Nasazení úloh pomocí úloh Lakeflow
Nastavení úlohy Lakeflow v Azure Databricks se řídí posloupností kroků návrhu a konfigurace.
1. Definování cíle pracovního postupu
Nejdřív objasněte, co má práce dělat. To znamená, že identifikujete obchodní logiku nebo proces dat, který chcete automatizovat: ingestování nových dat, jejich transformaci, trénování modelu, vytváření sestavy nebo publikování výsledků do podřízených systémů.
2. Rozdělit pracovní postup na úkoly
Dále tento pracovní postup rozložte do úkolů. Úloha je jednotkou práce, například spuštění poznámkového bloku, spuštění Python skriptu, spuštění Delta Live Table pipeline nebo provádění dotazů v SQL Warehouse. V této fázi se také rozhodnete, jak jednotlivé úkoly závisejí na sobě – ať už běží v sekvenci, paralelně nebo jen podmíněně.
3. Zvolte spouštěče.
Rozhodněte, kdy a jak se má úloha spustit. Můžete vybrat časový plán, spouštěč na příjem souboru, který reaguje na nová příchozí data, nepřetržitý spouštěč pro neustálé spouštění nebo ruční či externí spouštěč řízený voláními rozhraní API nebo předcházejícími systémy. Volba závisí na vzoru doručení dat a obchodních požadavcích.
4. Konfigurace výpočetních prostředků
Každý úkol musí běžet na výpočetních prostředcích. Koncepčně si zvolíte mezi výpočetními úlohami bez serveru (snadné, spravované), klasickými clustery úloh (přizpůsobitelnými) nebo službami SQL Warehouse (pro úlohy SQL). Také se rozhodnete, jestli mají úkoly sdílet výpočetní prostředky (snížit náklady na spuštění) nebo spouštět na izolovaném výpočetním prostředí (zajištění silnější izolace a flexibility).
5. Nastavení provozních parametrů
Aby byla úloha připravená pro produkční prostředí, nakonfigurujte překrývající se vlastnosti: limity souběžnosti, opakování pokusů, časové limity, výstrahy a oznámení. Přidejte parametry, aby se úkoly mohly opakovaně používat v různých kontextech (např. vývoj, testování, prod). Integrace správy verzí (Git) a označování dále podporují udržovatelnost a zásady správného řízení.
6. Monitorování a iterace
Po spuštění úlohy použijte systémové tabulky a historii spuštění ke sledování výkonu, kontrole chyb a optimalizaci. Tento krok koncepčně zavře smyčku: Nemusíte jen "nastavit a zapomenout" úlohu, monitorovat, ladit využití výpočetních prostředků, upřesňovat triggery a upravovat úkoly při vývoji požadavků.
Pomocí těchto kroků můžete efektivně nasazovat a spravovat úlohy zpracování dat a analytické úlohy pomocí úloh Lakeflow pomocí funkcí platformy pro velké objemy dat a projekty strojového učení.