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Connectez-vous à Dataiku

Dataiku est une plateforme d'IA de bout en bout pour la préparation des données, l'AutoML et les MLOps. Vous pouvez intégrer vos Databricks SQL warehouse et vos clusters Databricks à Dataiku.

Connectez-vous à Dataiku à l'aide de Partner Connect

remarque

Partner Connect ne prend en charge les SQL Warehouse que pour Dataiku. Pour connecter un cluster à Dataiku, connectez-vous manuellement à Dataiku.

Pour connecter votre workspace Databricks à Dataiku à l'aide de Partner Connect, procédez comme suit :

  1. Dans la barre latérale, cliquez Icône de marketplace sur Marketplace.

  2. Dans Intégrations Partner Connect , cliquez sur Afficher tout .

  3. Cliquez sur la vignette Partenaire.

remarque

Si la vignette Dataiku contient une icône de coche, un administrateur a déjà utilisé Partner Connect pour connecter Dataiku à votre Workspace. Passez à l'étape 5. Le partenaire utilise l'adresse e-mail de votre compte Databricks pour vous inviter à vous connecter à votre compte Dataiku existant.

  1. Sélectionnez un catalogue dans la liste déroulante, puis cliquez sur **Suivant**.
remarque

Si votre Workspace est activé pour Unity Catalog, mais que le Partenaire ne prend pas en charge Unity Catalog avec Partner Connect, le catalogue default du Workspace est utilisé. Si votre Workspace n'est pas activé pour Unity Catalog, hive_metastore est utilisé.

  1. Sélectionnez un schéma dans la liste déroulante, puis cliquez sur Ajouter . Vous pouvez répéter cette étape pour ajouter plusieurs schémas.

  2. Cliquez sur Suivant .

    Partner Connect crée les Ressources suivantes dans votre Workspace :

    Partner Connect accorde également les privilèges suivants au <PARTNER>_USER Service Principal :

    • (Unity Catalog)USE CATALOG: requis pour interagir avec les objets au sein du catalogue sélectionné.
    • (Unity Catalog) USE SCHEMA: Accorde la possibilité de lire les schémas que vous avez sélectionnés.
    • (Unity Catalog)CREATE SCHEMA : Accorde la possibilité de créer des schémas dans le catalogue sélectionné.
    • (Hive metastore hérité) USAGE: requis pour interagir avec les objets au sein de hive_metastore et les schémas sélectionnés.
    • (Legacy Hive metastore) CREATE: Permet de créer un schéma dans hive_metastore.
    • (Ancien Hive metastore) **READ_METADATA** : Accorde la possibilité de lire les métadonnées pour les schémas que vous avez sélectionnés.
    • (Hive metastore hérité) SELECT : octroie la capacité de lire les schémas que vous avez sélectionnés.
  3. Cliquez sur Suivant .

    La zone e-mail affiche l'adresse e-mail de votre compte Databricks. Dataiku utilise cette adresse e-mail pour vous inviter soit à créer un nouveau compte Partenaire, soit à vous connecter à votre compte Partenaire existant.

  4. Cliquez sur Se connecter à Dataiku ou Se connecter .

    Un nouveau tab s'ouvre dans votre navigateur web, qui affiche le site web Dataiku.

  5. Suivez les instructions à l'écran sur le site web de Dataiku pour créer votre compte d'essai Dataiku ou connectez-vous à votre compte Dataiku existant.

Connecter Dataiku manuellement

Cette section décrit comment connecter manuellement un SQL Warehouse ou un cluster existant dans votre Workspace Databricks à Dataiku.

remarque

Pour les warehouses Databricks SQL, vous pouvez vous connecter à Dataiku en utilisant Partner Connect pour simplifier l’expérience.

Exigences

Avant de vous connecter manuellement à Dataiku, vous avez besoin des éléments suivants :

remarque

En tant que bonne pratique de sécurité lorsque vous vous authentifiez avec des outils, des systèmes, des scripts et des applications automatisés, Databricks vous recommande d'utiliser des jetons OAuth.

Si vous utilisez l'authentification par jeton d'accès personnel, Databricks recommande d'utiliser des jetons d'accès personnels appartenant aux Service Principal plutôt qu'aux utilisateurs du Workspace. Pour créer des jetons pour les Service Principals, consultez Gérer les jetons pour un Service Principal.

Étapes pour se connecter

Pour vous connecter à Dataiku manuellement, suivez Databricks dans la documentation Dataiku.

Ressources supplémentaires

Explorez les ressources Dataiku suivantes :