Задачи! реализуемые Databricks Workflow

[subornaakter40]

Ключевые компоненты рабочего процесса Databricks
Рабочий процесс Databricks состоит из нескольких основных компонентов! которые помогают компаниям оптимизировать операции с данными и ИИ:

1. Кластеры
Databricks Workflow работает на управляемых кластерах! обеспечивая оптимальное распределение ресурсов. Основные преимущества включают:

Возможности автоматического список номеров whatsapp масштабирования для управления колебаниями рабочей нагрузки.
Повторное использование кластера для снижения затрат и повышения эффективности.
Интеграция с облачными платформами (AWS! Azure! GCP) для бесперебойного выполнения.
2. Оповещения и мониторинг
Оповещения в реальном времени и функции мониторинга обеспечивают видимость производительности рабочего процесса. Пользователи могут:

Настройте уведомления о неудачах! успехах или задержках в выполнении заданий.
Отслеживайте журналы выполнения для отладки и оптимизации.
Интеграция со сторонними инструментами! такими как Slack! для оповещений в режиме реального времени.
3. Зависимости задач
Рабочие процессы в Databricks позволяют пользователям определять зависимости между задачами! чтобы обеспечить правильный порядок выполнения. Это помогает в:

Объединение нескольких задач! таких как ETL! обучение моделей и составление отчетов.
Параллельное выполнение независимых процессов! повышающее производительность.
Обработка ошибок с условным выполнением задачи и повторными попытками.
4. Работа
Databricks Jobs позволяет пользователям планировать и автоматизировать задачи! такие как запуск блокнотов! скриптов Python! JAR-файлов и SQL-запросов. Задания можно настроить с помощью: