Origini interne
Oracle AI Data Platform Workbench supporta l'inclusione da origini Oracle interne utilizzando connettori di inclusione integrati. Questi connettori consentono agli utenti di estrarre facilmente i dati utilizzando notebook basati su Spark e di integrarli nei flussi di lavoro e nelle pipeline di dati.
I connettori di inclusione astraggono le complessità dell'impostazione della connessione, fornendo pattern di accesso ottimizzati per l'inclusione in batch e quasi in tempo reale da parte dei servizi nativi Oracle.
AI Data Platform Workbench fornisce modelli di codice di esempio nel repository Git Oracle AI Data Platform Workbench Samples per supportare l'inclusione di dati da diverse origini interne utilizzando Spark nei notebook.
Tabella 14-1 Fonti interne
| Origine | Tipo di accesso | Metodo di integrazione | Descrizione | Supporto catalogo esterno | Codice campione disponibile |
|---|---|---|---|---|---|
| Fusion | Solo estrazione | Modelli Spark preconfigurati | Estrae i dati dalle applicazioni Fusion SaaS tramite BICC nelle tabelle o nei volumi di AI Data Platform Workbench. | N. | Sì |
| Endpoint REST | Sola lettura | JDBC tramite notebook Spark | Leggi dalle API per l'inclusione di dati semistrutturati come JSON. | N. | Sì |
| MySQL HeatWave | Sola lettura | JDBC tramite notebook Spark | Sposta i dati tra AI Data Platform Workbench e MySQL HeatWave utilizzando JDBC. | N. | Sì |
| Oracle Autonomous AI Lakehouse | Lettura/scrittura + copia zero | Catalogo JDBC o esterno | Includi o registra Oracle Autonomous AI Lakehouse come catalogo esterno per eseguire query sui dati direttamente senza duplicazioni. | Sì | Sì |
| Oracle Autonomous AI Transaction Processing | Lettura/scrittura + copia zero | Catalogo JDBC o esterno | Includi o registra come catalogo esterno per l'esecuzione di query sui dati direttamente senza duplicazioni. | Sì | Sì |
| Oracle Database | Lettura/scrittura | Catalogo JDBC o esterno | Supporta l'inclusione dei dati dai database in locale o OCI. | Sì | Sì |
| Exadata | Lettura/scrittura | Catalogo JDBC o esterno | Accedere ai sistemi Exadata per letture e scritture ad alte prestazioni utilizzando JDBC. | N. | Sì |
Tabella 14-2 SQL Spark in Oracle Autonomous AI Database, mapping del tipo di dati Exadata
| Tipo SQL Spark | Oracle AI Database, Oracle Autonomous AI Database, Tipo di dati Exadata |
|---|---|
| Tipo di byte | NUMERO (38,10) |
| Tipo breve | NUMERO (38,10) |
| IntegerType (INT) | NUMERO (38,10) |
| LongType | NUMERO (38,10) |
| Tipo float | FLOAT(126) |
| Doppio tipo | NUMERO (38,10) |
| DecimalType(p,s) | NUMERO(p,s) |
| Tipo stringa | VARCHAR2(4000 CHAR) |
| Tipo binario | BLOB |
| Tipo booleano | VARCHAR2(4000 CHAR) |
| Tipo data | DATE |
| Tipo indicatore orario | TIMESTAMP(6) |
| Tipo di array | VARCHAR2(4000 CHAR) |
| Tipo di mappa | Non supportate |
| Tipo struttura | VARCHAR2(4000 CHAR) |
| Tipo intervallo calendario | Supportato se convertito in stringa/VARCHAR2 |