Udrul arbejdsbelastninger ved hjælp af Lakeflow-job
Konfiguration af et Lakeflow-job i Azure Databricks følger en række design- og konfigurationstrin.
1. Definer arbejdsgangsmålet
Først skal du afklare, hvad jobbet skal gøre. Det betyder, at du skal identificere den forretningslogik eller dataproces, du vil automatisere: indtage nye data, transformere dem, træne en model, producere en rapport eller publicere resultater til downstreamsystemer.
2. Opdel arbejdsgangen i opgaver
Derefter skal du opdele arbejdsgangen i opgaver. En opgave er en enkelt arbejdsenhed, f.eks. kørsel af en notesbog, udførelse af et Python-script, start af en Delta Live Table-pipeline eller forespørgsler på et SQL-lager. På dette trin bestemmer du også, hvordan opgaver afhænger af hinanden – om de kører i rækkefølge, parallelt eller kun betinget.
3. Vælg triggere
Beslut, hvornår og hvordan jobbet skal køre. Du kan vælge en tidsbaseret tidsplan, en filankomstudløser, der reagerer på ny datalanding, en kontinuerlig udløser til udførelse, der altid er aktiveret, eller en manuel/ekstern udløser, der styres af API-kald eller upstream-systemer. Valget afhænger af datamodtagelsesmønsteret og forretningskravene.
4. Konfigurer beregningsressourcer
Hver opgave skal beregnes for at køre på. Konceptuelt kan du vælge mellem serveruafhængig jobberegning (nem, administreret), klassiske jobklynger (kan tilpasses) eller SQL-lagerbygninger (til SQL-opgaver). Du bestemmer også, om opgaver skal dele beregning (reducere startomkostninger) eller køre på isoleret beregning (hvilket giver stærkere isolation og fleksibilitet).
5. Indstil driftsparametre
Hvis du vil gøre jobbet produktionsklar, skal du konfigurere tværgående funktionsmåder: samtidighedsgrænser, gentagelser, timeouts, beskeder og beskeder. Tilføj parametre, så opgaver kan genbruges i forskellige sammenhænge (f.eks. udvikling, test, produktion). Integration af versionskontrol (Git) og mærkning understøtter yderligere vedligeholdelse og styring.
6. Overvåg og gentag
Når jobbet kører, kan du bruge systemtabeller og kørselshistorik til at spore ydeevne, kontrollere for fejl og optimere. Konceptuelt lukker dette trin sløjfen: Du "indstiller og glemmer" ikke bare et job, du overvåger, justerer beregningsbrugen, forfiner udløsere og justerer opgaver, efterhånden som kravene udvikler sig.
Ved at følge disse trin kan du effektivt implementere og administrere dine databehandlings- og analysearbejdsbelastninger ved hjælp af Lakeflow-job ved hjælp af platformens funktioner til big data- og maskinlæringsprojekter.