إنشاء وظائف Azure Databricks وتشغيلها

توضح هذه المقالة بالتفصيل كيفية إنشاء وظائف Azure Databricks وتشغيلها باستخدام واجهة مستخدم الوظائف.

للتعرف على خيارات التكوين للوظائف وكيفية تحرير وظائفك الحالية، راجع تكوين الإعدادات لوظائف Azure Databricks.

لمعرفة كيفية إدارة ومراقبة تشغيل المهام، راجع عرض وإدارة عمليات تشغيل المهام.

لإنشاء سير العمل الأول باستخدام مهمة Azure Databricks، راجع التشغيل السريع.

هام

• تقتصر مساحة العمل على 1000 تشغيل مهمة متزامنة. 429 Too Many Requests يتم إرجاع استجابة عند طلب تشغيل لا يمكن بدء تشغيله على الفور.
• يقتصر عدد المهام التي يمكن لمساحة العمل إنشاؤها في ساعة على 10000 (بما في ذلك "إرسال عمليات التشغيل"). يؤثر هذا الحد أيضا على المهام التي تم إنشاؤها بواسطة واجهة برمجة تطبيقات REST ومهام سير عمل دفتر الملاحظات.

إنشاء المهام وتشغيلها باستخدام CLI أو واجهة برمجة التطبيقات أو دفاتر الملاحظات

• للتعرف على استخدام Databricks CLI لإنشاء الوظائف وتشغيلها، راجع ما هو Databricks CLI؟.
• للتعرف على استخدام واجهة برمجة تطبيقات الوظائف لإنشاء الوظائف وتشغيلها، راجع الوظائف في مرجع واجهة برمجة تطبيقات REST.
• لمعرفة كيفية تشغيل المهام وجدولتها مباشرة في دفتر ملاحظات Databricks، راجع إنشاء مهام دفتر الملاحظات المجدولة وإدارتها.

إنشاء وظيفة

1. قم بأحد الإجراءات التالية:

   • انقر فوق مهام سير العمل في الشريط الجانبي وانقر فوق .
   • في الشريط الجانبي، انقر فوق جديد وحدد مهمة.

   تظهر علامة التبويب المهام مع مربع حوار إنشاء مهمة مع اللوحة الجانبية تفاصيل المهمة التي تحتوي على إعدادات مستوى الوظيفة.

   

2. استبدل وظيفة جديدة... باسم وظيفتك.

3. أدخل اسما للمهمة في حقل اسم المهمة.

4. في القائمة المنسدلة النوع ، حدد نوع المهمة المراد تشغيلها. راجع خيارات نوع المهمة.

5. تكوين نظام المجموعة حيث يتم تشغيل المهمة. بشكل افتراضي، يتم تحديد الحوسبة بلا خادم إذا كانت مساحة العمل الخاصة بك في مساحة عمل ممكنة لكتالوج Unity وحددت مهمة مدعومة من قبل حساب بلا خادم لسير العمل. راجع تشغيل وظيفة Azure Databricks باستخدام حساب بلا خادم لسير العمل. إذا لم يكن الحساب بلا خادم متوفرا، أو كنت تريد استخدام نوع حساب مختلف، يمكنك تحديد مجموعة مهام جديدة أو مجموعة موجودة لجميع الأغراض في القائمة المنسدلة Compute .

   • New Job Cluster: انقر فوق Edit في القائمة المنسدلة Cluster وأكمل تكوين نظام المجموعة.
   • مجموعة جميع الأغراض الموجودة: حدد مجموعة موجودة في القائمة المنسدلة نظام المجموعة . لفتح نظام المجموعة على صفحة جديدة، انقر فوق الأيقونة الموجودة على يمين اسم المجموعة ووصفها.

   لمعرفة المزيد حول تحديد وتكوين المجموعات لتشغيل المهام، راجع استخدام حساب Azure Databricks مع مهامك.

6. لإضافة مكتبات تابعة، انقر فوق + إضافة إلى جانب المكتبات التابعة. راجع تكوين المكتبات التابعة.

7. يمكنك تمرير معلمات لمهمتك. للحصول على معلومات حول متطلبات تنسيق المعلمات وتمريرها، راجع تمرير المعلمات إلى مهمة مهمة Azure Databricks.

