Concepteur Lakeflow

Lakeflow Designer est une expérience visuelle, sans code, native d’IA pour la préparation et l’analytique des données. Intégré directement dans Azure Databricks, il permet aux utilisateurs de préparer et d’explorer les données via un canevas glisser-déplacer et un langage naturel. Les flux de travail que vous générez, appelés préps de données visuelles, sont soutenus par du code prêt pour la production et entièrement régis par Unity Catalog, de sorte que votre travail passe en douceur du prototype à la production, sans avoir à inverser l’ingénierie ou à reconstruire.

Tâche	Description
Qu’est-ce que Lakeflow Designer ?	Comprenez l’interface et les concepts de Lakeflow Designer.
Tutoriel : Construis une préparation visuelle des données	Construis ta première préparation visuelle de données, de la source à la sortie, avec des données d’échantillon.
L’interface Lakeflow Designer	Parcourez l’en-tête, le volet gauche, le canvas, le volet de configuration et le volet de sortie, puis ajoutez et connectez les opérateurs.
Utilisez le code Genie dans Lakeflow Designer	Construis et édite 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 le sommaire dans Lakeflow Designer	Trouver, filtrer et trier les opérateurs, et voir le code généré.
Ingérer des données dans Lakeflow Designer	Ingérez les données dans une préparation visuelle des données.
Utilisation des paramètres dans Lakeflow Designer	Utilisez des paramètres pour rendre une préparation visuelle des données réutilisable à travers les environnements.
Opérateurs intégrés dans Lakeflow Designer	Découvrez les opérateurs intégrés disponibles dans une préparation visuelle des données.
Gérer les fichiers de préparation des données visuelles dans Lakeflow Designer	Créez, exportez, importez, renommez, supprimez et revoyez l’historique des fichiers de préparation des données visuelles.
Déplacer un fichier de préparation des données visuelles en production	Mettez en production la préparation visuelle des données avec Git, des jobs et des bundles d’automatisation déclarative.

Opérateurs définis par l’utilisateur

Vous pouvez créer vos propres opérateurs définis par l’utilisateur pour une utilisation dans Lakeflow Designer.

Tâche	Description
Opérateurs définis par l’utilisateur dans Lakeflow Designer	Apprenez comment fonctionnent les opérateurs définis par l’utilisateur, et enregistrez-les, mettez à jour et dépannez-les.
Écrire la logique pour les opérateurs définis par l’utilisateur de Lakeflow Designer	Écrivez la logique fonctionnelle Python ou Unity Catalog qui s’exécute lorsqu’un opérateur personnalisé s’exécute.
Référence YAML de l’opérateur défini par l’utilisateur	Référence complète au schéma YAML pour les opérateurs définis par l’utilisateur.
Tutoriel : opérateur de calculateur d’intérêts composés	Créez un opérateur défini par l’utilisateur qui calcule l’intérêt composé à l’aide de Python dans une fonction définie par l’utilisateur (UDF) du catalogue Unity.
Tutoriel : clustering k-moyennes	Créez un opérateur défini par l’utilisateur qui utilise le clustering k-moyennes, à l’aide de Python dans une fonction de table définie par l’utilisateur du catalogue Unity (UDTF).
Tutoriel : Envoyer un message Slack	Construisez un opérateur défini par l’utilisateur qui envoie un message Slack, en utilisant SQL dans une fonction définie par l’utilisateur (UDF) du catalogue Unity.
Tutoriel : Démonstration de tous les widgets d’interface utilisateur	Construisez un opérateur défini par l'utilisateur qui utilise tous les widgets d’interface utilisateur disponibles, en utilisant Python dans une fonction définie par l’utilisateur (UDF) d'Unity Catalog.
Tutoriel : Opérateur d’expéditeur de courrier Gmail	Créez un opérateur défini par l’utilisateur qui envoie Gmail, à l’aide de Python dans un python-run-function autonome.