Развертывание рабочих нагрузок с помощью заданий Lakeflow
Установка задания Lakeflow в Azure Databricks включает последовательность этапов проектирования и настройки.
1. Определение цели рабочего процесса
Во-первых, проясните, что должна делать работа. Это означает идентификацию бизнес-логики или процесса данных, которую вы хотите автоматизировать: прием новых данных, преобразование их, обучение модели, создание отчета или публикация результатов в подчиненных системах.
2. Разрыв рабочего процесса в задачи
Затем разложим этот рабочий процесс на задачи. Задача — это одна единица работы, например запуск записной книжки, выполнение скрипта Python, запуск конвейера Delta Live Table или запрос хранилища SQL. На этом этапе вы также решаете, как задачи зависят друг от друга , независимо от того, выполняются ли они в последовательности, параллельно или только условно.
3. Выбор триггеров
Определите, когда и как должно выполняться задание. Вы можете выбрать расписание на основе времени, триггер прибытия файла, который отвечает на новые прибывшие данные, непрерывный триггер для выполнения постоянно, или ручной или внешний триггер, контролируемый вызовами API или вышестоящими системами. Выбор зависит от шаблона прибытия данных и бизнес-требований.
4. Настройка вычислительных ресурсов
Для каждой задачи требуется выполнить вычисления. Концептуально вы выбираете вычислительные ресурсы без сервера (простые, управляемые), классические кластеры заданий (настраиваемые) или хранилища SQL (для задач SQL). Вы также решаете, должны ли задачи совместно использовать вычислительные ресурсы (уменьшая затраты на запуск) или выполняться на изолированных вычислительных ресурсах (обеспечивая более высокую изоляцию и гибкость).
5. Установка операционных параметров
Чтобы сделать задание готовым к работе, настройте перекрестные действия: ограничения параллелизма, повторные попытки, время ожидания, оповещения и уведомления. Добавьте параметры, чтобы задачи можно было повторно использовать в разных контекстах (например, dev, test, prod). Интеграция управления версиями (Git) и тегирование дополнительно поддерживают сопровождение и управление.
6. Мониторьте и итеративно изменяйте
После запуска задания используйте системные таблицы и журнал выполнения для отслеживания производительности, проверки сбоев и оптимизации. По сути, этот шаг закрывает цикл: вы не просто задаете и забываете задание, отслеживаете, настраиваете использование вычислений, уточняете триггеры и настраиваете задачи по мере развития требований.
Следуя этим инструкциям, вы можете эффективно развертывать и управлять обработкой данных и аналитическими рабочими нагрузками с помощью заданий Lakeflow с помощью возможностей платформы для проектов больших данных и машинного обучения.