Wprowadzenie
Potoki danych rzadko są udane, gdy są ręcznie uruchamiane w dowolnych momentach. Obciążenia produkcyjne wymagają automatyzacji — zadania, które są wykonywane niezawodnie, reagują na zmiany danych i odzyskują dane po awariach bez interwencji człowieka. Lakeflow Jobs w usłudze Azure Databricks oferuje warstwę orkiestracji, która przekształca przetwarzanie danych ad hoc w solidne, zautomatyzowane przepływy pracy.
Tworzenie efektywnych potoków danych wymaga więcej niż pisania logiki przekształcania. Należy skonfigurować sposób wykonywania zadań, ich uruchamiania i co się stanie, gdy coś pójdzie nie tak. Dobrze zaprojektowane zadanie koordynuje wiele zadań z odpowiednimi zależnościami, przydziela odpowiednie zasoby obliczeniowe i utrzymuje widoczność alertów i powiadomień. Bez tych możliwości nawet najlepsze przekształcenia danych stają się zobowiązaniami operacyjnymi, które wymagają ciągłego monitorowania i ręcznego ponownego uruchamiania.
Lakeflow Jobs rozwiązuje te wyzwania dzięki kompleksowej gamie funkcji. Tworzysz zadania, które organizują operacje jako skierowane grafy acykliczne (DAG-i), definiując kolejność wykonywania i zależności. Konfigurowane są wyzwalacze, które odpowiadają na aktualizacje tabeli, przybycie plików lub potrzeby ciągłego przetwarzania — eliminując sztywne harmonogramy, które pomijają zmiany danych lub marnujące zasoby. Harmonogramy są konfigurowane przy użyciu prostych interwałów lub wyrażeń cron, gdy wykonywanie oparte na czasie spełnia twoje wymagania. Alerty i powiadomienia informują zespół o stanie zadania bez ciągłego monitorowania pulpitu nawigacyjnego. Zasady automatycznego ponownego uruchamiania obsługują błędy przejściowe w sposób skuteczny, zachowując niezawodność systemu przetwarzania danych podczas nieuniknionych problemów infrastruktury.
Ten moduł przeprowadzi Cię przez implementację tych funkcjonalności Lakeflow Jobs. Eksplorujesz tworzenie zadań i konfigurację zadań, wyzwalacze oparte na zdarzeniach i zaplanowane, strategie zgłaszania alertów oraz zasady ponawiania , które zapewniają bezproblemowe działanie potoków danych. Opanowanie tych pojęć polega na tworzeniu automatyzacji, od której organizacja może zależeć od obciążeń krytycznych przetwarzania danych.
Note
Zdajemy sobie sprawę, że różni ludzie lubią uczyć się na różne sposoby. Możesz ukończyć ten moduł w formacie wideo lub przeczytać zawartość jako tekst i obrazy. Tekst zawiera więcej szczegółów niż filmy wideo, więc w niektórych przypadkach możesz chcieć odwoływać się do niego jako materiał uzupełniający do prezentacji wideo.