Ingérer des données depuis Workday
Bêta
This feature is in Beta. To use it, a workspace admin must turn on Lakeflow Connect for Workday Activity Logging from the Previews page. See Manage Databricks previews.
Créer un pipeline d’ingestion Workday Activity Logging géré dans Lakeflow Connect pour ingérer les événements de log d’activité utilisateur dans Databricks.
Prérequis
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Pour créer un pipeline d'ingestion, remplissez d'abord les conditions requises suivantes :
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Votre workspace doit être activé pour Unity Catalog.
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Le compute serverless doit être activé pour votre workspace. Voir les conditions requises pour le compute serverless.
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Pour créer une nouvelle connexion, vous devez disposer des privilèges
CREATE CONNECTIONsur le métastore. Consulter 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 effectuant les étapes de cette page. Cependant, si les utilisateurs qui créent des pipelines utilisent une création de pipeline basée sur l’API ou ne sont pas des administrateurs, un administrateur doit d’abord créer la connexion dans Catalog Explorer. Consultez Connect to managed ingestion sources.
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Pour utiliser une connexion existante, vous devez disposer des privilèges
USE CONNECTIONou deALL PRIVILEGESsur l’objet de connexion. -
Vous devez disposer des privilèges
USE CATALOGsur le catalogue cible. -
Vous devez disposer des privilèges
USE SCHEMAetCREATE TABLEsur un schéma existant ou des privilègesCREATE SCHEMAsur le catalogue cible.
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Pour ingérer des données à partir de Workday, configurez d’abord l’authentification depuis Databricks et créez une connexion. Consultez la page Configurer l’authentification auprès de Workday et Créer une connexion de journalisation des activités Workday.
Créer un pipeline d’ingestion
Pour la table source prise en charge, consultez la page Tables sources prises en charge.
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
Utilisez des Declarative Automation Bundles pour gérer les pipelines Workday Activity Logging sous forme de code. Les bundles peuvent contenir des définitions YAML de jobs et de tâches, sont gérés à l'aide de la CLI Databricks et peuvent être partagés et exécutés dans différents workspaces cibles (tels que le développement, la pré-production et la production). Pour plus d'informations, consultez la page Que sont les Declarative Automation Bundles ?.
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Créer un bundle à l'aide de la CLI Databricks :
Bashdatabricks bundle init -
Ajoutez deux nouveaux fichiers de ressources au bundle :
- Un fichier de définition de pipeline (par exemple,
resources/workday_activity_logging_pipeline.yml). Consultez pipeline.ingestion_definition. et Exemples. - Un fichier de définition de job qui contrôle la fréquence de l’ingestion des données (par exemple,
resources/workday_activity_logging_job.yml).
- Un fichier de définition de pipeline (par exemple,
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Déployez le pipeline à l’aide de la CLI Databricks :
Bashdatabricks bundle deploy
- Importez le notebook suivant dans votre workspace Databricks :
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Laissez les cellules un, deux et trois telles quelles. Ne pas modifier.
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Modifiez la quatrième cellule avec les détails de configuration de votre pipeline. Voir pipeline.ingestion_definition et Exemples.
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Configurez éventuellement les paramètres avancés du pipeline. Consultez Common patterns for managed ingestion pipelines.
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Cliquez sur Run all .
Exemples
Le connecteur Workday Activity Logging met à disposition 1 table source dans le schéma source default. Ingérer la table ou l’ensemble du schéma.
Ingérer une table spécifique
Utilisez cette option pour personnaliser la dénomination de la table de destination.
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
The following pipeline definition file ingests the Workday Activity Logging table:
resources:
pipelines:
workday_activity_logging_pipeline:
name: workday_activity_logging_pipeline
catalog: '<destination-catalog>'
target: '<destination-schema>'
channel: PREVIEW
ingestion_definition:
connection_name: '<workday-activity-logging-connection>'
objects:
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'activity_logging'
destination_catalog: '<destination-catalog>'
destination_schema: '<destination-schema>'
destination_table: '<destination-table>'
La spécification de pipeline suivante ingère la table de journalisation d’activité Workday :
pipeline_name = "workday_activity_logging_pipeline"
connection_name = "<workday-activity-logging-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"catalog": "<catalog-name-for-event-logs>",
"schema": "<schema-name-for-event-logs>",
"channel": "PREVIEW",
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"objects": [
{
"table": {
"source_schema": "default",
"source_table": "activity_logging",
"destination_catalog": "<destination-catalog>",
"destination_schema": "<destination-schema>",
"destination_table": "<destination-table>"
}
}
]
}
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)
Ingérer le schéma source
Utilisez cette option pour ingérer le schéma source default avec une seule déclaration. Le schéma contient actuellement uniquement la table activity_logging.
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
Le fichier de définition de pipeline suivant ingère le schéma source default dans un schéma de destination :
resources:
pipelines:
workday_activity_logging_pipeline:
name: workday_activity_logging_pipeline
catalog: '<destination-catalog>'
target: '<destination-schema>'
channel: PREVIEW
ingestion_definition:
connection_name: '<workday-activity-logging-connection>'
objects:
- schema:
source_schema: 'default'
destination_catalog: '<destination-catalog>'
destination_schema: '<destination-schema>'
La spécification du pipeline suivante ingère le schéma source default dans un schéma de destination :
pipeline_name = "workday_activity_logging_pipeline"
connection_name = "<workday-activity-logging-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"catalog": "<catalog-name-for-event-logs>",
"schema": "<schema-name-for-event-logs>",
"channel": "PREVIEW",
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"objects": [
{
"schema": {
"source_schema": "default",
"destination_catalog": "<destination-catalog>",
"destination_schema": "<destination-schema>"
}
}
]
}
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)
Fichier de définition de job Declarative Automation Bundles
Voici un exemple de fichier de définition de job à utiliser avec Declarative Automation Bundles. Le job s’exécute quotidiennement.
- Declarative Automation Bundles
resources:
jobs:
workday_activity_logging_job:
name: workday_activity_logging_job
schedule:
quartz_cron_expression: '0 0 0 * * ?'
timezone_id: 'UTC'
tasks:
- task_key: workday_activity_logging_ingestion
pipeline_task:
pipeline_id: ${resources.pipelines.workday_activity_logging_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 la page Tâches courantes de maintenance des pipelines.