Lakeflow Designer

Lakeflow Designer est une expérience visuelle sans code, native de l'IA, pour la préparation et l'analytique des données. Intégré directement dans Databricks, il permet aux utilisateurs de préparer et d'explorer les données via un espace de dessin par glisser-déposer et un langage naturel. Les workflows que vous créez, appelés préparations de données visuelles, sont basés sur un code prêt pour la production et entièrement régis par Unity Catalog, ce qui permet à votre travail de passer en douceur du prototype à la production, sans qu'il soit nécessaire de faire de la rétro-ingénierie ou de reconstruire.

• • Qu'est-ce que Lakeflow Designer ?
  • Comprendre l'interface et les concepts de Lakeflow Designer.
• • Tutoriel : Créer une préparation des données visuelles
  • Créez votre première préparation de données visuelles, de la source à la sortie, avec un échantillon de données.
• • L'interface de Lakeflow Designer
  • Découvrez l'en-tête, le panneau de gauche, la toile, le panneau de configuration et le panneau de sortie, et ajoutez et connectez des opérateurs.
• • Utiliser Genie Code dans Lakeflow Designer
  • Créez et modifiez des préparations de données visuelles en langage naturel avec Genie Code.
• • Prévisualisez et affinez les résultats dans Lakeflow Designer
  • Prévisualisez les résultats, exécutez la préparation complète des données visuelles et modifiez les données dans la table des résultats.
• • Utilisez la table des matières dans Lakeflow Designer
  • Rechercher, filtrer et trier les opérateurs, et afficher le code généré.
• • Importez des données dans Lakeflow Designer
  • Ingérer des données dans une préparation de données visuelles.
• • Utiliser des parameter dans Lakeflow Designer
  • Utilisez des paramètres pour rendre une préparation de données visuelles réutilisable d’un environnement à l’autre.
• • Opérateurs intégrés dans Lakeflow Designer
  • Explorez les opérateurs intégrés disponibles dans une préparation de données visuelles.
• • Gérer les fichiers de préparation des données visuelles dans Lakeflow Designer
  • Créer, exporter, importer, renommer, supprimer et consulter l'historique des fichiers de préparation de données visuelles.
• • Déplacer un fichier de préparation visuelle des données en production
  • Amenez une préparation de données visuelles en production avec Git, des jobs et des Declarative Automation Bundles.

Opérateurs personnalisés

Vous pouvez créer vos propres opérateurs personnalisés pour les utiliser dans Lakeflow Designer.

Tâche	Description
Opérateurs personnalisés dans Lakeflow Designer	Apprenez comment les opérateurs personnalisés fonctionnent et comment les enregistrer, les mettre à jour et les dépanner.
Écrire une logique pour les opérateurs personnalisés de Lakeflow Designer	Rédigez la logique de la fonction Python ou Unity Catalog qu'un opérateur personnalisé exécute.
Référence YAML de l’opérateur personnalisé	Une référence complète du schéma YAML pour les opérateurs personnalisés.
Tutoriel : Opérateur de calcul d'intérêts composés	Créez un opérateur personnalisé qui calcule les intérêts composés en utilisant Python dans une fonction définie par l'utilisateur (UDF) Unity Catalog.
Tutoriel : Clustering K-means	Créez un opérateur personnalisé qui utilise le clustering K-means, en utilisant Python dans une fonction de table définie par l'utilisateur (UDTF) Unity Catalog.
Didacticiel : Envoyer un message Slack	Créez un opérateur personnalisé qui envoie un message Slack, en utilisant SQL dans une fonction définie par l’utilisateur (UDF) Unity Catalog.
Tutoriel : toutes les démos des widgets de l'interface utilisateur	Créez un opérateur personnalisé qui utilise tous les widgets d'interface utilisateur disponibles en utilisant Python dans une fonction définie par l'utilisateur (UDF) Unity Catalog.
Didacticiel : opérateur d'envoi d'e-mails Gmail	Créez un opérateur personnalisé qui envoie des e-mails Gmail en utilisant Python dans un python-run-function autonome.

Tâche	Description
Opérateurs personnalisés dans Lakeflow Designer	Apprenez comment les opérateurs personnalisés fonctionnent et comment les enregistrer, les mettre à jour et les dépanner.
Écrire une logique pour les opérateurs personnalisés de Lakeflow Designer	Rédigez la logique de la fonction Python ou Unity Catalog qu'un opérateur personnalisé exécute.
Référence YAML de l’opérateur personnalisé	Une référence complète du schéma YAML pour les opérateurs personnalisés.
Tutoriel : Opérateur de calcul d'intérêts composés	Créez un opérateur personnalisé qui calcule les intérêts composés en utilisant Python dans une fonction définie par l'utilisateur (UDF) Unity Catalog.
Tutoriel : Clustering K-means	Créez un opérateur personnalisé qui utilise le clustering K-means, en utilisant Python dans une fonction de table définie par l'utilisateur (UDTF) Unity Catalog.
Didacticiel : Envoyer un message Slack	Créez un opérateur personnalisé qui envoie un message Slack, en utilisant SQL dans une fonction définie par l’utilisateur (UDF) Unity Catalog.
Tutoriel : toutes les démos des widgets de l'interface utilisateur	Créez un opérateur personnalisé qui utilise tous les widgets d'interface utilisateur disponibles en utilisant Python dans une fonction définie par l'utilisateur (UDF) Unity Catalog.
Didacticiel : opérateur d'envoi d'e-mails Gmail	Créez un opérateur personnalisé qui envoie des e-mails Gmail en utilisant Python dans un python-run-function autonome.