Ingerir dados do Anysphere (Cursor)
Beta
Esse recurso está em Beta. Os administradores do workspace podem controlar o acesso a esse recurso na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.
Esta página mostra como criar um pipeline de ingestão gerenciado de Logs de auditoria da Anysphere usando o Lakeflow Connect.
Requisitos
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Para criar um pipeline de ingestão, você deve primeiro atender aos seguintes requisitos:
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Seu workspace deve estar habilitado para o Unity Catalog.
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O compute serverless deve estar habilitado para seu workspace. Consulte Requisitos de compute serverless.
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Para criar uma nova conexão, você deve ter privilégios
CREATE CONNECTIONno metastore. Consulte Gerenciar privilégios no Unity Catalog.Se o conector oferecer suporte à criação de pipeline baseada na IU, um administrador poderá criar a conexão e o pipeline ao mesmo tempo, concluindo os passos nesta página. No entanto, se os usuários que criam pipelines usarem a criação de pipeline baseada em API ou forem usuários não administradores, um administrador deverá primeiro criar a conexão no Catalog Explorer. Consulte Conectar-se a fontes de ingestão gerenciadas.
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Para usar uma conexão existente, você deve ter privilégios
USE CONNECTIONouALL PRIVILEGESno objeto de conexão. -
Você deve ter privilégios
USE CATALOGno catálogo de destino. -
Você deve ter os privilégios
USE SCHEMAeCREATE TABLEem um esquema existente ou privilégiosCREATE SCHEMAno catálogo de destino.
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Para ingerir a partir dos logs de auditoria do Anysphere, você deve primeiro configurar a autenticação a partir do Databricks. Consulte Configurar autenticação para o Anysphere (Cursor).
Criar um pipeline de ingestão
- Databricks UI
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
- Na barra lateral do workspace do Databricks, clique em Ingestão de dados .
- Na página Adicionar dados , em Conectores Databricks , clique em Logs de auditoria do Anysphere .
- Na página Conexão do assistente de ingestão, selecione a conexão que armazena suas credenciais de acesso aos Logs de Auditoria do Anysphere. Se você tiver o privilégio
CREATE CONNECTIONno metastore, poderá clicar emCriar conexão para criar uma nova conexão com os detalhes de autenticação em Criar uma conexão de Logs de Auditoria do Anysphere.
- Clique em Avançar .
- Na página Configuração de ingestão , insira um nome exclusivo para o pipeline.
- Selecione um catálogo e um esquema para gravar logs de eventos. Se você tiver os privilégios
USE CATALOGeCREATE SCHEMAno catálogo, poderá clicar emCriar esquema no menu suspenso para criar um novo esquema.
- Clique em Criar pipeline e continuar .
- Na página Source , selecione as tabelas para ingestão.
- Clique em Salvar e continuar .
- Na página Destino , selecione um catálogo e um esquema para carregar os dados. Se você tiver os privilégios
USE CATALOGeCREATE SCHEMAno catálogo, poderá clicar emCriar esquema no menu suspenso para criar um novo esquema.
- Clique em Salvar e continuar .
- (Opcional) Na página Schedules and notifications , clique em
Create schedule . Defina a frequência para refresh das tabelas de destino.
- (Opcional) Clique em
Adicionar notificação para definir notificações por email para sucesso ou falha da operação de pipeline e, em seguida, clique em Salvar e executar pipeline .
Use os Pacotes de Automação Declarativa para gerenciar pipelines de Logs de auditoria do Anysphere como código. Os pacotes podem conter definições YAML de jobs e tarefas, são gerenciados usando a CLI do Databricks e podem ser compartilhados e ter execução em diferentes workspaces de destino (como desenvolvimento, staging e produção). Para obter mais informações, consulte O que são os Pacotes de Automação Declarativa?.
