à Databricks ?

Oui, Latenode est conçu pour gérer efficacement de gros volumes de données, en tirant parti d'une infrastructure évolutive et d'un découpage pour gérer les gros fichiers en douceur, garantissant ainsi un transfert de données fiable.

Existe-t-il des limitations à l’intégration d’Amazon S3 et de Databricks sur Latenode ?

Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :

  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un code JavaScript personnalisé.
  • La synchronisation des données en temps réel dépend de la fréquence des exécutions du workflow.
  • L’optimisation des coûts est essentielle pour les flux de travail de traitement de données à volume élevé.

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