Ingérer les données de Pendo

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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 Pendo géré en utilisant 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 Pendo, vous devez d'abord configurer l'authentification depuis Databricks. Voir Configurer Pendo pour l'ingestion gérée.

Créez un pipeline d'ingestion

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 Pendo.
3. Sur la page **Connexion** de l'assistant d'ingestion, sélectionnez la connexion qui stocke vos identifiants d'accès Pendo. Si vous avez le CREATE CONNECTION privilège sur le metastore, vous pouvez cliquer sur ** Créer une connexion** pour créer une nouvelle connexion avec les détails d'authentification dans Créer une connexion Pendo.
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 les tables à ingérer.
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 Bundles d'automatisation déclarative pour gérer les pipelines Pendo en tant que 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/pendo_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/pendo_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. Laissez les cellules un et deux telles quelles. Ne pas modifier.

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

4. Configurez éventuellement les paramètres avancés du pipeline. Voir Modèles courants pour les pipelines d'ingestion gérés.

5. Cliquez sur Tout exécuter .

Exemples

Utilisez ces exemples pour configurer votre pipeline.

Ingérez l'intégralité du schéma

Declarative Automation Bundles

Le fichier de définition de pipeline suivant ingère toutes les tables Pendo prises en charge dans un schéma de destination :

YAML

resources:
  pipelines:
    pendo_pipeline:
      name: pendo_pipeline
      catalog: 'main'
      target: 'pendo_data'
      ingestion_definition:
        connection_name: pendo_connection
        objects:
          - schema:
              source_schema: 'default'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'pendo_data'

Databricks notebook

La spécification de pipeline suivante ingère toutes les tables Pendo prises en charge dans un schéma de destination :

Python

pipeline_name = "pendo_pipeline"
connection_name = "<pendo-connection>"
pipeline_spec = {
  "name": pipeline_name,
  "ingestion_definition": {
    "connection_name": connection_name,
    "objects": [
      {
        "schema": {
          "source_schema": "default",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "pendo_data"
        }
      }
    ]
  }
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)

Ingérer des tables spécifiques

Ingérer les tables Pendo individuelles. Pour une liste complète des tables prises en charge, consultez Tables sources prises en charge.

Declarative Automation Bundles

Le fichier de définition de pipeline suivant ingère les tables Pendo individuelles :

YAML

resources:
  pipelines:
    pendo_pipeline:
      name: pendo_pipeline
      catalog: 'main'
      target: 'pendo_data'
      ingestion_definition:
        connection_name: pendo_connection
        objects:
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'page'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'pendo_data'
              destination_table: 'page'
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'feature'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'pendo_data'
              destination_table: 'feature'
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'guide'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'pendo_data'
              destination_table: 'guide'
          - table:
              source_schema: 'default'
              source_table: 'report'
              destination_catalog: 'main'
              destination_schema: 'pendo_data'
              destination_table: 'report'

Databricks notebook

La spécification de pipeline suivante ingère des tables Pendo individuelles :

Python

pipeline_name = "pendo_pipeline"
connection_name = "<pendo-connection>"
pipeline_spec = {
  "name": pipeline_name,
  "ingestion_definition": {
    "connection_name": connection_name,
    "objects": [
      {
        "table": {
          "source_schema": "default",
          "source_table": "page",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "pendo_data",
          "destination_table": "page"
        }
      },
      {
        "table": {
          "source_schema": "default",
          "source_table": "feature",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "pendo_data",
          "destination_table": "feature"
        }
      },
      {
        "table": {
          "source_schema": "default",
          "source_table": "guide",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "pendo_data",
          "destination_table": "guide"
        }
      },
      {
        "table": {
          "source_schema": "default",
          "source_table": "report",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "pendo_data",
          "destination_table": "report"
        }
      }
    ]
  }
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)

Fichier de définition de job Declarative Automation Bundles

Declarative Automation Bundles

YAML

resources:
  jobs:
    pendo_job:
      name: pendo_job
      schedule:
        quartz_cron_expression: '0 0 0 * * ?'
        timezone_id: 'UTC'
      tasks:
        - task_key: pendo_ingestion
          pipeline_task:
            pipeline_id: ${resources.pipelines.pendo_pipeline.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

• Limitations du connecteur Pendo
• Référence du connecteur Pendo
• FAQ du connecteur Pendo