8. لتلقي إعلامات لبدء المهمة أو نجاحها أو فشلها اختياريا، انقر فوق + إضافة إلى جانب رسائل البريد الإلكتروني. يتم إرسال إعلامات الفشل عند فشل المهمة الأولية وأي محاولات لاحقة. لتصفية الإعلامات وتقليل عدد رسائل البريد الإلكتروني المرسلة، تحقق من كتم الإعلامات لإجراءات التشغيل التي تم تخطيها، أو كتم الإعلامات لإجراءات التشغيل التي تم إلغاؤها، أو كتم الإعلامات حتى إعادة المحاولة الأخيرة.

9. لتكوين نهج إعادة المحاولة للمهمة اختياريا، انقر فوق + إضافة بجوار عمليات إعادة المحاولة. راجع تكوين نهج إعادة المحاولة لمهمة.

10. لتكوين المدة أو المهلة المتوقعة للمهمة اختياريا، انقر فوق + إضافة بجوار حد المدة. راجع تكوين وقت إكمال متوقع أو مهلة لمهمة.

11. انقر فوق Create.

بعد إنشاء المهمة الأولى، يمكنك تكوين إعدادات مستوى الوظيفة مثل الإعلامات ومشغلات الوظائف والأذونات. راجع تحرير وظيفة.

لإضافة مهمة أخرى، انقر في طريقة عرض DAG. يتم توفير خيار نظام مجموعة مشترك إذا حددت حساب بلا خادم أو قمت بتكوين مجموعة مهام جديدة لمهمة سابقة. يمكنك أيضا تكوين نظام مجموعة لكل مهمة عند إنشاء مهمة أو تحريرها. لمعرفة المزيد حول تحديد وتكوين المجموعات لتشغيل المهام، راجع استخدام حساب Azure Databricks مع مهامك.

يمكنك اختياريا تكوين إعدادات مستوى الوظيفة مثل الإعلامات ومشغلات الوظائف والأذونات. راجع تحرير وظيفة. يمكنك أيضا تكوين معلمات مستوى الوظيفة التي تتم مشاركتها مع مهام الوظيفة. راجع إضافة معلمات لكافة مهام الوظيفة.

خيارات نوع المهمة

فيما يلي أنواع المهام التي يمكنك إضافتها إلى مهمة Azure Databricks والخيارات المتوفرة وأنواع المهام المختلفة:

• دفتر الملاحظات: في القائمة المنسدلة المصدر ، حدد مساحة العمل لاستخدام دفتر ملاحظات موجود في مجلد مساحة عمل Azure Databricks أو موفر Git لدفتر ملاحظات موجود في مستودع Git بعيد.

  مساحة العمل: استخدم مستعرض الملفات للعثور على دفتر الملاحظات، وانقر فوق اسم دفتر الملاحظات، ثم انقر فوق تأكيد.

  موفر Git: انقر فوق تحرير أو إضافة مرجع git وأدخل معلومات مستودع Git. راجع استخدام دفتر ملاحظات من مستودع Git بعيد.

  إشعار

  يخضع إجمالي إخراج خلايا دفتر الملاحظات (الإخراج المدمج لكافة خلايا دفتر الملاحظات) إلى حد حجم 20 ميغابايت. بالإضافة إلى ذلك، يخضع إخراج الخلية الفردية إلى حد حجم 8 ميغابايت. إذا تجاوز إجمالي إخراج الخلية 20 ميغابايت في الحجم، أو إذا كان إخراج خلية فردية أكبر من 8 ميغابايت، يتم إلغاء التشغيل ووضع علامة عليه على أنه فاشل.

  إذا كنت بحاجة إلى مساعدة في العثور على خلايا قريبة من الحد الأقصى أو خارجه، فقم بتشغيل دفتر الملاحظات مقابل مجموعة متعددة الأغراض واستخدم تقنية الحفظ التلقائي لدفتر الملاحظات هذه.

