Ingérer des données depuis Microsoft Outlook

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Bêta

Cette fonctionnalité est en Bêta. Les administrateurs du Workspace peuvent contrôler l'accès à cette fonctionnalité à partir de la page Previews . Consultez Gérer les aperçus Databricks.

Cette page montre comment créer un pipeline d'ingestion Outlook géré à l'aide de Databricks Lakeflow Connect.

Exigences

• Pour créer un pipeline d'ingestion, vous devez d'abord satisfaire aux exigences suivantes :

  • Votre workspace doit être activé pour Unity Catalog.

  • Le compute Serverless doit être activé pour votre Workspace. Consultez les exigences du compute Serverless.

  • Pour créer une nouvelle connexion, vous devez disposer des privilèges CREATE CONNECTION sur le métastore. Voir Gérer les privilèges dans Unity Catalog.

    Si le connecteur prend en charge la création de pipelines basée sur l'interface utilisateur, un administrateur peut créer la connexion et le pipeline en même temps en suivant les étapes décrites sur cette page. Cependant, si les utilisateurs qui créent des pipelines utilisent la création de pipelines basée sur l'API ou ne sont pas des utilisateurs administrateurs, un administrateur doit d'abord créer la connexion dans l'Explorateur de catalogues. Voir Connexion aux sources d'ingestion gérées.

  • Pour utiliser une connexion existante, vous devez avoir les privilèges USE CONNECTION ou ALL PRIVILEGES sur l'objet de connexion.

  • Vous devez disposer de privilèges USE CATALOG sur le catalogue cible.

  • Vous devez disposer des privilèges USE SCHEMA et CREATE TABLE sur un schéma existant ou des privilèges CREATE SCHEMA sur le catalogue cible.

• Pour ingérer à partir de Microsoft Outlook, vous devez d'abord suivre les étapes de Configurer l'authentification à Microsoft Outlook et créer une connexion à l'aide de Créer une connexion Outlook.

Créez un pipeline d'ingestion

Le connecteur prend en charge une table unique, email_messages, sous le schéma default. Toutes les boîtes aux lettres sont fusionnées dans cette table avec une colonne mailbox les distinguant. Pour plus de détails sur le schéma de destination, consultez Données prises en charge.

Databricks UI

1. Dans la barre latérale du workspace Databricks, cliquez sur Ingestion de données .
2. Sur la page Ajouter des données , sous Connecteurs Databricks , cliquez sur Outlook .
3. Sur la page Connexion de l'assistant d'ingestion, sélectionnez la connexion qui stocke vos identifiants d'accès Microsoft Outlook. Si vous disposez du privilège CREATE CONNECTION sur le metastore, vous pouvez cliquer sur Créer une connexion pour créer une nouvelle connexion avec les détails d'authentification dans Configurer l'authentification à Microsoft Outlook.
4. Cliquez sur Suivant .
5. Sur la page **Configuration de l'ingestion**, saisissez un nom unique pour le pipeline.
6. Sélectionnez un catalogue et un schéma pour écrire les Logs d'événements. Si vous disposez des privilèges USE CATALOG et CREATE SCHEMA sur le catalogue, vous pouvez cliquer sur Créer un schéma dans le menu déroulant pour créer un nouveau schéma.
7. Cliquez sur Créer un pipeline et continuer .
8. Sur la page Source , sélectionnez le schéma default pour ingérer la table email_messages.
9. Cliquez sur Enregistrer et continuer .
10. Sur la page Destination , sélectionnez un catalogue et un schéma dans lesquels charger des données. Si vous disposez des privilèges USE CATALOG et CREATE SCHEMA sur le catalogue, vous pouvez cliquer sur Créer un schéma dans le menu déroulant pour créer un nouveau schéma.
11. Cliquez sur Enregistrer et continuer .
12. (Facultatif) Sur la page Schedules and notifications , cliquez sur Créer un calendrier . Définissez la fréquence pour refresh les tables de destination.
13. (Facultatif) Cliquez sur Ajouter une notification pour définir les notifications par e-mail en cas de succès ou d'échec de l'opération du pipeline, puis cliquez sur Enregistrer et exécuter le pipeline .

Declarative Automation Bundles

Utilisez les Declarative Automation Bundles pour gérer les pipelines Outlook sous forme de code. Les bundles peuvent contenir des définitions YAML de jobs et de tâches, sont gérés à l’aide de la Databricks CLI, et peuvent être partagés et exécutés dans différents Workspace cibles (comme le développement, la pré-production et la production). Pour plus d'informations, consultez What are Declarative Automation Bundles?.

1. Créez un bundle à l'aide de la CLI Databricks :

   Bash

   databricks bundle init

2. Ajoutez deux nouveaux fichiers de ressources au bundle :

   • Un fichier de définition de pipeline (par exemple, resources/outlook_pipeline.yml). Voir pipeline.ingestion_definition et Exemples.
   • Un fichier de définition de Job qui contrôle la fréquence d'ingestion de données (par exemple, resources/outlook_job.yml).

3. Déployez le pipeline à l'aide de la CLI Databricks :

   Bash

   databricks bundle deploy

Databricks notebook

1. Importez le notebook suivant dans votre Databricks Workspace :

Ouvrir le notebook dans un nouvel ongletOuvrir dans Databricks

2. Laisser la cellule un telle quelle.

3. Modifiez la troisième cellule avec les détails de configuration de votre pipeline. Voir pipeline.ingestion_definition et Exemples.

4. Cliquez sur Tout exécuter .

Exemples

Utilisez ces exemples pour configurer votre pipeline. Consultez Options du connecteur pour la liste complète des outlook_options disponibles.

