Exécuter votre travail Azure Databricks avec un calcul serverless pour les flux de travail

Important

Comme le calcul serverless pour les workflows ne prend pas en charge le contrôle du trafic de sortie, vos travaux ont un accès complet à Internet.

Le calcul serverless pour les flux de travail vous permet d’exécuter votre travail Azure Databricks sans configurer et déployer l’infrastructure. Avec le calcul serverless, vous vous concentrez sur l’implémentation de vos pipelines de traitement et d’analyse des données, et Azure Databricks gère efficacement les ressources de calcul, notamment l’optimisation et la mise à l’échelle du calcul pour vos charges de travail. La mise à l’échelle automatique et Photon sont automatiquement activés pour les ressources de calcul qui exécutent votre travail.

Le calcul serverless pour les flux de travail optimise automatiquement et en permanence l’infrastructure, comme les types d’instances, la mémoire et les moteurs de traitement, pour garantir les meilleures performances en fonction des besoins de traitement spécifiques de vos charges de travail.

Databricks met automatiquement à niveau la version de Databricks Runtime pour prendre en charge les améliorations et les mises à niveau de la plateforme tout en garantissant la stabilité de vos travaux Azure Databricks. Pour afficher la version actuelle de Databricks Runtime utilisée par le calcul serverless pour les flux de travail, consultez les Notes de publication du calcul serverless.

Étant donné que l’autorisation de création de cluster n’est pas nécessaire, tous les utilisateurs de l’espace de travail peuvent utiliser le calcul serverless pour exécuter leurs flux de travail.

Cet article décrit l’utilisation de l’interface utilisateur Travaux Azure Databricks pour créer et exécuter des travaux qui utilisent le calcul serverless. Vous pouvez également automatiser la création et l’exécution de travaux qui utilisent le calcul serverless avec l’API Travaux, les Packs de ressources Databricks et le Kit de développement logiciel (SDK) Databricks pour Python.

• Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’API Travaux pour créer et exécuter des travaux qui utilisent le calcul serverless, consultez Travaux dans la référence de l’API REST.
• Pour en savoir plus sur l’utilisation des Packs de ressources Databricks pour créer et exécuter des travaux qui utilisent le calcul serverless, consultez Développer un travail sur Azure Databricks à l’aide des Packs de ressources Databricks.
• Pour en savoir plus sur l’utilisation du Kit de développement logiciel (SDK) Databricks pour Python afin de créer et d’exécuter des travaux qui utilisent le calcul serverless, consultez l’article Kit de développement logiciel (SDK) Databricks pour Python.

Spécifications

• Unity Catalog doit être activé sur votre espace de travail Azure Databricks.

• Étant donné que le calcul serverless pour les flux de travail utilise le mode d’accès partagé, vos charges de travail doivent prendre en charge ce mode d’accès.

• Votre espace de travail Azure Databricks doit se trouver dans une région prise en charge. Consultez Fonctionnalités avec une disponibilité régionale limitée.

• Le calcul serverless doit être activé sur votre compte Azure Databricks. Voir Activer le calcul serverless.

Créer un travail à l’aide du calcul serverless

Remarque

Le calcul serverless pour les flux de travail garantissant un approvisionnement suffisant des ressources pour exécuter vos charges de travail, vous pouvez rencontrer des temps de démarrage accrus lors de l’exécution d’un travail Azure Databricks nécessitant de grandes quantités de mémoire ou comprenant de nombreuses tâches.

Le calcul serverless est pris en charge avec les types de tâches notebook, script Python, dbt et roue Python. Par défaut, le calcul serverless est sélectionné comme type de calcul lorsque vous créez un travail et ajoutez l’un des types de tâches pris en charge.

Databricks recommande d’utiliser le calcul serverless pour toutes les tâches de travail. Vous pouvez également spécifier différents types de calcul pour les tâches d’un travail, ce qui peut être nécessaire si un type de tâche n’est pas pris en charge par le calcul serverless pour les flux de travail.