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Crie um pacote usando a CLI do Databricks:
Bashdatabricks bundle init -
Adicione dois novos arquivos de recurso ao pacote:
- Um arquivo de definição de pipeline (por exemplo,
resources/anysphere_audit_logs_pipeline.yml). Veja pipeline.ingestion_definition e Exemplos. - Um arquivo de definição de job que controla a frequência da ingestão de dados (por exemplo,
resources/anysphere_audit_logs_job.yml).
- Um arquivo de definição de pipeline (por exemplo,
-
Implante o pipeline usando a CLI do Databricks:
Bashdatabricks bundle deploy
- Importe o seguinte notebook para o seu workspace do Databricks:
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Deixe as células um e dois como estão. Não modifique.
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Modifique a célula três com os detalhes da configuração do seu pipeline. Consulte pipeline.ingestion_definition e Exemplos.
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Opcionalmente, configure as definições avançadas do pipeline. Consulte Padrões comuns para pipelines de ingestão gerenciados.
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Clique em Executar tudo .
Exemplos
Use estes exemplos para configurar seu pipeline.
Ingerir o esquema inteiro
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
O seguinte arquivo de definição de pipeline ingere todas as tabelas de Logs de auditoria da Anysphere suportadas em um esquema de destino:
resources:
pipelines:
anysphere_audit_logs_pipeline:
name: anysphere_audit_logs_pipeline
catalog: 'main'
target: 'anysphere_audit_logs_data'
ingestion_definition:
connection_name: anysphere_audit_logs_connection
objects:
- schema:
source_schema: 'default'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'anysphere_audit_logs_data'
A especificação de pipeline a seguir ingere todas as tabelas de Logs de auditoria da Anysphere compatíveis em um esquema de destino:
pipeline_name = "anysphere_audit_logs_pipeline"
connection_name = "<anysphere-audit-logs-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"objects": [
{
"schema": {
"source_schema": "default",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "anysphere_audit_logs_data"
}
}
]
}
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)
Ingerir tabelas específicas
Ingira tabelas individuais de Logs de auditoria da Anysphere. Para obter uma lista completa de tabelas suportadas, consulte Tabelas de origem suportadas.
- Declarative Automation Bundles
- Databricks notebook
O seguinte arquivo de definição de pipeline ingere tabelas individuais de logs de auditoria do Anysphere:
resources:
pipelines:
anysphere_audit_logs_pipeline:
name: anysphere_audit_logs_pipeline
catalog: 'main'
target: 'anysphere_audit_logs_data'
ingestion_definition:
connection_name: anysphere_audit_logs_connection
objects:
- table:
source_schema: 'default'
source_table: 'audit_logs'
destination_catalog: 'main'
destination_schema: 'anysphere_audit_logs_data'
destination_table: 'audit_logs'
A especificação de pipeline a seguir ingere tabelas individuais de logs de auditoria da Anysphere:
pipeline_name = "anysphere_audit_logs_pipeline"
connection_name = "<anysphere-audit-logs-connection>"
pipeline_spec = {
"name": pipeline_name,
"ingestion_definition": {
"connection_name": connection_name,
"objects": [
{
"table": {
"source_schema": "default",
"source_table": "audit_logs",
"destination_catalog": "main",
"destination_schema": "anysphere_audit_logs_data",
"destination_table": "audit_logs"
}
}
]
}
}
json_payload = json.dumps(pipeline_spec, indent=2)
create_pipeline(json_payload)
Arquivo de definição de job de Pacotes de Automação Declarativa
- Declarative Automation Bundles
resources:
jobs:
anysphere_audit_logs_job:
name: anysphere_audit_logs_job
schedule:
quartz_cron_expression: '0 0 0 * * ?'
timezone_id: 'UTC'
tasks:
- task_key: anysphere_audit_logs_ingestion
pipeline_task:
pipeline_id: ${resources.pipelines.anysphere_audit_logs_pipeline.id}
Padrões comuns
Para configurações avançadas de pipeline, consulte Padrões comuns para pipelines de ingestão gerenciados.
Passos seguintes
Comece, programe e defina alertas em seu pipeline. Consulte Tarefas comuns de manutenção de pipeline.