• JAR: حدد الفئة الرئيسية. استخدم الاسم المؤهل بالكامل للفئة التي تحتوي على الأسلوب الرئيسي، على سبيل المثال، org.apache.spark.examples.SparkPi. ثم انقر فوق إضافة ضمن المكتبات التابعة لإضافة المكتبات المطلوبة لتشغيل المهمة. يجب أن تحتوي إحدى هذه المكتبات على الفئة الرئيسية.

  لمعرفة المزيد حول مهام JAR، راجع استخدام JAR في مهمة Azure Databricks.

• Spark Submit: في مربع النص Parameters ، حدد الفئة الرئيسية، والمسار إلى مكتبة JAR، وجميع الوسيطات، المنسقة كصفيف JSON من السلاسل. يقوم المثال التالي بتكوين مهمة إرسال spark لتشغيل DFSReadWriteTest من أمثلة Apache Spark:

  ["--class","org.apache.spark.examples.DFSReadWriteTest","dbfs:/FileStore/libraries/spark_examples_2_12_3_1_1.jar","/discover/databricks-datasets/README.md","/FileStore/examples/output/"]
  

  هام

  هناك العديد من القيود لمهام إرسال spark:

  • يمكنك تشغيل مهام إرسال spark فقط على مجموعات جديدة.
  • لا يدعم إرسال Spark التحجيم التلقائي لنظام المجموعة. لمعرفة المزيد حول التحجيم التلقائي، راجع التحجيم التلقائي لنظام المجموعة.
  • لا يدعم إرسال Spark مرجع Databricks Utilities (dbutils). لاستخدام أدوات Databricks المساعدة، استخدم مهام JAR بدلا من ذلك.
  • إذا كنت تستخدم نظام مجموعة ممكن عليه كتالوج Unity، يتم دعم spark-submit فقط إذا كان نظام المجموعة يستخدم وضع الوصول المعين. وضع الوصول المشترك غير معتمد.
  • يجب ألا يكون لوظائف Spark Streaming الحد الأقصى لعمليات التشغيل المتزامنة التي تم تعيينها إلى أكبر من 1. يجب تعيين مهام الدفق للتشغيل باستخدام تعبير "* * * * * ?" cron (كل دقيقة). نظرا لأن مهمة الدفق تعمل بشكل مستمر، يجب أن تكون دائما المهمة النهائية في الوظيفة.

• برنامج Python النصي: في القائمة المنسدلة Source ، حدد موقعا للبرنامج النصي Python، إما مساحة عمل لبرنامج نصي في مساحة العمل المحلية، أو DBFS لبرنامج نصي موجود على DBFS، أو موفر Git لبرنامج نصي موجود في مستودع Git. في مربع النص Path ، أدخل المسار إلى البرنامج النصي Python:

  مساحة العمل: في مربع الحوار تحديد ملف Python، استعرض للوصول إلى البرنامج النصي Python وانقر فوق تأكيد.

  DBFS: أدخل URI للبرنامج النصي Python على DBFS أو التخزين السحابي؛ على سبيل المثال، dbfs:/FileStore/myscript.py.

  موفر Git: انقر فوق Edit وأدخل معلومات مستودع Git. راجع استخدام تعليمة Python البرمجية من مستودع Git بعيد.

• Delta Live Tables Pipeline: في القائمة المنسدلة Pipeline، حدد مسار Delta Live Tables الموجود.

  هام

  يمكنك استخدام البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية التي تم تشغيلها فقط مع مهمة المسار . البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية المستمرة غير مدعومة كمهمة وظيفية. لمعرفة المزيد حول المسارات المشغلة والمستمرة، راجع تنفيذ البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية المستمر مقابل التنفيذ المشغل.

• عجلة Python: في مربع النص اسم الحزمة، أدخل الحزمة لاستيرادها، على سبيل المثال، myWheel-1.0-py2.py3-none-any.whl. في مربع النص نقطة الإدخال، أدخل الدالة لاستدعاء عند بدء تشغيل ملف عجلة Python. انقر فوق إضافة ضمن المكتبات التابعة لإضافة المكتبات المطلوبة لتشغيل المهمة.

• SQL: في القائمة المنسدلة لمهمةSQL، حدد Query أو Legacy dashboard أو Alert أو File.

