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Azure Databricks ist eine Cloud-"Lakehouse"-Plattform, die sowohl Data Warehouse- als auch Data Lake-Workloads verarbeiten kann.
Sie ermöglicht es Nutzern, Datenpipelines zu erstellen und auszuführen sowie Analyse- und Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Azure Databricks basiert auf Spark und bietet automatisierte Clusterverwaltung sowie Python-ähnliche Notizbücher (Databricks-Datenpipelines).
Control-M für Azure Databricks ermöglicht Folgendes:
- Verbinden Sie sich mit jedem Azure Databricks Arbeitsbereich über Service Principal Authentication.
- Integrieren Sie Azure Databricks-Jobs mit anderen Control-M-Jobs in eine einzige Planungsumgebung.
- Lösen Sie Ihre Azure Databricks-Jobs aus und überwachen Sie sie und sehen Sie sich die Ergebnisse in der Monitoring-Domäne an.
- Hänge einen SLA-Job an deinen gesamten Azure Databricks-Datendienst an.
- Führen Sie alle Control-M-Funktionen in Azure Databricks ein, einschließlich fortgeschrittener Terminkriterien, komplexer Abhängigkeiten, quantitativer und Kontrollressourcen sowie Variablen.
- Führe 50 Azure Databricks-Jobs gleichzeitig pro Control-M/Agent aus.
Control-M für Azure Databricks ist für diese Produktversionen verfügbar:
- Control-M 20.200 und später
- Control-M SaaS 21 und später
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