Integración Databricks n8nAutomatiza Databricks con n8n.

Lanza SQL contra un warehouse y espera el resultado, de modo que el nodo siguiente recibe filas y no una referencia de trabajo.

• Warehouse: el warehouse SQL que ejecuta la sentencia, elegido de la lista o indicado por su identificador.
• Query: la sentencia en sí, del estilo SELECT * FROM my_table LIMIT 10.
• Query Parameters: valores con nombre que llamas en el SQL como :name, para escribir WHERE ID = :user_id en vez de pegar el valor dentro de la cadena.

Añade una carpeta dentro de un volumen. Es lo que hace un flujo antes de escribir archivos en una ruta que todavía no existe.

• Volume Path: el volumen de destino, con el formato catalog.schema.volume.
• Directory Path: dónde va la carpeta dentro de ese volumen, anidada como folder1/subfolder y sin barra inicial.

Borra una carpeta del volumen. Es la parte de limpieza de una rutina de exportación que, sin ella, acumula directorios sin fin.

• Volume Path: el volumen que contiene la carpeta, escrito catalog.schema.volume.
• Directory Path: la carpeta que se retira, relativa a la raíz del volumen y sin barra inicial.

Elimina un único archivo de un volumen. Se indica por su ruta y no por un identificador, así que el flujo tiene que saber dónde lo dejó.

• Volume Path: el volumen afectado, con el formato catalog.schema.volume.
• File Path: el archivo dentro de ese volumen, por ejemplo folder/file.txt, otra vez sin barra inicial.

Baja el contenido de un archivo guardado en un volumen y lo entrega al flujo como datos binarios, listos para reenviar, adjuntar o analizar.

• Volume Path: el volumen del que se lee, con el formato catalog.schema.volume.
• File Path: el archivo que se recupera, por ejemplo folder/file.txt, sin barra inicial.

Consulta los metadatos que Databricks guarda sobre un archivo, sin mover su contenido. La comprobación sale barata cuando al flujo solo le interesa saber si el archivo ya está.

• Volume Path: el volumen que se inspecciona, escrito catalog.schema.volume.
• File Path: el archivo que se busca, del tipo folder/file.txt, sin barra inicial.

Devuelve lo que hay en una ruta de volumen, un item por archivo, así que un flujo puede recorrer en bucle un lote que no ha generado él mismo.

• Volume Path: el volumen que se recorre, con el formato catalog.schema.volume.
• Directory Path: opcional; si lo dejas vacío se lista la raíz del volumen.
• Page Size y Page Token: cuántos archivos vuelven por página y el token que trae la siguiente.

Escribe en un volumen los datos binarios que trae el item de entrada, para archivos de hasta 5 GiB.

• Volume Path: el volumen de destino, con el formato catalog.schema.volume.
• File Path: dónde aterriza el archivo dentro de él, por ejemplo folder/file.txt.
• Input Data Field Name: el nombre del campo del item de entrada que contiene los datos binarios.
• Overwrite: si un archivo ya existente en esa ruta se reemplaza o no.

Manda una pregunta de seguimiento a una conversación de Genie que ya está abierta, para que el intercambio conserve su contexto en lugar de empezar otra vez.

• Space ID: el espacio de Genie al que pertenece la conversación.
• Conversation ID: el hilo que se continúa, normalmente traído de un nodo anterior con una expresión del tipo {{ $json.field }}.
• Message: la pregunta, redactada como la haría un compañero.

Cuando Genie responde con un adjunto SQL, esta operación ejecuta esa sentencia adjunta contra el warehouse del espacio.

• Space ID y Conversation ID: de qué espacio y de qué hilo procede la respuesta.
• Message ID: la respuesta que lleva el adjunto.
• Attachment ID: el adjunto concreto que se ejecuta, porque un mismo mensaje puede llevar varios.

Vuelve a leer un mensaje concreto de una conversación. Es la vía por la que un flujo comprueba si Genie ya terminó de componer su respuesta.

• Space ID: el espacio de Genie implicado.
• Conversation ID: el hilo al que pertenece el mensaje.
• Message ID: el mensaje que se relee, referenciado desde un nodo anterior con una expresión como {{ $json.field }}.

Describe un espacio de Genie, lo que permite a un flujo confirmar que apunta al correcto antes de ponerse a preguntarle cosas.

• Space ID: el único dato que pide esta operación, y el mismo valor que esperan todas las demás operaciones de Genie.

