--- sourceDocument: Australie Workflow Data Fabric sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/integrate-applications Release : - australia ft:locale : - fr-FR ft:publication_title : - Australie Workflow Data Fabric ft:clusterId : - crint bundleId : - crint workflow : - Creator --- # Créer un collecteur de métadonnées Databricks # Créer un collecteur de métadonnées Databricks {#ariaid-title1} * Rversion finale: Australia * * Mis à jour 12 mars 2026 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 5 minutes de lecture Créez un collecteur pour importer des métadonnées à partir de Databricks. ## Avant de commencer Avant de commencer, vérifiez les points suivants : * Un serveur MID est configuré pour les modules de collection. Pour plus d'informations, consultez [Serveur MID pour les collecteurs de métadonnées](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/96oZaru5b4E8TR~4ba5kuQ "Configurez un serveur MID pour héberger des collecteurs de métadonnées qui collectent des métadonnées à partir de sources de données sur site et en réseau privé."). * Toutes les tâches requises sont terminées. Pour plus d'informations, consultez [Préparer l'exécution du collecteur Databricks](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/sLq~MfhaSbunEy1haT6Vuw#prepare-to-run-the-databricks-collector "Effectuez les tâches d’authentification et de configuration des autorisations avant d’exécuter le collecteur de métadonnées Databricks."). * Rôle requis : connection-admin {#create-databricks-metadata-collector__ul_pvj_mz5_bjc} ## Procédure 1. Accédez à la TousStructure de données de workflowAccueil Workflow Data Fabric. 2. Sélectionnez l'icône du ![concentrateur Connect Hub]() dans la barre latérale gauche. 3. Sélectionner CréerCollecteur de métadonnées. 4. Dans la liste Système, sélectionnez Databricks. 5. Remplissez les champs du formulaire. {#create-databricks-metadata-collector__table_gkm_wgs_qhc__entry__2} | Champ | Description | |-|-| | Nom de la connexion | Identificateur unique pour la connexion. Ce champ n'est pas modifiable une fois la connexion établie. | | Description brève | Objet et détails de la connexion. | [Tableau 1. Nouveau formulaire du collecteur de métadonnées Databricks] {#create-databricks-metadata-collector__table_gkm_wgs_qhc} 6. Saisissez les détails de configuration de Databricks. {#create-databricks-metadata-collector__table_ep3_223_53c__entry__2} | Champ | Description | |-|-| | Serveur | Nom d'hôte du serveur de base de données auquel se connecter. | [Tableau 2. Détails de la configuration] {#create-databricks-metadata-collector__table_ep3_223_53c} 7. Choisissez entre Collecter tous les schémas et Spécifier le schéma à collecter pour configurer les options de collecte de schémas. {#create-databricks-metadata-collector__table_nn5_xj2_h3c__entry__2} | Champ | Description | |-|-| | Collecter tous les schémas || | Collecter tous les schémas | Cataloguer tous les schémas auxquels l'utilisateur a accès. | | Exclure le schéma | Nom ou expression régulière du schéma de base de données à exclure. | | Inclure le schéma d'informations | Inclure le schéma d'informations de la base de données dans la collection de catalogue. | | Spécifier le schéma à collecter || | Spécifier le schéma à collecter | Cataloguez uniquement les schémas spécifiés. | | Schéma | Nom du schéma de base de données à cataloguer. | [Tableau 3. Options de collecte de schémas] {#create-databricks-metadata-collector__table_nn5_xj2_h3c} 8. Saisissez les détails de configuration de Databricks. {#create-databricks-metadata-collector__table_pjv_hr4_33c__entry__2} | Champ | Description | |-|-| | Port de serveur | Port du serveur de base de données (s'il ne s'agit pas du port par défaut). | | Base de données | Nom de la base de données à laquelle se connecter. Spécifiez plusieurs bases de données en ajoutant une valeur par ligne. | | Chemin d'accès HTTP Databricks | URL des ressources de calcul Databricks. Consultez la [documentation Databricks pour plus d'informations](https://docs.databricks.com/integrations/bi/jdbc-odbc-bi.html#odbc-configuration-and-connection-parameters) . | | Base de données exclue | Nom ou expression régulière des bases de données à exclure lorsque le champ Base de données est vide. Remarque : Ce paramètre est ignoré si le champ Base de données est spécifié. | [Tableau 4. Détails de la configuration] {#create-databricks-metadata-collector__table_pjv_hr4_33c} 9. Configurez les détails du serveur et les options d'authentification. {#create-databricks-metadata-collector__table_wjy_jy4_33c__entry__2} | Champ | Description | |-|-| | Détails du serveur || | | Nom d'hôte du serveur de base de données auquel se connecter. | | Options d'authentification || | Authentifier à l'aide d'un jeton d'accès personnel | Option d'authentification à l'aide du jeton d'accès personnel Databricks. Pour plus d'informations, consultez la [documentation Databricks.](https://docs.databricks.com/dev-tools/api/latest/authentication.html) | | Authentifier à l'aide de Databricks Principal du service | Option d'authentification à l'aide de l'ID de client principal du service Databricks et du secret client principal du service Databricks. | [Tableau 5. Détails du serveur et de l'authentification] {#create-databricks-metadata-collector__table_wjy_jy4_33c} 10. Configurez les statistiques et les options d'échantillonnage. {#create-databricks-metadata-collector__table_ocr_gc4_33c__entry__2} | Champ | Description | |-|-| | Activer la collecte des statistiques de colonne | Activez la collecte des statistiques de colonne (profilage des données). Remarque : L'activation du profilage peut augmenter le temps d'exécution du collecteur, car celui-ci doit lire les données de table pour générer des métadonnées de profilage. | | Taille d'échantillon cible pour les statistiques de colonne | Nombre de lignes échantillonnées pour le calcul des statistiques de colonne et des histogrammes chaîne-valeur. Par exemple, pour échantillonner 1 000 lignes, définissez le paramètre sur 1 000. Par défaut : 100 000 | | Désactiver la collecte de traçabilité | Ignorer la collecte des métadonnées de traçabilité intrabase de données. | | Désactiver la collecte de métadonnées étendue | Ignorer la collecte des métadonnées étendues pour les types d'actifs de données tels que la base de données, le schéma, la table, les fonctions de colonnes, les procédures stockées, les types définis par l'utilisateur et les synonymes. Les métadonnées de base pour ces types d'actifs de données seront toujours collectées. | [Tableau 6. Statistiques et options d'échantillonnage] {#create-databricks-metadata-collector__table_ocr_gc4_33c} 11. Configurez les options de périmètre et de limites de collecte. {#create-databricks-metadata-collector__table_kbn_4lp_33c__entry__2} | Champ | Description | |-|-| | Désactiver les workflows de collecte | Ignorer la collecte des workflows Databricks et de leurs métadonnées de traçabilité. | | Extraire la lignée à partir d'autres schémas | Récolter la lignée à partir d'autres schémas. | | Activer la collection d'exemples de valeurs de chaîne | Activez l'échantillonnage et le stockage d'exemples de valeurs pour les colonnes de type chaîne. | | Exclure les fonctions système | Excluez la collecte des fonctions système Databricks intégrées. | | Désactiver la collecte du contenu du bloc-notes | Ignorer la collecte du contenu du bloc-notes. | | Taille de page pour les requêtes de collecte | Spécifiez la taille de page pour les requêtes de collecte. Valeur par défaut : 1 000 | | Taille de page des réponses d'API Databricks | Spécifiez la taille de page pour la réponse API Databricks. Par défaut : 100 | | Activer la collecte des vues de mesures | Activer la collecte des vues de mesures. Les informations de vue de mesures sont extraites des métadonnées étendues d'une table et ne sont disponibles que lorsque la collecte de métadonnées étendues est activée. | [Tableau 7. Options relatives au champ d'application et aux limites de la collecte] {#create-databricks-metadata-collector__table_kbn_4lp_33c} 12. Configurez les options de connexion et de fiabilité. {#create-databricks-metadata-collector__table_yhb_plp_33c__entry__2} | Champ | Description | |-|-| | Environnement de serveur | Nom convivial de l'environnement dans lequel votre serveur de base de données s'exécute lorsque le nom du serveur est localhost. Elle permet de la différencier des autres environnements. | | ID de la base de données | Identificateur unique de cette base de données. Utilisé pour générer l'ID de la base de données lorsque le nom de la base de données n'est pas suffisamment unique. | | Propriétés JDBC | Propriétés du pilote JDBC à transmettre à la connexion du pilote. | | Nombre max. d'essais | Nombre de fois que le système retente un appel d'API ayant échoué. Par défaut : 5 | | Délai de nouvelle tentative | Nombre de secondes à attendre entre les tentatives pour un appel d'API ayant échoué. Par défaut : 2 secondes | | Désactiver la collection de modèles | Ignorer la collecte des modèles de machine learning. | | ID de compte Databricks | ID de compte Databricks pour l'accès au catalogue Unity. | | URL de l'espace de travail externe | URL de l'espace de travail externe pour l'accès entre espaces de travail. | | Délai d'expiration de l'analyse SQL | Délai d'expiration en secondes pour l'analyse SQL pendant la collecte de traçabilité. Par défaut : 60 | [Tableau 8. Options de connexion et de fiabilité] {#create-databricks-metadata-collector__table_yhb_plp_33c} 13. Sélectionnez Enregistrer. ## Résultats Le collecteur de métadonnées est créé et apparaît sur la page Connecteurs avec un état Configuré. Il est maintenant prêt à se connecter au système source et à récolter des métadonnées. ## Que faire ensuite Après avoir créé le collecteur, vous pouvez effectuer l'une des tâches suivantes : * Exécutez le collecteur manuellement pour collecter immédiatement les métadonnées. Consultez [Exécuter manuellement les collecteurs de métadonnées](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/PjH3Yx9SBUdPPmT_v8n~gQ "Exécutez un collecteur de métadonnées sur demande pour importer immédiatement les métadonnées."). * Automatisez la collecte de métadonnées en planifiant des exécutions régulières du collecteur. Consultez [Planifier les exécutions du collecteur de métadonnées](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/RCa0EIjtP0~RtqGLtHIfbg "Planifiez un collecteur de métadonnées pour qu’il s’exécute automatiquement à une fréquence spécifiée."). * Surveillez l'état d'exécution et résolvez les problèmes en consultant les journaux d'exécution. Consultez [Afficher les journaux d'exécution pour les exécutions des collecteurs](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5SQQlRRrff9sVJ9IAc4zsQ "Accédez aux journaux d’exécution et téléchargez des fichiers journaux détaillés pour les exécutions du collecteur de métadonnées."). * Découvrez et évaluez les ressources de données collectées dans le catalogue de données. Consultez [Régir le Catalogue de données](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/cmXX7g9XTst4qitIVoLx2w "Les administrateurs des données ajoutent un contexte professionnel aux actifs de catalogue, ce qui les rend plus détectables par les consommateurs de catalogue. Les outils de gouvernance comprennent des termes de glossaire, des balises, des domaines et des mises à jour directes des actifs.").