Live Query Release Notes

Tidy automatically arranges an entire workflow or selected tools into a cleaner, layered layout. It aligns and spaces tools and reduces connection crossings without changing workflow logic, and you can reverse the entire operation with the undo option.

You can now continue working with Live Query output in Designer Desktop. Select Use In from the Live Query Output tool to create and open a Designer Desktop workflow with the output dataset already added as an input. The dataset is accessed through Alteryx One, so you don’t need to locate it or set up another connection.

Each time the Live Query workflow runs, the dataset refreshes, giving the Designer Desktop workflow access to the latest output.

Live Query now provides a direct link between the data viewed in the Interactive Results Grid and the corresponding job created in your cloud data warehouse to generate those results. This makes it easier to review query execution details, troubleshoot issues, and investigate warehouse activity without manually searching for the job. You can also view the generated SQL and additional job metadata directly in Snowflake, BigQuery, or Databricks.

Ask Alteryx is now available in Live Query for Databricks and Snowflake workflows! Ask Alteryx can build workflows, help you understand tools, and troubleshoot workflow issues. Ask Alteryx uses Generative AI to analyze your current workflow and provide tailored recommendations. To get started using Ask Alteryx, go to Ask Alteryx in Live Query.

Ask Alteryx in Live Query now supports these tools and features:

Live Query now supports 2 additional tools in Databricks workflows:

Live Query ahora almacena temporalmente los resultados intermedios en un proceso denominado materialización, por lo que el procesamiento de IA con uso intensivo de recursos no se vuelve a ejecutar cada vez que ajustas un flujo de trabajo. Durante el diseño, reutiliza automáticamente un subconjunto de muestra de tus datos mientras la configuración permanece intacta.

Ahora puedes actualizar las fuentes de datos del flujo de trabajo en el lienzo para actualizar las vistas previas de tiempo y diseño con los datos de origen más recientes.

¡Ask Alteryx ya está disponible en flujos de trabajo de Live Query para Google BigQuery! Ask Alteryx puede crear flujos de trabajo, ayudarte a comprender las herramientas y solucionar problemas de flujos de trabajo. Ask Alteryx utiliza IA generativa para analizar tu flujo de trabajo actual y ofrecer recomendaciones personalizadas.

Live Query ahora admite dos herramientas de categoría de preparación adicionales en flujos de trabajo de Databricks:

Esto expande el conjunto de herramientas de Databricks compatibles y les permite a los usuarios mantener más trabajo de preparación de datos dentro de la plataforma de datos en la nube.

Comenzar con Live Query ahora es más rápido y fluido para los nuevos usuarios.

Se optimizó la experiencia de creación de flujos de trabajo para quitar pasos redundantes y mantener la configuración de conexión directamente dentro del flujo de Live Query. En lugar de ser redirigidas a través de áreas de producto o pestañas del navegador, ahora se pueden crear conexiones de almacén de datos en la nube compatibles (Snowflake, BigQuery y Databricks). El nuevo diseño ayuda a los usuarios a pasar de la configuración de conexión a la creación del flujo de trabajo con menos fricción e interrupciones. El resultado es una experiencia de incorporación más intuitiva que acelera el tiempo hasta el primer flujo de trabajo. Live Query ahora se siente más simple y conectado desde la primera interacción.

Un nuevo gráfico de estado vacío ya está disponible en Live Query y Designer Cloud, el cual les solicita a los usuarios que agreguen herramientas al lienzo cuando el lienzo esté en blanco. Esta actualización tiene como objetivo hacer que la llamada a la acción sea más visible y dirigir a los usuarios al primer paso que deben tomar para comenzar a crear un flujo de trabajo.

Se actualizó la compatibilidad del motor de Spark para Databricks Runtime 16.4 LTS y Spark 3.5.2. Esto soluciona problemas de compatibilidad al ejecutar trabajos de transformación en tiempos de ejecución de Databricks más recientes, incluidos los cambios de API que Spark 3.5 requiere.

Acción del cliente: los clientes que utilicen grupos de trabajos de Databricks con un tiempo de ejecución anclado podrían volver a implementar o actualizar esos grupos para utilizar el nuevo tiempo de ejecución compatible antes de ejecutar trabajos.

Live Query ahora admite dos herramientas de categoría de preparación adicionales en flujos de trabajo de Databricks:

Esto expande el conjunto de herramientas de Databricks compatibles y les permite a los usuarios mantener más trabajo de preparación de datos dentro de la plataforma de datos en la nube.