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Des centaines d'applications pour se connecter
Automatisez l'extraction de données web avec Apify et intégrez-les à Databricks pour analyse. L'éditeur visuel et les tarifs abordables de Latenode simplifient plus que jamais la mise à l'échelle des pipelines de données, tandis que les options de personnalisation offrent une flexibilité inégalée.
Se connectez Apifier et Databricks en quelques minutes avec Latenode.
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Databricks
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Créer un nouveau scénario pour se connecter Apifier 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 Apifier, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Apifier or Databricks sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Apifier or Databrickset sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.
Ajoutez le Apifier Nœud
Sélectionnez le Apifier nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.
Apifier
Configurer le Apifier
Cliquez sur le Apifier nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Apifier URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.
Apifier
Type de nœud
#1 Apifier
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez Apifier
Exécuter le nœud une fois
Ajoutez le Databricks Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Apifier noeud, sélectionnez Databricks dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Databricks.
Apifier
(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.
Apifier
(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 Apifier et Databricks Nodes
Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.
Apifier
(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 Apifier 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.
Apifier
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
Réponse du webhook
Enregistrer et activer le scénario
Après la configuration Apifier, 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 Apifier et Databricks l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Apifier et Databricks (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.
Apify + Databricks + Slack : Une fois l'exécution d'Apify Actor terminée, le jeu de données obtenu est analysé dans Databricks à l'aide d'une requête SQL. Les résultats de la requête, qui représentent des conclusions significatives, sont ensuite envoyés à un canal Slack dédié.
Apify + Databricks + Google Sheets : Une fois la tâche Apify terminée, Databricks interroge les données résultantes d'Apify. Un rapport récapitulatif généré dans Databricks est ensuite enregistré dans une nouvelle ligne d'une feuille de calcul Google.
À propos Apifier
Utilisez Apify dans Latenode pour extraire des données web à grande échelle pour la génération de leads, les études de marché et bien plus encore. Apify gère le scraping complexe, tandis que Latenode orchestre les données : déclenchez des workflows, transformez les résultats grâce à l'IA et envoyez les données à n'importe quelle application. Automatisez les actions web de manière visuelle et économique.
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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 Apify à Databricks en utilisant Latenode ?
Pour connecter votre compte Apify à Databricks sur Latenode, suivez ces étapes :
Puis-je analyser automatiquement les données récupérées dans Databricks ?
Oui, c'est possible ! Avec Latenode, transférez automatiquement les données Apify vers Databricks pour analyse. Bénéficiez de la planification, d'une logique personnalisée via JavaScript et d'analyses de données basées sur l'IA.
Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Apify à Databricks ?
L'intégration d'Apify avec Databricks vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :
Quels types d’acteurs Apify fonctionnent le mieux avec Databricks dans Latenode ?
Les exportateurs de jeux de données et les scrapers web sont particulièrement efficaces. Latenode vous permet de traiter les données de n'importe quel acteur Apify à l'aide de blocs JS ou IA personnalisés.
Existe-t-il des limitations à l’intégration d’Apify et de Databricks sur Latenode ?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :