Implementación de cargas de trabajo mediante trabajos de Lakeflow
La configuración de un trabajo de Lakeflow en Azure Databricks sigue una secuencia de pasos de diseño y configuración.
1. Definir el objetivo del flujo de trabajo
En primer lugar, aclare lo que se supone que debe hacer el trabajo. Esto significa identificar la lógica de negocios o el proceso de datos que desea automatizar: ingerir nuevos datos, transformarlos, entrenar un modelo, generar un informe o publicar resultados en sistemas de bajada.
2. Dividir el flujo de trabajo en tareas
A continuación, descompone ese flujo de trabajo en tareas. Una tarea es una sola unidad de trabajo, como ejecutar un cuaderno, ejecutar un script de Python, iniciar una canalización de Delta Live Table o consultar un almacén de SQL. En esta fase también se decide cómo dependen las tareas entre sí, ya sea que se ejecuten en secuencia, en paralelo o solo condicionalmente.
3. Elegir desencadenadores
Decida cuándo y cómo se debe ejecutar el trabajo. Puede elegir una programación basada en el tiempo, un desencadenador de llegada de archivos que responda a un nuevo aterrizaje de datos, un desencadenador continuo para la ejecución siempre activa o un desencadenador manual o externo controlado por llamadas API o sistemas ascendentes. La elección depende del patrón de llegada de datos y de los requisitos empresariales.
4. Configuración de recursos de proceso
Cada tarea necesita recursos de computación para ejecutarse. Conceptualmente, puede elegir entre computación sin servidor para trabajos (fácil, administrada), clústeres de trabajos clásicos (personalizables) o almacenes SQL (para tareas SQL). También puede decidir acerca de si las tareas deben compartir recursos de computación (reduciendo los costos de inicio) o ejecutarse en computación aislada (que ofrece un aislamiento y una flexibilidad más sólidos).
5. Establecer parámetros operativos
Para que el trabajo esté listo para producción, configure comportamientos generales: límites de concurrencia, reintentos, tiempos de espera, alertas y notificaciones. Agregue parámetros para que las tareas se puedan reutilizar en contextos diferentes (por ejemplo, desarrollo, prueba, prod). La integración del control de versiones (Git) y el etiquetado aumentan aún más la mantenibilidad y la gobernanza.
6. Supervisar e iterar
Una vez que se ejecute el trabajo, use las tablas del sistema y el historial de ejecución para realizar un seguimiento del rendimiento, compruebe si hay errores y optimice. Conceptualmente, este paso cierra el bucle: no solo pones en marcha un trabajo y te olvidas de él, sino que supervisas, ajustas el uso de computación, refinas los desencadenadores y modificas las tareas a medida que evolucionan los requisitos.
Siguiendo estos pasos, puede implementar y administrar de forma eficaz las cargas de trabajo de procesamiento de datos y análisis mediante trabajos de Lakeflow, mediante las funcionalidades de la plataforma para los proyectos de macrodatos y aprendizaje automático.