Ansluta Lovable till Databricks

Lovable är en programplattform utan kod som låter team skapa och distribuera appar utan att skriva kod. Med Azure Databricks integrering kan Lovable-värdbaserade appar köra frågor mot data som lagras i din Azure Databricks lakehouse med hjälp av Databricks REST API och OAuth-autentisering från maskin till dator (M2M).

Du kan till exempel skapa prognosdashboards eller rapporteringsappar som använder lakehouse-data.

Förutsättningar

Innan du konfigurerar integreringen behöver du följande:

  • En Databricks-arbetsyta. Se Skapa en arbetsyta.
  • Ett Huvudnamn för Databricks-tjänsten med åtkomst till arbetsytan.
  • En OAuth-sekretess för tjänstehuvudman. Spara klient-ID och hemlighet. Hemligheten visas bara en gång.
  • Ett befintligt SQL-lager på din arbetsyta. Tjänstens huvudprincipalen måste ha åtkomst till SQL-datalagret.
  • Ett Lovable-konto .

Steg 1: Hämta Azure Databricks anslutningsinformation

För att ansluta från Lovable behöver du följande värden från din Azure Databricks arbetsyta:

  • Arbetsytans URL: URL:en för din Azure Databricks arbetsyta, till exempel https://dbc-1234567890123456.cloud.databricks.com. Se Skaffa identifierare för arbetsyteobjekt.
  • Klient-ID: Applikations-ID för tjänstens huvudkonto. Det här är samma värde som klient-ID:t som visades när du genererade OAuth-hemligheten.
  • Klienthemlighet: OAuth-hemligheten som du genererade för tjänstens huvudnamn.

Steg 2: Konfigurera anslutningen i Lovable

Om du vill ansluta din Lovable-app till Azure Databricks läser du Anslut appen till Databricks i Lovable-dokumentationen.

Lovable lagrar dessa autentiseringsuppgifter som krypterade miljövariabler och skickar dem till din app vid körning.

Steg 3: Förfråga Azure Databricks-data

När du har konfigurerat anslutningen skapar du en Lovable-app som frågar Azure Databricks data. När du beskriver den app som du vill skapa identifierar Lovable-agenten automatiskt tillgängliga SQL-lager och använder Databricks REST API för att köra SQL-frågor.

Ytterligare resurser