Ingérer des données depuis Salesforce Marketing Cloud

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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 explique comment créer un pipeline d'ingestion géré pour Salesforce Marketing Cloud à l'aide de 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 depuis Salesforce Marketing Cloud, vous devez effectuer Configurer l'authentification OAuth pour l'ingestion de Salesforce Marketing Cloud dans Databricks et créer une connexion. Consultez Créer une connexion Salesforce Marketing Cloud.

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 Salesforce Marketing Cloud .
3. Sur la page Connexion de l'assistant d'ingestion, sélectionnez la connexion qui stocke vos identifiants d'accès Salesforce Marketing Cloud. Si vous disposez du privilège CREATE CONNECTION sur le métastore, vous pouvez cliquer sur Créer une connexion pour créer une nouvelle connexion avec les détails d'authentification dans Créer une connexion Salesforce Marketing Cloud.
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 Declarative Automation Bundles pour gérer les pipelines Salesforce Marketing Cloud 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/sfmc_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/sfmc_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 cellule deux ou trois avec les détails de la configuration de votre pipeline. Voir Exemples.

4. Cliquez sur Tout exécuter .

Exemples

Utilisez ces exemples pour configurer votre pipeline.

Ingérer toutes les tables du schéma default

Declarative Automation Bundles

Le fichier de définition de pipeline suivant ingère toutes les tables actuelles et futures du schéma default :

YAML

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

resources:
  pipelines:
    pipeline_sfmc:
      name: sfmc_pipeline
      catalog: ${var.dest_catalog}
      schema: ${var.dest_schema}
      ingestion_definition:
        connection_name: <sfmc-connection>
        objects:
          # Ingest all tables from the default schema
          - schema:
              source_schema: default
              destination_catalog: ${var.dest_catalog}
              destination_schema: ${var.dest_schema}

Databricks notebook

La spécification de pipeline suivante ingère toutes les tables actuelles et futures du schéma default :

Python

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

Ingérer une seule table source

Declarative Automation Bundles

Le fichier de définition de pipeline suivant ingère une seule table à partir du schéma default :

YAML

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

resources:
  pipelines:
    pipeline_sfmc:
      name: sfmc_pipeline
      catalog: ${var.dest_catalog}
      schema: ${var.dest_schema}
      ingestion_definition:
        connection_name: <sfmc-connection>
        objects:
          # Ingest the campaigns table from the default schema
          - table:
              source_schema: default
              source_table: campaigns
              destination_catalog: ${var.dest_catalog}
              destination_schema: ${var.dest_schema}

Databricks notebook

La spécification de pipeline suivante ingère une seule table du schéma default.

Python

pipeline_name = "sfmc_pipeline"
connection_name = "<sfmc-connection>"
pipeline_spec = {
  "name": pipeline_name,
  "ingestion_definition": {
    "connection_name": connection_name,
    "objects": [
      {
        "table": {
          "source_schema": "default",
          "source_table": "campaigns",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "ingest_destination_schema"
        }
      }
    ]
  }
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)

Ingérer des extensions de données

Pour ingérer des données à partir d'une extension de données, utilisez la clé externe comme valeur source_table. Consultez les concepts du connecteur Salesforce Marketing Cloud pour plus de détails sur les types de schémas source.

Declarative Automation Bundles

Le fichier de définition de pipeline ci-dessous ingère une extension de données.

YAML

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

resources:
  pipelines:
    pipeline_sfmc:
      name: sfmc_pipeline
      catalog: ${var.dest_catalog}
      schema: ${var.dest_schema}
      ingestion_definition:
        connection_name: <sfmc-connection>
        objects:
          # Ingest a data extension using its External Key (Customer Key)
          - table:
              source_schema: dataextensions
              source_table: <external-key>
              destination_catalog: ${var.dest_catalog}
              destination_schema: ${var.dest_schema}

Databricks notebook

La spécification de pipeline suivante ingère une extension de données :

Python

pipeline_name = "sfmc_pipeline"
connection_name = "<sfmc-connection>"
pipeline_spec = {
  "name": pipeline_name,
  "ingestion_definition": {
    "connection_name": connection_name,
    "objects": [
      {
        "table": {
          "source_schema": "dataextensions",
          "source_table": "<external-key>",
          "destination_catalog": "main",
          "destination_schema": "ingest_destination_schema"
        }
      }
    ]
  }
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)

Fichier de définition de job Declarative Automation Bundles

Declarative Automation Bundles

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:
    sfmc_dab_job:
      name: sfmc_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_sfmc.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

• Limites du connecteur Salesforce Marketing Cloud
• Dépanner le connecteur Salesforce Marketing Cloud
• Référence du connecteur Salesforce Marketing Cloud