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Importante
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Conectores de comunidade são conectores de código aberto que estendem o Lakeflow Connect a fontes que não possuem suporte a conectores gerenciados. A comunidade cria e os mantém. As seguintes opções estão disponíveis:
| Opção | Description |
|---|---|
| Utilize um conector de comunidade registrado | Use um conector de comunidade registrado para ingerir dados de uma fonte com suporte em Azure Databricks. |
| Criar um conector personalizado | Crie um conector personalizado para uma nova fonte usando a estrutura e os modelos da comunidade. |
Como funcionam os conectores da comunidade
Os conectores da comunidade são criados na interface LakeflowConnect, que encapsula a API de Fonte de Dados do Spark Python. Cada conector lida com autenticação, descoberta de esquema e leituras de dados incrementais para que você possa criar, configurar e executar um pipeline de ingestão apoiado pelo Lakeflow Spark Declarative Pipelines.
Quando você usa um conector de comunidade, o Azure Databricks clona o código-fonte do conector de um repositório GitHub para o diretório de workspace que você especificar. Em seguida, o pipeline lê o código-fonte do conector em tempo de execução e executa a lógica de ingestão na origem configurada.
Fontes com suporte
A comunidade registra regularmente novos conectores. Para obter a lista mais recente de fontes com suporte, consulte a interface do usuário Adicionar dados (Data Ingestion) em seu workspace Azure Databricks ou no repositório Lakeflow Community Connectors no GitHub.
Considerations
- Os conectores da comunidade estão em desenvolvimento contínuo. Interfaces e comportamento estão sujeitos a alterações.
- O Databricks não mantém conectores de comunidade. Eles não são apoiados por SLAs do Databricks e não garantem compatibilidade futura.
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