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sourceDocument: Australie Workflow Data Fabric
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/integrate-applications

 Release :

    - australia

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    - fr-FR

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    - Australie Workflow Data Fabric

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    - crint

bundleId :

    - crint

workflow :

    - Creator


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# Briques de données

# Briques de données {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Australia
* 
* Mis à jour 12 mars 2026
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 1 minute de lecture

Le connecteur Databricks fournit un accès en lecture seule aux données et métadonnées de la plateforme d'analyse de données Databricks.

Un administrateur de connexion peut configurer une connexion à Databricks dans le Centre de Connecteurs zéro copie et accorder aux administrateurs de données l'accès à cette connexion. Les administrateurs de données peuvent ensuite utiliser la connexion établie pour créer une table de data fabric et mapper les données de Databricks. Cela permet aux utilisateurs d'accéder aux données Databricks via la vue de liste de table ou à l'aide de scripts GlideRecord. Pour plus d'informations sur la création de tables d'atelier de données et de données de mappage, reportez-vous à la rubrique [Gestion des tables de structure de données](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/H4w0c507l30uOgrw2XCtRQ "Accédez virtuellement aux données à partir d’une source externe ou d’une table locale sur votre instance à l’aide de tables de structure de données.").

Le connecteur a été amélioré pour améliorer les performances des requêtes Glide et des opérations de vue de liste suivantes. Ces améliorations permettent d'exécuter la majorité des requêtes sur la source de données.

* Trier
* Limite
* Filtre
* GroupBy
* moy()
* nombre()
* max()
* min()
* somme()
* Références

{#databricks-zcc__ul_pjb_hbp_jfc}

## Types de données pris en charge {#databricks-zcc__section_k3q_fkp_gfc}

Le tableau suivant répertorie les types de données Databricks pris en charge et les types de données correspondants par défaut dans une table d'atelier de données.  
Important :  
Les types de données Databricks non inclus dans la table ne sont pas pris en charge pour le mappage de données dans Centre de Connecteurs zéro copie.  
{#databricks-zcc__table_m24_3kp_gfc__entry__2}

| Briques de données | Table d'atelier de données |
|-|-|
| bigint | Chaîne entière longue |
| int | Chaîne entière longue |
| petit int | Chaîne entière longue |
| tinyint | Chaîne entière longue |
| timestamp_ntz | Date/Heure de base |
| caractère | Caractère |
| horodatage | Date/Heure de base |
| date | Date |
| décimal | Décimal |
| chaîne | Chaîne |
| booléen | Vrai/Faux |
| double | Nombre à virgule flottante |
| flottant | Nombre à virgule flottante |
[Tableau 1. Mappage du type de données]

{#databricks-zcc__table_m24_3kp_gfc}
**Tâches associées**   

* [Créer une connexion Databricks](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/mQCbcSMC2l~zH2wu6Z0psw "Établissez une connexion sans copie à la plateforme d’analyse de données Databricks dans Centre de Connecteurs zéro copie.")