Podsumowanie
Monitorowanie, rozwiązywanie problemów i optymalizowanie obciążeń zapewnia niezawodne działanie środowiska usługi Azure Databricks przy jednoczesnym kontrolowaniu kosztów. W tym module przedstawiono monitorowanie użycia klastra za pomocą metryk, automatycznego zakończenia i budżetów, rozwiązywanie problemów z Lakeflow Jobs przy użyciu funkcji widoku macierzy i naprawy przebiegu, diagnostykę zadań platformy Spark za pośrednictwem interfejsu użytkownika Spark i metryk obliczeniowych oraz optymalizację wydajności, analizując problemy takie jak buforowanie, niesymetryczność, rozlew i mieszanie.
Zrozumienie sposobu odczytywania metryk klastra i konfigurowania automatycznego zakończenia zapobiega zwiększaniu kosztów przez bezczynne zasoby, a automatyczne skalowanie dostosowuje liczbę pracowników do wymagań dotyczących obciążeń. Tabela system.billing.usage umożliwia bezpośrednie wykonywanie zapytań dotyczących danych użycia, obsługę przypisywania kosztów i obciążeń zwrotnych między zespołami i projektami.
Gdy zadania kończą się niepowodzeniem, interfejs użytkownika zadań udostępnia narzędzia do szybkiego identyfikowania przyczyn awarii — z widoku macierzy przedstawiającego wzorce między przebiegami po funkcję uruchamiania naprawy, która ponownie wykonuje tylko zadania, które zakończyły się niepowodzeniem i ich zależności. W przypadku problemów z wydajnością platformy Spark wizualizacja DAG, metryki interfejsu użytkownika Spark i profil zapytania pomagają wskazać wąskie gardła spowodowane przekoszeniem danych, przekroczeniem pamięci lub nadmiernymi operacjami typu shuffle.
Scentralizowanie dzienników za pomocą usługi Azure Log Analytics przekształca rozwiązywanie problemów z reaktywnym badaniem po systematyczne analizowanie. Zapytania KQL w tabelach DatabricksClusters, DatabricksJobs i DatabricksUnityCatalog zapewniają wgląd w operacje platformy, a alerty powiadamiają cię aktywnie, gdy warunki wymagają uwagi. Zastosuj te praktyki monitorowania i optymalizacji, aby zachować wydajne, ekonomiczne rozwiązania inżynieryjne danych w usłudze Azure Databricks.