Leonardo
Sun Dec 22 2024
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Qu'est-ce qu'un jeton d'accès personnel Databricks (Pat) ?
Un jeton d'accès personnel (PAT) Databricks est un identifiant utilisé pour authentifier l'accès aux ressources et aux API au niveau de l'espace de travail Azure Databricks. Chaque jeton est unique à un utilisateur et peut être utilisé à plusieurs fins d'authentification au sein de l'espace de travail, sous réserve de certaines limitations, comme un maximum de 600 jetons par utilisateur et par espace de travail.
KimchiQueenCharmingKissWarmth
Sat Dec 21 2024
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Comment créer un jeton d'accès personnel Databricks ?
Je dois générer un jeton d'accès personnel pour Databricks. Je ne sais pas comment procéder et j'aimerais connaître les étapes à suivre pour en créer un.
amelia_martinez_engineer
Sat Dec 21 2024
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Puis-je utiliser un nom d'utilisateur et un mot de passe Databricks comme jeton ?
Je me demande s'il est possible d'utiliser mes informations d'identification Databricks, en particulier le nom d'utilisateur et le mot de passe, comme forme de jeton d'authentification pour accéder à la plateforme.
BlockchainBaron
Sun Jul 28 2024
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Pourquoi Synapse est meilleur que Databricks ?
Pourriez-vous expliquer pourquoi Synapse est perçu comme une plate-forme plus avantageuse par rapport à Databricks dans le domaine de l'analyse du Big Data et des services basés sur le cloud ? Existe-t-il des fonctionnalités ou des capacités spécifiques dans Synapse qui le distinguent, en répondant à des défis tels que l'évolutivité, la rentabilité ou la facilité d'utilisation ? De plus, comment l'intégration de Synapse avec les services Azure se compare-t-elle aux offres de Databricks, et quel impact cela a-t-il sur la prise de décision pour les entreprises qui cherchent à adopter l'une ou l'autre solution ?
Lorenzo
Sat Jul 27 2024
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Synapse est-il meilleur que Databricks ?
Alors, plongeons-nous dans la question qui se pose : Synapse est-il vraiment supérieur à Databricks dans le domaine de l'analyse et du traitement des données ? Les deux plates-formes disposent de capacités avancées et proposent des solutions robustes pour le traitement du Big Data, mais l’une se démarque-t-elle vraiment de l’autre ? Nous devons prendre en compte des facteurs tels que l’évolutivité, la facilité d’utilisation, la rentabilité et le niveau de support fourni. De plus, il est crucial d'examiner les cas d'utilisation et les exigences spécifiques de chaque organisation pour déterminer quelle plateforme correspond le mieux à leurs besoins. Alors, approfondissons et explorons les mérites de Synapse et de Databricks pour découvrir la réponse à cette question intrigante.
