Lakeflow Designer
Lakeflow Designer は、データ準備とアナリティクスのための、ビジュアルで、コード不要の AI ネイティブなエクスペリエンスです。Databricksに直接組み込まれているため、ユーザーはドラッグアンドドロップキャンバスと自然言語を通してデータを準備および探索できます。ビジュアルデータプレップと呼ばれる構築するワークフローは、本番運用対応コードによってサポートされ、Unity Catalogによって完全に管理されているため、作業はプロトタイプから本番運用へスムーズに移行し、リバースエンジニアリングや再構築の必要はありません。
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- Lakeflow Designer とは何ですか?
- Lakeflow Designer のインターフェースと概念を理解します。
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- チュートリアル: ビジュアルデータの準備を構築する
- サンプルデータを使用して、ソースから出力までの最初のビジュアルデータ準備を構築します。
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- Lakeflow Designerのインターフェース
- ヘッダー、左ペイン、キャンバス、設定ペイン、出力ペインをツアーし、オペレーターを追加して接続します。
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- Lakeflow Designer で Genie Code を使用する
- Genie Codeを使用して、自然言語でビジュアルデータ準備の構築と編集を行います。
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- Lakeflow Designerで結果をプレビューして調整します
- 結果をプレビューし、完全なビジュアルデータの準備をランし、結果テーブルのデータを編集します。
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- Lakeflow Designer の目次を使用する
- オペレーターの検索、フィルタリング、並べ替えを行い、生成されたコードを表示します。
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- Lakeflow Designerにデータを取り込む
- ビジュアルデータの準備にデータを取り込みます。
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- Lakeflow Designer でパラメーターを使用する
- パラメータを使用して、ビジュアルデータの準備を環境間で再利用可能にします。
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- Lakeflow Designer の組み込みオペレーター
- ビジュアルデータの準備で利用可能な組み込みオペレーターを調べます。
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- Lakeflow Designerでビジュアルデータ準備ファイルを管理する
- ビジュアルデータ準備ファイルの作成、エクスポート、インポート、名前の変更、削除、および履歴の確認を行います。
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- ビジュアルデータ準備ファイルを本番運用に移動します。
- Git、ジョブ、および宣言型オートメーションバンドルを使用して、視覚的なデータ準備を本番運用に導入します。
カスタム演算子
Lakeflow Designerで使用する独自のカスタム演算子を作成できます。
タスク | 説明 |
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カスタム演算子の仕組み、およびそれらの登録、更新、トラブルシューティングの方法について学習します。 | |
カスタム演算子が実行する Python または Unity Catalog 関数のロジックを記述します。 | |
カスタム演算子の YAML スキーマへの完全なリファレンス。 | |
Unity Catalog のユーザー定義関数(UDF)内で Python を使用し、複利を計算するカスタム演算子を作成します。 | |
Unity Catalogユーザー定義テーブル関数(UDTF)でPythonを使用して、K-meansクラスタリングを使用するカスタムオペレーターをビルドします。 | |
Unity Catalog ユーザー定義関数 (UDF) で SQL を使用して、Slack メッセージを送信するカスタム演算子を構築します。 | |
Unity Catalogのユーザー定義関数（UDF）でPythonを使用して、利用可能なすべてのUIウィジェットを使用するカスタム演算子を構築します。 | |
スタンドアロンの |