  إشعار

  • تتطلب مهمة SQL Databricks SQL ومستودع SQL بلا خادم أو pro.

  الاستعلام: في القائمة المنسدلة استعلام SQL، حدد الاستعلام الذي سيتم تشغيله عند تشغيل المهمة.

  لوحة المعلومات القديمة: في القائمة المنسدلة للوحة معلومات SQL، حدد لوحة معلومات ليتم تحديثها عند تشغيل المهمة.

  تنبيه: في القائمة المنسدلة لتنبيه SQL، حدد تنبيها لتشغيله للتقييم.

  الملف: لاستخدام ملف SQL موجود في مجلد مساحة عمل Azure Databricks، في القائمة المنسدلة المصدر ، حدد مساحة العمل، واستخدم مستعرض الملف للعثور على ملف SQL، وانقر فوق اسم الملف، وانقر فوق تأكيد. لاستخدام ملف SQL موجود في مستودع Git بعيد، حدد موفر Git، وانقر فوق تحرير أو إضافة مرجع git وأدخل تفاصيل مستودع Git. راجع استخدام استعلامات SQL من مستودع Git بعيد.

  في القائمة المنسدلة لمستودع SQL، حدد مستودع SQL بلا خادم أو pro لتشغيل المهمة.

• dbt: راجع استخدام تحويلات dbt في مهمة Azure Databricks للحصول على مثال مفصل لتكوين مهمة dbt.

• تشغيل الوظيفة: في القائمة المنسدلة Job ، حدد وظيفة ليتم تشغيلها بواسطة المهمة. للبحث عن الوظيفة التي سيتم تشغيلها، ابدأ بكتابة اسم المهمة في قائمة الوظيفة .

  هام

  يجب عدم إنشاء وظائف ذات تبعيات دائرية عند استخدام Run Job المهمة أو المهام التي تتضمن أكثر من ثلاث Run Job مهام. التبعيات الدائرية هي Run Job المهام التي تؤدي بشكل مباشر أو غير مباشر إلى تشغيل بعضها البعض. على سبيل المثال، تشغل الوظيفة A الوظيفة B، وتشغل الوظيفة B الوظيفة أ. لا تدعم Databricks الوظائف ذات التبعيات الدائرية أو التي تتداخل مع أكثر من ثلاث Run Job مهام وقد لا تسمح بتشغيل هذه المهام في الإصدارات المستقبلية.

• If/else: لمعرفة كيفية استخدام If/else condition المهمة، راجع إضافة منطق تفريع إلى وظيفتك باستخدام مهمة شرط If/else.

تمرير المعلمات إلى مهمة مهمة Azure Databricks

يمكنك تمرير المعلمات إلى العديد من أنواع مهام الوظيفة. لكل نوع مهمة متطلبات مختلفة لتنسيق المعلمات وتمريرها.

للوصول إلى معلومات حول المهمة الحالية، مثل اسم المهمة، أو سياق تمرير التشغيل الحالي بين مهام الوظيفة، مثل وقت بدء المهمة أو معرف تشغيل المهمة الحالي، استخدم مراجع القيمة الديناميكية. لعرض قائمة بمراجع القيم الديناميكية المتوفرة، انقر فوق استعراض القيم الديناميكية.

إذا تم تكوين معلمات الوظيفة على الوظيفة التي تنتمي إليها المهمة، يتم عرض هذه المعلمات عند إضافة معلمات المهمة. إذا كانت معلمات المهمة والمهمة تشترك في مفتاح، فإن معلمة الوظيفة لها الأسبقية. يظهر تحذير في واجهة المستخدم إذا حاولت إضافة معلمة مهمة بنفس مفتاح معلمة الوظيفة. لتمرير معلمات المهمة إلى المهام التي لم يتم تكوينها باستخدام معلمات قيمة المفتاح مثل JAR أو Spark Submit المهام، قم بتنسيق الوسيطات ك {{job.parameters.[name]}}، واستبدال [name] بالمعلمة key التي تحدد المعلمة.

