Podsumowanie
Automatyzacja potoków danych wymaga więcej niż zaplanowanie uruchamiania skryptów w stałym czasie. W tym module przedstawiono sposób, w jaki usługa Lakeflow Jobs zapewnia kompleksowe możliwości orkiestracji, które przekształcają przetwarzanie ad hoc w niezawodne, gotowe do produkcji przepływy pracy. Wiesz już, jak tworzyć zadania, które koordynują wiele zadań zgodnie z grafami acyklicznymi (DAG), odpowiednio konfigurują zasoby obliczeniowe dla każdego typu obciążenia i ustanawiają zależności zadań kontrolujące kolejność wykonywania.
Wyzwalanie wykonywania zadania pojawiło się jako krytyczna decyzja projektowa. Skonfigurowano wyzwalacze aktualizacji tabeli, które odpowiadają na zmiany danych w tabelach Unity Catalog, wyzwalacze przychodzenia plików, które aktywują się po pojawieniu się nowych plików w lokalizacjach przechowywania, oraz wyzwalacze ciągłe, które utrzymują zawsze włączone przetwarzanie dla obciążeń strumieniowych. W przypadku wymagań opartych na czasie utworzono harmonogramy przy użyciu prostych interwałów lub zaawansowanych wyrażeń cron, aby zrozumieć, jak wybór strefy czasowej wpływa na czas wykonywania.
Operacyjna przejrzystość okazała się kluczowa dla utrzymania niezawodności rurociągu. Skonfigurowano alerty zadań i powiadomienia, które informują zespół o rozpoczęciu, zakończeniu, niepowodzeniach i ostrzeżeniach dotyczących czasu trwania bez konieczności ciągłego monitorowania pulpitu nawigacyjnego. Zaimplementowano zasady automatycznego ponownego uruchamiania z ponawianymi próbami na poziomie zadania i wycofywaniem wykładniczym dla zadań ciągłych, dzięki czemu błędy przejściowe nie wykoleją przetwarzania danych.
Zastosuj te możliwości zadań Lakeflow Jobs przyrostowo w miarę jak budujesz swoją platformę danych. Zacznij od prostych konfiguracji zadań i dodaj wyzwalacze, alerty i zasady ponawiania w miarę dojrzewania wymagań. Zaprojektuj zadania, aby były idempotentne, aby automatyczne ponowne uruchomienia wygenerowały spójne wyniki. Monitorowanie wzorców ponawiania prób w celu zidentyfikowania podstawowych problemów z infrastrukturą lub jakością danych. Te praktyki tworzą automatyzację, na której organizacja może polegać przy krytycznych obciążeniach przetwarzania danych.