Lakeflow İşleri kullanarak iş yüklerini dağıtma
Azure Databricks'te Lakeflow İşinin Kurulumu, bir dizi tasarım ve yapılandırma adımını izler.
1. İş akışı hedefini tanımlama
İlk olarak, İşin ne yapması gerektiğini netleştirin. Bu, otomatikleştirmek istediğiniz iş mantığını veya veri sürecini tanımlamak anlamına gelir: yeni verileri alma, dönüştürme, modeli eğitme, rapor oluşturma veya aşağı akış sistemlerine sonuç yayımlama.
2. İş akışını görevlere bölme
Ardından, bu iş akışını görevlere ayırın. Görev, not defteri çalıştırma, Python betiği yürütme, Delta Live Table işlem hattı başlatma veya SQL ambarını sorgulama gibi tek bir çalışma birimidir. Bu aşamada, görevlerin sırayla mı, paralel mi yoksa yalnızca koşullu olarak mı çalıştırılmalarına bakılmaksızın görevlerin birbirine nasıl bağlı olduğuna da karar verirsiniz.
3. Tetikleyicileri seçin
İşin ne zaman ve nasıl çalışacağına karar verin. Zaman bazlı bir zamanlama, yeni veri gelişine yanıt veren bir dosya varış tetikleyicisi, API çağrıları veya yukarı akış sistemleri tarafından denetlenen manuel/dış tetikleyici veya her zaman açık yürütme için sürekli bir tetikleyici seçebilirsiniz. Seçim, veri varış düzenine ve iş gereksinimlerine bağlıdır.
4. İşlem kaynaklarını yapılandırma
Her görevin üzerinde çalışabilmesi için hesaplama kaynağı gerekir. Kavramsal olarak sunucusuz işler işlem (kolay, yönetilen), klasik iş kümeleri (özelleştirilebilir) veya SQL ambarları (SQL görevleri için) arasında seçim yapabilirsiniz. Ayrıca, görevlerin işlem paylaşması (başlangıç maliyetlerini azaltma) veya yalıtılmış işlemde (daha güçlü yalıtım ve esneklik sağlama) çalıştırılıp çalıştırılmayacağına da karar verirsiniz.
5. İşletimsel parametreleri ayarlama
İş'i üretime hazır hale getirmek için çapraz kesme davranışlarını yapılandırın: eşzamanlılık sınırları, yeniden denemeler, zaman aşımları, uyarılar ve bildirimler. Görevlerin farklı bağlamlarda (geliştirme, test, üretim gibi) yeniden kullanılabilmesi için parametreler ekleyin. Sürüm denetimi tümleştirmesi (Git) ve etiketleme, sürdürülebilirliği ve idareyi daha da destekler.
6. İzleme ve yineleme
İş çalıştırıldıktan sonra performansı izlemek, hataları denetlemek ve iyileştirmek için sistem tablolarını ve çalıştırma geçmişini kullanın. Kavramsal olarak, bu adım döngüyü kapatır: yalnızca bir Görevi yapıp unutmak yerine, işlem kullanımını izler ve ayarlar, tetikleyicileri düzenler ve gereksinimler değiştikçe görevleri yeniden ayarlarsınız.
Bu adımları izleyerek, büyük veri ve makine öğrenmesi projelerine yönelik platform özelliklerini kullanarak Lakeflow İşleri'ni kullanarak veri işleme ve analitik iş yüklerinizi verimli bir şekilde dağıtabilir ve yönetebilirsiniz.