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Agent d'IA qui crée vos flux de travail pour vous
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.
Se connectez Amazon S3 et Databricks en quelques minutes avec Latenode.
Créer Amazon S3 à Databricks workflow
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Automatisez votre flux de travail
Échanger des applications
Amazon S3
Databricks
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Sans restriction
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.
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.
Amazon S3
Type de nœud
#1 Amazon S3
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez Amazon S3
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.
Amazon S3
(I.e.
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.
Amazon S3
(I.e.
Databricks
Type de nœud
#2 Databricks
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez Databricks
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.
Amazon S3
(I.e.
Databricks
Type de nœud
#2 Databricks
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez Databricks
Databricks Authentification 2.0
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 :
JavaScript
(I.e.
IA Anthropique Claude 3
(I.e.
Databricks
Déclencheur sur Webhook
(I.e.
Amazon S3
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
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.
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.
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.
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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.
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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 :
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 :
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 :