• دفتر الملاحظات: انقر فوق إضافة وحدد مفتاح وقيمة كل معلمة لتمريرها إلى المهمة. يمكنك تجاوز أو إضافة معلمات إضافية عند تشغيل مهمة يدويا باستخدام الخيار تشغيل مهمة باستخدام معلمات مختلفة. تعين المعلمات قيمة عنصر واجهة مستخدم دفتر الملاحظات المحدد بواسطة مفتاح المعلمة.

• JAR: استخدم صفيف سلاسل بتنسيق JSON لتحديد المعلمات. يتم تمرير هذه السلاسل كوسيطات إلى الأسلوب الرئيسي للفئة الرئيسية. راجع تكوين معلمات مهمة JAR.

• إرسال Spark: يتم تحديد المعلمات كصفيف سلاسل بتنسيق JSON. تتوافق مع اصطلاح إرسال Apache Spark spark، يتم تمرير المعلمات بعد مسار JAR إلى الأسلوب الرئيسي للفئة الرئيسية.

• عجلة Python: في القائمة المنسدلة Parameters ، حدد Positional arguments لإدخال المعلمات كصفيف سلاسل بتنسيق JSON، أو حدد "Keyword arguments > Add " لإدخال مفتاح وقيمة كل معلمة. يتم تمرير كل من وسيطات الموضع والكلمة الأساسية إلى مهمة عجلة Python كوسيطات سطر الأوامر. للاطلاع على مثال لقراءة الوسيطات في برنامج نصي Python تم حزمه في ملف عجلة Python، راجع استخدام ملف عجلة Python في مهمة Azure Databricks.

• تشغيل الوظيفة: أدخل مفتاح وقيمة كل معلمة مهمة لتمريرها إلى الوظيفة.

• برنامج Python النصي: استخدم صفيف سلاسل بتنسيق JSON لتحديد المعلمات. يتم تمرير هذه السلاسل كوسيطات ويمكن قراءتها كوسيطات موضعية أو تحليلها باستخدام الوحدة النمطية argparse في Python. للاطلاع على مثال لقراءة الوسيطات الموضعية في برنامج نصي Python، راجع الخطوة 2: إنشاء برنامج نصي لإحضار بيانات GitHub.

• SQL: إذا كانت مهمتك تقوم بتشغيل استعلام ذات معلمات أو لوحة معلومات ذات معلمات، أدخل قيم المعلمات في مربعات النص المتوفرة.

نسخ مسار مهمة

تسمح لك بعض أنواع المهام، على سبيل المثال، مهام دفتر الملاحظات، بنسخ المسار إلى التعليمات البرمجية لمصدر المهمة:

1. انقر فوق علامة التبويب المهام.
2. حدد المهمة التي تحتوي على المسار المراد نسخه.
3. انقر إلى جانب مسار المهمة لنسخ المسار إلى الحافظة.

إنشاء وظيفة من وظيفة موجودة

يمكنك إنشاء وظيفة جديدة بسرعة عن طريق استنساخ وظيفة موجودة. يؤدي استنساخ وظيفة إلى إنشاء نسخة متطابقة من الوظيفة، باستثناء معرف الوظيفة. في صفحة الوظيفة، انقر فوق المزيد ... بجوار اسم الوظيفة وحدد استنساخ من القائمة المنسدلة.

إنشاء مهمة من مهمة موجودة

يمكنك إنشاء مهمة جديدة بسرعة عن طريق استنساخ مهمة موجودة:

1. في صفحة المهمة، انقر فوق علامة التبويب المهام .
2. حدد المهمة المراد استنساخها.
3. انقر فوق "Clone task" وحددها.

حذف مهمة

لحذف وظيفة، في صفحة المهمة، انقر فوق المزيد ... بجوار اسم المهمة وحدد حذف من القائمة المنسدلة.

حذف مهمة

لحذف مهمة:

1. انقر فوق علامة التبويب المهام.
2. حدد المهمة المراد حذفها.
3. انقر فوق "Remove task" وحددها.

تشغيل وظيفة

1. انقر فوق مهام سير العمل في الشريط الجانبي.
2. حدد وظيفة وانقر فوق علامة التبويب تشغيل . يمكنك تشغيل وظيفة على الفور أو جدولة المهمة لتشغيلها لاحقا.