Reúne las filas que produjo la ejecución SQL de un adjunto. Es el paso que por fin convierte una respuesta de Genie en datos utilizables.

• Space ID y Conversation ID: el espacio y el hilo que se consultan.
• Message ID: la respuesta cuya consulta se lanzó.
• Attachment ID: el adjunto del que quieres recuperar los resultados.

Abre un hilo nuevo en un espacio de Genie con una primera pregunta en lenguaje corriente. Todo lo demás del recurso Genie cuelga de la conversación que se crea aquí.

• Space ID: el espacio que va a responder.
• Initial Message: la pregunta de apertura, que puedes componer desde un nodo anterior con una expresión del tipo {{ $json.field }}.

Envía una carga útil a un endpoint de model serving y devuelve lo que contesta el modelo. El nodo recupera el esquema OpenAPI del endpoint para deducir la URL de invocación y el formato de entrada esperado.

• Endpoint: el endpoint de serving que se consulta, elegido de la lista o indicado por su nombre.
• Request Body: la carga útil en JSON, validada en ejecución contra el esquema del endpoint, así que un cuerpo mal formado falla enseguida.

El catálogo es el contenedor más alto de Unity Catalog: dentro viven los esquemas y, dentro de ellos, las tablas. Esta operación registra uno nuevo en el workspace de Databricks.

• Catalog: el catálogo a usar, elegido en la lista del workspace o escrito a mano.
• Comment: una descripción opcional, con Catalog description como texto de ejemplo en el campo. Se agradece cuando varios equipos comparten el mismo workspace.

Registrar una función SQL pone una expresión reutilizable a disposición de todo lo que consulta ese esquema.

• Catalog y Schema: dónde queda la función, ambos tomados de las listas del workspace.
• Function Name: su nombre, al estilo de my_function.
• Input Parameters: un array JSON en el que cada parámetro lleva name, type_name y type_text.
• Return Type: el tipo que devuelve, por ejemplo STRING, INT o DOUBLE.
• Routine Body: el lenguaje del cuerpo de la función. Routine Definition: el cuerpo en sí, una expresión SQL del tipo RETURN x + 1.

Crear una tabla aquí significa declarar una ruta de almacenamiento ya existente. La API Create Table solo admite tablas Delta externas, así que el dato está en su sitio antes de que corra el paso.

• Catalog, Schema: la pareja que ubica la nueva tabla.
• Table Name: el nombre registrado, al estilo de my_table.
• Storage Location: la URL raíz del almacenamiento externo, por ejemplo s3://my-bucket/path/to/table.
• Columns, dentro de Additional Fields: un array JSON de definiciones de columna, cada una con nombre y un type_name entre STRING, LONG, DOUBLE, BOOLEAN, DATE o TIMESTAMP.

Los volúmenes son el sitio de Unity Catalog pensado para ficheros y no para filas. Declarar uno da destino gobernado a los pasos que mueven archivos.

• Catalog, Schema: los dos niveles a los que pertenece el volumen.
• Volume Name: el nombre del volumen, del tipo my_volume.
• Volume Type: con MANAGED, Databricks gestiona el almacenamiento; con EXTERNAL, el volumen apunta a un almacenamiento externo.
• Storage Location, dentro de Additional Fields: la ubicación de almacenamiento externo, obligatoria para los volúmenes EXTERNAL.

Borrar un catálogo retira el contenedor más amplio de Unity Catalog, el que sostiene los esquemas. Por eso es el borrado que merece una aprobación manual delante.

• Catalog: el catálogo a usar, seleccionado en la lista o pasado con una expresión como {{ $json.field }} cuando el nombre viene de un nodo anterior.

Una función SQL sustituida por otra más reciente deja de tener sentido. La operación retira la definición antigua de su esquema.

• Catalog, Schema: el lugar donde se registró la función.
• Function: la función en cuestión, seleccionada en el resource locator y no escrita como una etiqueta suelta.

El borrado quita el registro de la tabla en Unity Catalog. La tabla se identifica por su sitio en la jerarquía y nunca por el nombre solo, de ahí que los tres campos vayan juntos.

• Catalog y Schema: los dos niveles por encima de la tabla.
• Table: la tabla en cuestión, elegida entre las del esquema.

Un volumen que ya no cumple ninguna función se retira desde aquí. El nodo espera el nombre del volumen, no la ruta de almacenamiento que hay detrás.

• Catalog, Schema: el contenedor en el que vive el volumen.
• Volume Name: el nombre del volumen, por ejemplo my_volume.

La información de un catálogo vuelve como un único item sobre el que el flujo puede bifurcar antes de escribir nada dentro.

• Catalog: el catálogo a usar. Encadena un nodo IF para decidir el camino según lo que devuelva la lectura.

Antes de que un flujo se apoye en una función SQL, releer su definición registrada muestra qué espera de entrada y qué devuelve.

• Catalog, Schema: dónde buscar.
• Function: la función en cuestión, resuelta mediante el resource locator.

La información de una tabla son sus características declaradas, no las filas que contiene. Es lo que lee un paso que necesita saber con qué está tratando.

• Catalog y Schema: el camino hasta la tabla.
• Table: la tabla en cuestión, tomada del resource locator.

Comprobar un volumen antes de dejar ficheros dentro evita una ejecución que falla a mitad de camino. La operación devuelve la información de ese volumen.

• Catalog, Schema: los dos nombres que enmarcan la búsqueda.
• Volume Name: el volumen en sí, del tipo my_volume.

Todos los catálogos que ve el credential, es decir la identidad con la que se conecta n8n a Databricks, vuelven en una sola llamada y sin un solo campo que rellenar. Es el arranque natural cuando el flujo trabaja a escala de workspace y no sobre un catálogo conocido de antemano.

Las funciones se acumulan sin hacer ruido. La operación lista lo que hay registrado y, como los dos filtros son opcionales, una llamada sin filtros abarca más que un solo esquema.

• Catalog: filtra por catálogo, opcional.
• Schema: filtra por esquema, opcional, y necesita que haya un catálogo indicado al lado.

Las tablas registradas en un esquema llegan como items, una por tabla, listas para recorrer en bucle. Dejar los dos filtros vacíos amplía la llamada en lugar de acotarla.

• Catalog: filtro opcional sobre el catálogo.
• Schema: filtro opcional sobre el esquema, que solo se aplica cuando ya hay un catálogo elegido.

Toda revisión de almacenamiento empieza por saber qué existe. La operación devuelve los volúmenes declarados en un esquema, así el flujo itera sobre ellos en vez de llevar los nombres escritos a fuego.

• Catalog: opcional, restringe el listado a un catálogo.
• Schema: opcional, y necesita un catálogo indicado junto a él.

Los metadatos de un catálogo envejecen rápido cuando los equipos cambian, y la actualización toca solo esa información, sin tocar lo que hay dentro del catálogo.

• Catalog: el catálogo a usar, aquí el que se está actualizando.
• Comment: la descripción opcional, con Catalog description como texto de ejemplo. Es la parte que los equipos mantienen de verdad al día.

Cualquier montaje de búsqueda vectorial arranca por el índice, que pertenece a un endpoint.

• Index Name y Endpoint Name: el índice que se crea y el endpoint de búsqueda vectorial que lo aloja.
• Primary Key: la columna de clave primaria del índice, con ID como ejemplo en el campo.
• Index Type: DELTA_SYNC se sincroniza automáticamente con una tabla Delta de origen, DIRECT_ACCESS admite lectura y escritura directa de vectores y metadatos.
• Delta Sync Index Spec y Direct Access Index Spec: la especificación JSON propia de cada uno de esos dos tipos.

El detalle de un índice responde a la pregunta que se hace un flujo justo antes de buscar: ¿está ese índice donde debería? Con un solo campo basta.

• Index Name: el nombre del índice de búsqueda vectorial, escrito a mano o traído de un nodo anterior con una expresión como {{ $json.field }}.

Un mismo endpoint puede sostener varios índices. La operación los devuelve todos, acotados al endpoint que indicas, lo que mantiene el resultado legible incluso en un workspace cargado.

• Endpoint Name: el endpoint de búsqueda vectorial cuyos índices quieres listar.

La búsqueda semántica sale de esta operación, desde texto en bruto o desde vectores calculados antes.

• Query Type: con text, Databricks convierte tu Query Text en vectores; con vector, sale a buscar el Query Vector que aportas.
• Index Name: el índice consultado.
• Columns to Return: la lista de columnas a devolver, separadas por comas, del tipo content, url.
• Search Mode: HYBRID combina búsqueda semántica y por palabras clave, ANN se queda en similitud vectorial pura.
• Score Threshold, dentro de Options: la puntuación mínima de relevancia, entre 0 y 1.