Lakeflow Designer は、データの準備と分析のためのビジュアルでコードなしの AI ネイティブ エクスペリエンスです。 Azure Databricksに直接組み込まれているため、ユーザーはドラッグ アンド ドロップ キャンバスと自然言語を使用してデータを準備および探索できます。 ビルドするワークフロー (ビジュアル データ準備と呼ばれます) は、運用対応コードによってサポートされ、Unity カタログによって完全に管理されるため、作業はプロトタイプから運用環境にスムーズに移行するため、リバース エンジニアリングやリビルドは必要ありません。
| Task | Description |
|---|---|
| Lakeflow Designer とは | Lakeflow Designer の概念について説明します。 |
| Lakeflow Designer でビジュアル データ準備を作成する | Lakeflow Designer でビジュアル データ準備を作成する方法について説明します。 |
| Lakeflow Designer にデータを取り込む | ビジュアル データ準備にデータを取り込む方法について説明します。 |
| Lakeflow Designer の組み込み演算子 | ビジュアル データ準備で使用できる組み込み演算子について説明します。 |
| Lakeflow Designer のユーザー定義演算子 | Lakeflow Designer で使用する独自のユーザー定義演算子を作成する方法について説明します。 |
ユーザー定義演算子
Lakeflow Designer で使用する独自のユーザー定義演算子を作成できます。
| Task | Description |
|---|---|
| Lakeflow Designer のユーザー定義演算子 | ユーザー定義演算子の作成の概要。 |
| ユーザー定義演算子 YAML リファレンス | ユーザー定義演算子の YAML スキーマへの完全な参照。 |
| チュートリアル: 複合利子計算ツール演算子 | Unity Catalog ユーザー定義関数 (UDF) のPythonを使用して、複合関心を計算するユーザー定義演算子を構築します。 |
| チュートリアル: K-Means クラスタリング | Unity カタログユーザー定義テーブル関数 (UDTF) のPythonを使用して、K 平均クラスタリングを使用するユーザー定義演算子を構築します。 |
| チュートリアル: Slack メッセージを送信する | Unity カタログ (UDF) で SQL を使用して Slack メッセージを送信するユーザー定義演算子を構築します。 |
| チュートリアル: すべての UI ウィジェットのデモ | Unity カタログ (UDF) のPythonを使用して、使用可能なすべての UI ウィジェットを使用するユーザー定義演算子を構築します。 |
| チュートリアル: Gmail メール送信者オペレーター | スタンドアロンの python-run-function でPythonを使用して、Gmail を送信するユーザー定義演算子を構築します。 |