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Tutorial: Desenvolver uma aplicação Node.js Databricks

Este tutorial mostra como criar um aplicativo Node.js simples no Databricks Apps que serve uma página da Web com um gráfico dinâmico usando oChart.js e o Express. O aplicativo inclui:

  • Uma página inicial com estilo que renderiza um gráfico
  • Um endpoint da API que retorna dados de vendas simulados em séries temporais
  • Uma porta dinâmica usando uma variável de ambiente

Pré-requisitos

Antes de concluir este tutorial:

Passo 1: Instalar dependências

Abra um terminal e execute os seguintes comandos para:

  • Instalar Node.js
  • Criar um diretório local para os arquivos de origem e configuração do seu aplicativo
  • Instalar o Express
brew install node
mkdir my-node-app
cd my-node-app
npm install express

Passo 2: Defina a lógica da sua aplicação

Crie um arquivo chamado app.js com o seguinte conteúdo:

import express from 'express';
import path from 'path';
import { fileURLToPath } from 'url';

const app = express();
const port = process.env.PORT || 8000;

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));
app.use('/static', express.static(path.join(__dirname, 'static')));

// Serve chart page
app.get('/', (req, res) => {
  res.sendFile(path.join(__dirname, 'static/index.html'));
});

// Serve mock time-series data
app.get('/data', (req, res) => {
  const now = Date.now();
  const data = Array.from({ length: 12 }, (_, i) => ({
    date: new Date(now - i * 86400000).toISOString().slice(0, 10),
    sales: Math.floor(Math.random() * 1000) + 100,
  })).reverse();
  res.json(data);
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`🚀 App running at http://localhost:${port}`);
});

Este código cria um servidor Express que:

  • Serve uma página HTML do /static diretório
  • Responde a /data dados de vendas fictícios
  • Escuta na porta definida pela variável de ambiente PORT (ou 8000 como padrão)

Passo 3: Adicionar um ficheiro HTML estático

Crie um ficheiro em static/index.html que carregue Chart.js e renderize um gráfico de linhas. O gráfico busca automaticamente dados fictícios da /data API e os renderiza no navegador.

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>Sales Dashboard</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
    <style>
      body {
        font-family: sans-serif;
        padding: 2rem;
      }
      canvas {
        max-width: 100%;
        height: 400px;
      }
    </style>
  </head>
  <body>
    <h1>📈 Sales Dashboard</h1>
    <canvas id="salesChart"></canvas>

    <script>
      async function renderChart() {
        const response = await fetch('/data');
        const data = await response.json();

        const ctx = document.getElementById('salesChart').getContext('2d');
        new Chart(ctx, {
          type: 'line',
          data: {
            labels: data.map((d) => d.date),
            datasets: [
              {
                label: 'Daily Sales',
                data: data.map((d) => d.sales),
                borderWidth: 2,
                fill: false,
              },
            ],
          },
          options: {
            responsive: true,
            scales: {
              y: {
                beginAtZero: true,
              },
            },
          },
        });
      }

      renderChart();
    </script>
  </body>
</html>

Passo 4: Definir dependências

Crie um arquivo package.json que declare o Express como uma dependência e configure seu script de início:

{
  "name": "databricks-chart-app",
  "version": "1.0.0",
  "type": "module",
  "main": "app.js",
  "scripts": {
    "start": "node app.js"
  },
  "dependencies": {
    "express": "^4.19.2"
  }
}

Passo 5: Execute a aplicação localmente

Para testar o aplicativo localmente, execute os seguintes comandos:

npm install
npm run start

Navegue até http://localhost:8000 para ver um gráfico dinâmico de dados de vendas fictícios dos últimos 12 dias.

Saída da aplicação Node

Próximos passos

  • Implante o aplicativo. Consulte Implantar um aplicativo Databricks.
  • Substitua dados fictícios por dados do Unity Catalog ou de uma API externa.
  • Adicione filtros de interface do usuário, como um intervalo de datas ou categoria de produto.
  • Proteja seu aplicativo usando segredos do Azure Databricks ou OAuth.
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