Ingérer tous les messages e-mail (dossier Boîte de réception default)

Cet exemple ingère les messages e-mail du dossier Boîte de réception de toutes les boîtes aux lettres accessibles dans le tenant.

Declarative Automation Bundles

YAML

variables:
  dest_catalog:
    default: main
  dest_schema:
    default: ingest_destination_schema

resources:
  pipelines:
    pipeline_outlook:
      name: outlook_pipeline
      catalog: ${var.dest_catalog}
      schema: ${var.dest_schema}
      ingestion_definition:
        connection_name: <outlook-connection>
        objects:
          - schema:
              source_schema: default
              destination_catalog: ${var.dest_catalog}
              destination_schema: ${var.dest_schema}
              connector_options:
                outlook_options:
                  start_date: '2024-01-01'

Databricks notebook

Python

pipeline_spec = """
{
  "name": "<pipeline-name>",
  "ingestion_definition": {
    "connection_name": "<outlook-connection>",
    "objects": [
      {
        "schema": {
          "source_schema": "default",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "ingest_destination_schema",
          "connector_options": {
            "outlook_options": {
              "start_date": "2024-01-01"
            }
          }
        }
      }
    ]
  },
  "channel": "PREVIEW"
}
"""
create_pipeline(pipeline_spec)

Ingérer à partir de boîtes aux lettres spécifiques avec des filtres

Cet exemple ingère des e-mails à partir de boîtes aux lettres spécifiques, filtrés par dossier, expéditeur et objet.

Declarative Automation Bundles

YAML

variables:
  dest_catalog:
    default: main
  dest_schema:
    default: ingest_destination_schema

resources:
  pipelines:
    pipeline_outlook:
      name: outlook_pipeline
      catalog: ${var.dest_catalog}
      schema: ${var.dest_schema}
      ingestion_definition:
        connection_name: <outlook-connection>
        objects:
          - schema:
              source_schema: default
              destination_catalog: ${var.dest_catalog}
              destination_schema: ${var.dest_schema}
              connector_options:
                outlook_options:
                  include_mailboxes:
                    - user1@contoso.com
                    - user2@contoso.com
                  include_folders:
                    - Inbox
                    - Sent Items
                  include_senders:
                    - alerts@vendor.com
                    - noreply@system.io
                  include_subjects:
                    - SubjectExactMatch
                    - SubjectPrefixMatch*
                  start_date: '2024-01-01'
                  body_format: TEXT_PLAIN
                  attachment_mode: NON_INLINE_ONLY

Databricks notebook

Python

pipeline_spec = """
{
  "name": "<pipeline-name>",
  "ingestion_definition": {
    "connection_name": "<outlook-connection>",
    "objects": [
      {
        "schema": {
          "source_schema": "default",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "ingest_destination_schema",
          "connector_options": {
            "outlook_options": {
              "include_mailboxes": ["user1@contoso.com", "user2@contoso.com"],
              "include_folders": ["Inbox", "Sent Items"],
              "include_senders": ["alerts@vendor.com", "noreply@system.io"],
              "include_subjects": ["SubjectExactMatch", "SubjectPrefixMatch*"],
              "start_date": "2024-01-01",
              "body_format": "TEXT_PLAIN",
              "attachment_mode": "NON_INLINE_ONLY"
            }
          }
        }
      }
    ]
  },
  "channel": "PREVIEW"
}
"""
create_pipeline(pipeline_spec)

Ingérer explicitement la table email_messages

Cet exemple sélectionne directement la table email_messages au lieu de cibler le schéma.

Declarative Automation Bundles

YAML

variables:
  dest_catalog:
    default: main
  dest_schema:
    default: ingest_destination_schema

resources:
  pipelines:
    pipeline_outlook:
      name: outlook_pipeline
      catalog: ${var.dest_catalog}
      schema: ${var.dest_schema}
      ingestion_definition:
        connection_name: <outlook-connection>
        objects:
          - table:
              source_schema: default
              source_table: email_messages
              destination_catalog: ${var.dest_catalog}
              destination_schema: ${var.dest_schema}
              destination_table: my_email_messages
              connector_options:
                outlook_options:
                  start_date: '2024-01-01'

Databricks notebook

Python

pipeline_spec = """
{
  "name": "<pipeline-name>",
  "ingestion_definition": {
    "connection_name": "<outlook-connection>",
    "objects": [
      {
        "table": {
          "source_schema": "default",
          "source_table": "email_messages",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "ingest_destination_schema",
          "destination_table": "my_email_messages",
          "connector_options": {
            "outlook_options": {
              "start_date": "2024-01-01"
            }
          }
        }
      }
    ]
  },
  "channel": "PREVIEW"
}
"""
create_pipeline(pipeline_spec)

Fichier de définition du job de bundle

Voici un exemple de fichier de définition de job à utiliser avec les Declarative Automation Bundles. Le job s'exécute tous les jours, exactement un jour après la dernière exécution.

YAML

resources:
  jobs:
    outlook_dab_job:
      name: outlook_dab_job

      trigger:
        periodic:
          interval: 1
          unit: DAYS

      email_notifications:
        on_failure:
          - <email-address>

      tasks:
        - task_key: refresh_pipeline
          pipeline_task:
            pipeline_id: ${resources.pipelines.pipeline_outlook.id}

Modèles courants

Pour les configurations de pipeline avancées, consultez Modèles courants pour les pipelines d'ingestion gérés.

Étapes suivantes

start, planifiez et configurez des alertes sur votre pipeline. Consultez les Tâches de maintenance courantes du pipeline.

Ressources supplémentaires

• FAQ sur le connecteur Outlook
• Limites du connecteur Outlook
• Référence du connecteur Outlook
• Dépanner le connecteur Outlook