إذا لم تنجح مهمة واحدة أو أكثر في مهمة ذات مهام متعددة، يمكنك إعادة تشغيل المجموعة الفرعية من المهام غير الناجحة. راجع إعادة تشغيل المهام الفاشلة والمهام التي تم تخطيها.

تشغيل وظيفة على الفور

لتشغيل المهمة على الفور، انقر فوق .

تلميح

يمكنك إجراء اختبار تشغيل وظيفة مع مهمة دفتر ملاحظات بالنقر فوق تشغيل الآن. إذا كنت بحاجة إلى إجراء تغييرات على دفتر الملاحظات، فإن النقر فوق تشغيل الآن مرة أخرى بعد تحرير دفتر الملاحظات سيؤدي إلى تشغيل الإصدار الجديد من دفتر الملاحظات تلقائيا.

تشغيل وظيفة بمعلمات مختلفة

يمكنك استخدام Run Now مع معلمات مختلفة لإعادة تشغيل وظيفة بمعلمات مختلفة أو قيم مختلفة للمعلمات الموجودة.

إشعار

لا يمكنك تجاوز معلمات المهمة إذا كانت الوظيفة التي تم تشغيلها قبل إدخال معلمات الوظيفة تتجاوز معلمات المهمة بنفس المفتاح.

1. انقر إلى جانب Run Now وحدد Run Now with Different Parameters أو، في جدول Active Runs، انقر فوق Run Now with Different Parameters. أدخل المعلمات الجديدة اعتمادا على نوع المهمة. راجع تمرير المعلمات إلى مهمة مهمة Azure Databricks.
2. انقر فوق تشغيل.

تشغيل وظيفة ككيان خدمة

إشعار

إذا كانت وظيفتك تشغل استعلامات SQL باستخدام مهمة SQL، يتم تحديد الهوية المستخدمة لتشغيل الاستعلامات من خلال إعدادات المشاركة لكل استعلام، حتى إذا كانت المهمة تعمل ككيان خدمة. إذا تم تكوين استعلام إلى Run as owner، يتم تشغيل الاستعلام دائما باستخدام هوية المالك وليس هوية كيان الخدمة. إذا تم تكوين الاستعلام إلى Run as viewer، يتم تشغيل الاستعلام باستخدام هوية كيان الخدمة. لمعرفة المزيد حول إعدادات مشاركة الاستعلام، راجع تكوين أذونات الاستعلام.

بشكل افتراضي، تعمل المهام كهوية لمالك الوظيفة. وهذا يعني أن المهمة تفترض أذونات مالك الوظيفة. يمكن للوظيفة الوصول إلى البيانات وعناصر Azure Databricks التي يمتلك مالك الوظيفة أذونات للوصول إليها فقط. يمكنك تغيير الهوية التي تعمل بها الوظيفة على أساس الخدمة. بعد ذلك، تفترض الوظيفة أذونات كيان الخدمة هذا بدلا من المالك.

لتغيير الإعداد تشغيل باسم ، يجب أن يكون لديك إذن CAN MANAGE أو IS OWNER في المهمة. يمكنك تعيين الإعداد تشغيل ك لنفسك أو على أي كيان خدمة في مساحة العمل التي لديك دور المستخدم الأساسي للخدمة عليها. لمزيد من المعلومات، راجع الأدوار لإدارة أساسيات الخدمة.

إشعار

RestrictWorkspaceAdmins عند تعيين الإعداد على مساحة عمل إلى ALLOW ALL، يمكن لمسؤولي مساحة العمل أيضا تغيير الإعداد تشغيل ك إلى أي مستخدم في مساحة العمل الخاصة بهم. لتقييد مسؤولي مساحة العمل لتغيير الإعداد تشغيل ك فقط لأنفسهم أو أساسيات الخدمة التي لديهم دور المستخدم الأساسي للخدمة عليها، راجع تقييد مسؤولي مساحة العمل.

لتغيير التشغيل ك حقل، قم بما يلي:

1. في الشريط الجانبي، انقر فوق مهام سير العمل.
2. في العمود الاسم ، انقر فوق اسم المهمة.
3. في اللوحة الجانبية تفاصيل المهمة، انقر فوق أيقونة القلم الرصاص بجوار الحقل تشغيل باسم .
4. ابحث عن كيان الخدمة وحدده.
5. انقر فوق حفظ.

