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Databricks ist eine Cloud-"Lakehouse"-Plattform, die sowohl Data Warehouse- als auch Data-Lake-Workloads verarbeiten kann. Es ermöglicht Nutzern, Datenpipelines zu erstellen und zu betreiben, Analyse- und Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen usw.
Databricks basiert auf Spark und bietet automatisiertes Clustermanagement sowie iPython-ähnliche Notizbücher (Databricks-Datenpipelines).
Die Integration von Control-M mit Databricks ermöglicht Folgendes:
- Verbinden Sie sich mit jedem Databricks-Arbeitsbereich mit Databricks Personal Access Token (PAT) zur Authentifizierung.
- Das PAT-Token kann unabhängig vom Cloud-Anbieter in deinem Databricks-Arbeitsbereich generiert werden.
- Integrieren Sie Databricks-Jobs mit anderen Control-M-Jobs in eine einzige Planungsumgebung.
- Lösen und überwachen Sie Ihre Databricks-Jobs und sehen Sie sich die Ergebnisse in der Monitoring-Domäne an.
- Füge deinem gesamten Databricks-Datendienst einen SLA-Auftrag zu.
- Führen Sie alle Control-M-Funktionen in Databricks ein, einschließlich fortgeschrittener Terminkriterien, komplexer Abhängigkeiten, quantitativer und Kontrollressourcen sowie Variablen.
- Führe 50 Databricks-Jobs gleichzeitig pro Control-M/Agent aus.
Control-M-Integration mit Databricks ist für diese Produktversionen verfügbar:
- Control-M 20.200 und später
- Control-M SaaS 21 und später
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