Daten importieren
Alle Wege enden am selben Ort: als Apache-Iceberg-Tabelle im Lakehouse, versioniert über Nessie und den Richtlinien unterworfen. Verschieden ist nur, woher die Daten kommen.
CSV und Dateien
Der übliche Einstieg, zu finden unter Daten → „+ Daten hinzufügen“. Der Assistent liest die Datei, schlägt eine Struktur vor und lässt sie vor dem Laden überarbeiten – ohne eine Zeile SQL.
- Typen überschreiben, wo die Erkennung danebenliegt.
- Spalten umbenennen oder weglassen.
- Null-Kennungen festlegen – etwa „N/A“ oder „-“ als leer statt als Text.
- Leerzeichen an den Rändern entfernen und Duplikate verwerfen.
Große Dateien melden ihren Fortschritt zeilenweise während des Ladens. Ein laufender Import bleibt sichtbar, auch wenn Sie inzwischen auf einer anderen Seite arbeiten – er wird nicht abgebrochen, weil die Ansicht wechselt.
Datenbank-Konnektoren
Unter Daten → Datenquellen lassen sich bestehende Datenbanken anmelden: PostgreSQL, MySQL und MS SQL Server. Danach werden einzelne Tabellen daraus in das Lakehouse übernommen.
| Eigenschaft | Verhalten |
|---|---|
| Zugangsdaten | AES-256-GCM verschlüsselt gespeichert, nie zurückgegeben oder protokolliert. |
| Verbindung | Ausschließlich lesend. |
| Transport | TLS mit Zertifikatsprüfung als Voreinstellung, je Quelle auf require oder disable umstellbar. |
| Verbindungstest | Läuft durch den Egress-Schutz – Link-Local- und Cloud-Metadaten-Adressen sind ausgeschlossen. |
Dokumente
Unter Daten → Dokumente werden PDF-, Word- und Textdateien hochgeladen. Sie werden extrahiert, in Abschnitte zerlegt und eingebettet; das Ergebnis liegt als reguläre Tabelle im Lakehouse. Damit gelten Suche und Richtlinien für Dokumentinhalte genauso wie für Tabellendaten.
Extraktion läuft abgeschottet
PDF und Word werden in einem eigenen Worker mit hartem Zeitlimit gelesen. Ein präpariertes Dokument kommt über diesen Worker nicht hinaus.
MCP-Ingestion
Ist ein MCP-Server angemeldet – etwa ein SAP-MCP –, lassen sich tabellarische Ergebnisse eines seiner freigegebenen Werkzeuge unter Daten → MCP-Ingestion direkt in das Lakehouse ziehen. Nur ausdrücklich eingeschaltete Werkzeuge stehen zur Auswahl.
Datei-Crawler
Statt Dateien einzeln hochzuladen, kann ein eingehängtes Verzeichnis angemeldet werden. Passende Dateien laufen anschließend durch dieselben Pipelines wie ein Upload. Der Crawler bleibt auf den angemeldeten Pfad beschränkt und ist gegen das Austauschen von Dateien zwischen Prüfung und Zugriff abgesichert.
Jeder Weg bleibt nachvollziehbar
Unter Betrieb → Herkunft steht später, woraus eine Tabelle entstanden ist und wer sie seither gelesen hat.
Stand: Diese Seite beschreibt lavalake 0.16.0. Produkt und Dokumentation liegen in getrennten Repositories – im Zweifel gilt, was die Konsole zeigt.
Etwas fehlt?
Wenn diese Seiten Ihre Frage nicht beantworten, zeigen wir die Plattform in einer halben Stunde an Ihrem Fall.
Demo vereinbaren