يمكنك أيضا سرد أساسيات الخدمة التي لديك دور المستخدم عليها باستخدام واجهة برمجة تطبيقات كيانات خدمة مساحة العمل. لمزيد من المعلومات، راجع سرد كيانات الخدمة التي يمكنك استخدامها.

تشغيل مهمة على جدول زمني

يمكنك استخدام جدول زمني لتشغيل مهمة Azure Databricks تلقائيا في أوقات وفترات محددة. راجع إضافة جدول وظيفة.

تشغيل مهمة مستمرة

يمكنك التأكد من وجود تشغيل نشط دائما لمهمتك. راجع تشغيل مهمة مستمرة.

تشغيل مهمة عند وصول ملفات جديدة

لتشغيل مهمة عند وصول ملفات جديدة إلى موقع أو وحدة تخزين خارجية في كتالوج Unity، استخدم مشغل وصول الملف.

عرض وتشغيل مهمة تم إنشاؤها باستخدام مجموعة أصول Databricks

يمكنك استخدام واجهة مستخدم وظائف Azure Databricks لعرض الوظائف التي تم نشرها بواسطة مجموعة أصول Databricks وتشغيلها. بشكل افتراضي، تكون هذه المهام للقراءة فقط في واجهة مستخدم الوظائف. لتحرير مهمة تم نشرها بواسطة مجموعة، قم بتغيير ملف تكوين المجموعة وإعادة توزيع المهمة. يضمن تطبيق التغييرات على تكوين المجموعة فقط أن ملفات مصدر الحزمة تسجل دائما تكوين الوظيفة الحالي.

ومع ذلك، إذا كان يجب إجراء تغييرات فورية على وظيفة، يمكنك قطع اتصال المهمة من تكوين المجموعة لتمكين تحرير إعدادات المهمة في واجهة المستخدم. لقطع اتصال المهمة، انقر فوق قطع الاتصال بالمصدر. في مربع الحوار قطع الاتصال بالمصدر ، انقر فوق قطع الاتصال للتأكيد.

لا يتم تطبيق أي تغييرات تجريها على المهمة في واجهة المستخدم على تكوين المجموعة. لتطبيق التغييرات التي تجريها في واجهة المستخدم على المجموعة، يجب تحديث تكوين المجموعة يدويا. لإعادة توصيل المهمة إلى تكوين المجموعة، أعد توزيع المهمة باستخدام المجموعة.

ماذا لو تعذر تشغيل وظيفتي بسبب حدود التزامن؟

إشعار

يتم تمكين وضع قائمة الانتظار بشكل افتراضي عند إنشاء المهام في واجهة المستخدم.

لمنع تخطي عمليات تشغيل الوظيفة بسبب حدود التزامن، يمكنك تمكين وضع المهمة في قائمة الانتظار. عند تمكين وضع قائمة الانتظار، إذا كانت الموارد غير متوفرة لتشغيل مهمة، يتم وضع التشغيل في قائمة الانتظار لمدة تصل إلى 48 ساعة. عند توفر السعة، يتم إلغاء تشغيل المهمة وتشغيلها. يتم عرض عمليات التشغيل في قائمة التشغيل للوظيفة وقائمة تشغيل المهمة الأخيرة.

يتم وضع التشغيل في قائمة الانتظار عند الوصول إلى أحد الحدود التالية:

• الحد الأقصى لعمليات التشغيل النشطة المتزامنة في مساحة العمل.
• يتم تشغيل الحد الأقصى للمهمة المتزامنة Run Job في مساحة العمل.
• الحد الأقصى لعمليات التشغيل المتزامنة للوظيفة.

قائمة الانتظار هي خاصية على مستوى الوظيفة تعمل قوائم الانتظار فقط لتلك المهمة.

لتمكين قائمة الانتظار أو تعطيلها، انقر فوق إعدادات متقدمة وانقر فوق زر تبديل قائمة الانتظار في اللوحة الجانبية تفاصيل المهمة.