Sources internes

L'atelier de plate-forme de données d'Oracle AI prend en charge l'ingestion à partir de sources Oracle internes à l'aide de connecteurs d'ingestion intégrés. Ces connecteurs permettent aux utilisateurs d'extraire des données en toute transparence à l'aide de carnets basés sur Spark et de les intégrer à leurs flux de travail et pipelines de données.

Les connecteurs d'ingestion résument les complexités de la configuration de la connexion, fournissant des modèles d'accès optimisés pour l'ingestion par lots et en temps quasi réel à partir de services natifs d'Oracle.

AI Data Platform Workbench fournit des exemples de modèle de code dans le référentiel Git Exemples d'atelier sur la plate-forme de données pour Oracle AI pour prendre en charge l'ingestion de données à partir de plusieurs sources internes à l'aide de Spark dans les carnets.

Tableau 14-1 Sources internes

Source Type d'accès Méthode d'intégration Déchiffrement Prise en charge du catalogue externe Exemple de code disponible
Fusion Extraire seulement Modèles Spark préconfigurés Extrait des données des applications Fusion SaaS au moyen de BICC dans des tables ou des volumes AI Data Platform Workbench. Non Oui
Points d'extrémité REST Lecture seule JDBC au moyen du carnet Spark Lecture à partir des API pour l'ingestion de données semi-structurées telles que JSON. Non Oui
MySQL HeatWave Lecture seule JDBC au moyen du carnet Spark Déplacez des données entre AI Data Platform Workbench et MySQL HeatWave à l'aide de JDBC. Non Oui
Oracle Autonomous AI Lakehouse Lecture/écriture + zéro copie JDBC ou catalogue externe Intégrez ou enregistrez Oracle Autonomous AI Lakehouse en tant que catalogue externe pour interroger les données directement sans duplication. Oui Oui
Oracle Autonomous AI Transaction Processing Lecture/écriture + zéro copie JDBC ou catalogue externe Assimiler ou enregistrer en tant que catalogue externe pour interroger les données directement sans duplication. Oui Oui
Oracle Database Lecture/Écriture JDBC ou catalogue externe Prend en charge l'ingestion de données à partir de bases de données sur place ou OCI. Oui Oui
Exadata Lecture/Écriture JDBC ou catalogue externe Accédez aux systèmes Exadata pour des lectures et des écritures à haute performance à l'aide de JDBC. Non Oui

Tableau 14-2 Spark SQL vers, Oracle Autonomous AI Database, mappage de type de données Exadata

Type SQL Spark Oracle AI Database, Oracle Autonomous AI Database, type de données Exadata
Type d'octet NUMÉRO(38,10)
Type abrégé NUMÉRO(38,10)
IntegerType (INT) NUMÉRO(38,10)
Type long NUMÉRO(38,10)
Type flottant FLOAT(126)
DoubleType NUMÉRO(38,10)
DecimalType(p,s) NUMBER(p,s)
Type de chaîne VARCHAR2(4000 CHAR)
Type binaire BLOB
Type booléen VARCHAR2(4000 CHAR)
Type de date DATE
TimestampType TIMESTAMP(6)
Type de tableau VARCHAR2(4000 CHAR)
Type de mappage Non pris en charge
Type de structure VARCHAR2(4000 CHAR)
Type d'intervalle de calendrier Pris en charge si converti en chaîne/VARCHAR2