Implementación de cargas de trabajo mediante flujos de trabajo de Azure Databricks

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La implementación de cargas de trabajo mediante flujos de trabajo de Azure Databricks implica varios pasos, desde la configuración del entorno de Databricks hasta la orquestación y supervisión de las canalizaciones de datos. Esta es una guía paso a paso para ayudarle a empezar:

Configuración del entorno de Azure Databricks

Configuración de clústeres de Databricks: Configura clústeres en el área de trabajo de Databricks. Puedes elegir entre clústeres estándar y de alta simultaneidad en función de tus necesidades. Configura el escalado automático para optimizar el uso de recursos.

Desarrollo de canalizaciones de datos

Crear cuadernos o scripts: usa cuadernos o scripts de Databricks para desarrollar las tareas de procesamiento de datos. Los cuadernos admiten Python, Scala, SQL y R. Asegúrese de que el código sea modular y bien documentado para facilitar el mantenimiento y la colaboración.
Probar localmente: ejecuta los scripts o cuadernos manualmente para probar la lógica y el rendimiento antes de programarlos como parte de un flujo de trabajo.

Dependencias de paquetes

Administrar bibliotecas: si las tareas requieren bibliotecas externas, cárgalas en los clústeres de Databricks o haz referencia a ellas en los cuadernos o scripts. Databricks admite PyPI, Maven, CRAN y otros repositorios de paquetes.

Creación de trabajos para automatización

Definir trabajos: en el área de trabajo de Databricks, ve a la sección "Trabajos" y crea nuevos trabajos. Puedes configurar trabajos para ejecutar cuadernos, scripts o ARchives de Java compilados.
Configurar tareas y dependencias: define las tareas dentro de cada trabajo, establece parámetros y configura dependencias entre tareas si el flujo de trabajo requiere ejecutar tareas en un orden específico.

Programar y desencadenar flujos de trabajo

Programar trabajos: usa el programador integrado para configurar trabajos cron para ejecutar los flujos de trabajo en momentos o intervalos específicos. Como alternativa, desencadena trabajos por eventos externos o llamadas API.
Dependencias de desencadenador: configura las dependencias de trabajo para asegurarte de que determinados trabajos se ejecutan solo después de la finalización correcta de otros, lo que facilita flujos de trabajo de datos complejos.

Supervisión y optimización

Herramientas de supervisión: usa las herramientas de supervisión integradas de Databricks para realizar un seguimiento de la ejecución y el rendimiento de los flujos de trabajo. Para optimizar los costes y la eficacia, ajusta los recursos y las configuraciones en función de los datos de rendimiento.
Registro y depuración: comprueba los registros de errores o cuellos de botella en los flujos de trabajo. Databricks proporciona registros detallados que pueden ayudar a solucionar problemas y refinar los procesos.

Colaborar con cuadernos: comparte tus cuadernos con los miembros del equipo para el desarrollo colaborativo y la revisión. Usa las características del área de trabajo de Databricks para administrar el acceso y los permisos.
Administrar el control de versiones: integra con Git para administrar el control de versiones de los cuadernos y los scripts, lo que garantiza que se realiza un seguimiento de los cambios y es reversible.

Protección y cumplimiento

Implementar medidas de seguridad: aplica directivas de seguridad y administra el control de acceso para proteger los datos y cumplir con las normativas. Use características de Databricks para el cifrado de datos, el control de acceso basado en rol y los seguimientos de auditoría.

Siguiendo estos pasos, puede implementar y administrar eficazmente las cargas de trabajo analíticas y de procesamiento de datos mediante flujos de trabajo de Azure Databricks, mediante las funcionalidades de la plataforma para los proyectos de macrodatos y aprendizaje automático.