Intégration Databricks MakeAutomatiser Databricks avec Make.
Et si tes jobs Databricks partaient tout seuls, au bon moment ? L'intégration Databricks Make réunit 6 modules d'action pour le SQL, les jobs, les pipelines et les fichiers. Elle vise les équipes data et ops sous plan Enterprise : ici, tu branches ton compte et tu montes ton premier scénario.
App Enterprise Cette app est réservée au plan Enterprise de Make.
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À quoi sert l'intégration Databricks Make ?
L'intégration Databricks Make permet à un scénario (l'automatisation que tu construis dans Make, une suite de modules) de piloter ton espace Databricks : exécuter une requête SQL, lancer un job, suivre la mise à jour d'un pipeline ou déposer un fichier dans un volume Unity Catalog. Elle n'a pas de déclencheur : c'est une autre app ou une planification qui démarre le tout.
Des fichiers qui rejoignent Databricks sans détour. Un export tombe dans ton outil de stockage ou arrive en pièce jointe, et Upload a file to a Unity Catalog volume le range dans le volume où tes tables et tes notebooks l'attendent. Fini le téléchargement puis le renvoi à la main.
Un chiffre qui sort de l'entrepôt pour aller chez le métier. Execute a SQL statement envoie la requête, Get a SQL statement result ramène la réponse, et le module suivant l'écrit dans un tableur ou un message pour la direction commerciale.
Un traitement lancé par un événement. Une commande validée dans ton ERP, un import terminé : Run a job démarre le job prévu, puis Get a job run output récupère le résultat. Côté pipelines, Get a pipeline update status te dit où en est une mise à jour avant d'envoyer un reporting.
Deux limites à connaître : l'app est réservée au plan Enterprise de Make, et le service principal utilisé pour la connexion ne voit que les ressources sur lesquelles il a reçu des droits. L'app existe aussi côté n8n, voir l'Intégration Databricks n8n et le comparatif n8n vs Make. Pour prendre l'éditeur en main, la Formation Make part des bases.
Comment connecter Databricks à Make ?
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Récupère trois infos dans Databricks
Copie l'URL de ton espace de travail dans la barre d'adresse. Va ensuite dans Settings > Identity and access > Service principals, ouvre le tien, copie l'Application ID, puis génère ou copie un secret OAuth dans l'onglet Secrets. Garde-les bien au chaud.
- 02
Ouvre la fenêtre de connexion dans Make
Ajoute n'importe quel module Databricks à ton scénario et clique sur Create a connection. La connexion, c'est ton compte Databricks relié une fois pour toutes à Make, puis réutilisé par tous les modules Databricks. Le champ Connection name sert à lui donner un nom.
- 03
Colle les valeurs et enregistre
L'URL va dans Workspace URL, l'Application ID dans Client ID, le secret OAuth dans Client secret. Clique sur Save. Si Databricks te demande de t'authentifier et de confirmer l'accès, valide, et c'est prêt.
Ton premier scénario : lancer un job et récupérer sa sortie
ObjectifQuand une autre app envoie une demande, Make lance un job Databricks et rapatrie sa sortie dans le scénario.
- 01
Crée le scénario
Depuis la page Scenarios, crée un nouveau scénario et clique sur le +. Choisis l'app qui doit donner le départ, ou garde une planification sur ce premier module si rien n'impose d'attendre un événement.
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Ajoute Run a job
Clique sur le + à droite du premier module, cherche Databricks et prends Run a job. Sélectionne ta connexion, ou crée-la avec les trois infos vues plus haut, puis remplis les champs du module.
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Enchaîne Get a job run output
Place Get a job run output juste derrière et mappe les infos d'exécution renvoyées par Run a job. Chaque élément transmis ainsi s'appelle un bundle, et chaque passage d'un module compte pour une opération sur ton plan.
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Teste avec Run once
Clique sur Run once : Make fait tourner le scénario une seule fois et affiche les bundles reçus par chaque module. Tu vois tout de suite si le job est parti et ce qu'il a rendu.
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Planifie et active
Si le premier module est planifié, règle son horaire (toutes les 15 minutes par défaut sur un nouveau scénario), puis active le scénario. Il tourne désormais sans toi.
Ce que fait chaque module Databricks
Databricks te donne 6 modules en 4 groupes. Pour chacun : ce qu'il fait pour toi, le moment où tu le choisis, et ce qu'il faut surveiller.
SQL
2 modulesExecute a SQL statement
ActionDans la doc seulementEnvoie une requête SQL à ton espace Databricks depuis le scénario : une mise à jour de table ou un comptage suit un événement métier au lieu d'attendre qu'un analyste ouvre un notebook.
Get a SQL statement result
ActionDans la doc seulementRapatrie dans Make la réponse d'une requête SQL, pour que le module suivant verse les lignes dans un tableur, un rapport ou un message à l'équipe qui les attend.
Jobs
2 modulesRun a job
ActionDans la doc seulementDémarre un de tes jobs Databricks existants à la demande. Le clic que quelqu'un faisait dans l'espace de travail devient une étape qui part pile au moment où l'événement se produit.
Get a job run output
ActionDans la doc seulementRécupère ce qu'une exécution de job a produit et le passe au reste du scénario : tu préviens une équipe, tu archives le résultat ou tu bifurques selon son contenu, sans ouvrir Databricks.
Pipelines
1 moduleGet a pipeline update status
ActionDans la doc seulementIndique à ton scénario où en est la mise à jour d'un pipeline, ce qui permet à Make de choisir la suite : alerter le responsable des données, retenir un reporting ou poursuivre le flux.
Files
1 moduleUpload a file to a Unity Catalog volume
ActionDans la doc seulementDépose dans un volume Unity Catalog un fichier venu d'une autre app. Exports, pièces jointes ou fichiers partenaires atterrissent là où tes tables et tes notebooks Databricks savent les lire.
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