Tutoriel : Développer une application Databricks Node.js

Ce tutoriel vous montre comment créer une application de Node.js simple dans Databricks Apps qui sert une page web avec un graphique dynamique à l’aide de Chart.js et Express. L’application inclut :

  • Page d’accueil avec style qui affiche un graphique
  • Point de terminaison d'API qui retourne des données chronologiques de ventes fictives.
  • Port dynamique à l’aide d’une variable d’environnement

Conditions préalables

Avant de suivre ce tutoriel :

Étape 1 : Installer les dépendances

Ouvrez un terminal et exécutez les commandes suivantes pour :

  • Installer Node.js
  • Créer un répertoire local pour les fichiers source et de configuration de votre application
  • Installation d'Express
brew install node
mkdir my-node-app
cd my-node-app
npm install express

Étape 2 : Définir votre logique d’application

Créez un fichier appelé app.js avec le contenu suivant :

import express from 'express';
import path from 'path';
import { fileURLToPath } from 'url';

const app = express();
const port = process.env.PORT || 8000;

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));
app.use('/static', express.static(path.join(__dirname, 'static')));

// Serve chart page
app.get('/', (req, res) => {
  res.sendFile(path.join(__dirname, 'static/index.html'));
});

// Serve mock time-series data
app.get('/data', (req, res) => {
  const now = Date.now();
  const data = Array.from({ length: 12 }, (_, i) => ({
    date: new Date(now - i * 86400000).toISOString().slice(0, 10),
    sales: Math.floor(Math.random() * 1000) + 100,
  })).reverse();
  res.json(data);
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`🚀 App running at http://localhost:${port}`);
});

Ce code crée un serveur Express qui :

  • Sert une page HTML à partir du /static répertoire
  • Répond à /data avec des données de ventes fictives
  • Écoute le port défini par la PORT variable d’environnement (ou 8000 par défaut)

Étape 3 : Ajouter un fichier HTML statique

Créez un fichier à static/index.html qui charge Chart.js et affiche un graphique linéaire. Le graphique récupère automatiquement des données fictives à partir de l’API /data et les affiche dans le navigateur.

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>Sales Dashboard</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
    <style>
      body {
        font-family: sans-serif;
        padding: 2rem;
      }
      canvas {
        max-width: 100%;
        height: 400px;
      }
    </style>
  </head>
  <body>
    <h1>📈 Sales Dashboard</h1>
    <canvas id="salesChart"></canvas>

    <script>
      async function renderChart() {
        const response = await fetch('/data');
        const data = await response.json();

        const ctx = document.getElementById('salesChart').getContext('2d');
        new Chart(ctx, {
          type: 'line',
          data: {
            labels: data.map((d) => d.date),
            datasets: [
              {
                label: 'Daily Sales',
                data: data.map((d) => d.sales),
                borderWidth: 2,
                fill: false,
              },
            ],
          },
          options: {
            responsive: true,
            scales: {
              y: {
                beginAtZero: true,
              },
            },
          },
        });
      }

      renderChart();
    </script>
  </body>
</html>

Étape 4 : Définir des dépendances

Créez un fichier package.json qui déclare Express en tant que dépendance et configure votre script de démarrage :

{
  "name": "databricks-chart-app",
  "version": "1.0.0",
  "type": "module",
  "main": "app.js",
  "scripts": {
    "start": "node app.js"
  },
  "dependencies": {
    "express": "^4.19.2"
  }
}

Étape 5 : Exécuter l’application localement

Pour tester l’application localement, exécutez les commandes suivantes :

npm install
npm run start

Accédez à http://localhost:8000 pour voir un graphique dynamique des données de ventes fictives au cours des 12 derniers jours.

Sortie de l’application Node.js

Étapes suivantes

  • Déployez l’application. Consultez Déployer une application Databricks.
  • Remplacez les données fictives par des données de Unity Catalog ou d’une API externe.
  • Ajoutez des filtres d’interface utilisateur, tels qu’une plage de dates ou une catégorie de produit.
  • Sécurisez votre application à l’aide des secrets Azure Databricks ou OAuth.
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