Configurer un travail existant pour utiliser le calcul serverless

Vous pouvez modifier un travail existant pour utiliser le calcul serverless pour les types de tâches pris en charge lorsque vous modifiez le travail. Pour basculer vers le calcul serverless, effectuez l’une des opérations suivantes :

• Dans le volet latéral Détails du travail, cliquez sur Changer sous Calcul, puis Nouveau, entrez ou mettez à jour les paramètres, puis cliquez sur Mettre à jour.
• Cliquez sur dans le menu déroulant Calcul et sélectionnez Serverless.

Planifier un notebook à l’aide d’un calcul serverless

Outre l’utilisation de l’interface utilisateur Travaux pour créer et planifier un travail à l’aide du calcul serverless, vous pouvez créer et exécuter un travail qui utilise le calcul serverless directement à partir d’un notebook Databricks. Consultez Créer et gérer des tâches de notebooks planifiées.

Sélectionner une stratégie de budget pour votre utilisation serverless

Important

Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique.

Les stratégies budgétaires permettent à votre organisation d’appliquer des étiquettes personnalisées sur l’utilisation serverless pour une attribution granulaire de facturation.

Si votre espace de travail utilise des stratégies budgétaires pour attribuer l’utilisation serverless, vous pouvez sélectionner la stratégie budgétaire de votre travail à l’aide du paramètre de stratégie Budget dans l’interface utilisateur des détails du travail. Si vous n’êtes affecté qu’à une seule stratégie budgétaire, la stratégie est automatiquement sélectionnée pour vos nouveaux travaux.

Remarque

Une fois que vous avez affecté une stratégie budgétaire, vos travaux existants ne sont pas automatiquement marqués avec votre stratégie. Vous devez mettre à jour manuellement les travaux existants si vous souhaitez y attacher une stratégie.

Pour plus d’informations sur les stratégies budgétaires, consultez l’utilisation serverless d’attribut avec des stratégies budgétaires.

Définir les paramètres de configuration Spark

Pour automatiser la configuration de Spark sur le calcul serverless, Databricks permet de définir uniquement des paramètres de configuration Spark spécifiques. Pour obtenir la liste des paramètres autorisés, consultez Paramètres de configuration Spark pris en charge.

Vous pouvez définir les paramètres de configuration Spark uniquement au niveau de la session. Pour ce faire, définissez-les dans un notebook et ajoutez le notebook à une tâche incluse dans le travail qui utilise les paramètres. Consultez Obtenir et définir les propriétés de configuration Spark dans un notebook.

Configurer des environnements et des dépendances

Pour savoir comment installer des bibliothèques et des dépendances à l’aide de calcul serverless, consultez Installer des dépendances de notebook.

Configurer l’optimisation automatique du calcul serverless pour interdire les nouvelles tentatives

L’optimisation automatique du calcul serverless pour les flux de travail optimise automatiquement le calcul utilisé pour exécuter vos travaux et réessaye les tâches ayant échoué. L’optimisation automatique est activée par défaut et Databricks recommande de la laisser activée pour garantir que les charges de travail critiques s’exécutent correctement au moins une fois. Toutefois, si vous avez des charges de travail qui doivent être exécutées au maximum une fois, par exemple des travaux qui ne sont pas idempotents, vous pouvez désactiver l’optimisation automatique lors de l’ajout ou de la modification d’une tâche :

1. En regard de Nouvelles tentatives, cliquez sur Ajouter (ou si une stratégie de nouvelle tentative existe déjà).
2. Dans la boîte de dialogue Stratégie de nouvelles tentatives, décochez Activer l’optimisation automatique serverless (peut inclure des nouvelles tentatives supplémentaires).
3. Cliquez sur Confirmer.
4. Si vous ajoutez une tâche, cliquez sur Créer une tâche. Si vous modifiez une tâche, cliquez sur Enregistrer la tâche.

Surveiller le coût des travaux qui utilisent le calcul serverless pour les flux de travail

Vous pouvez surveiller le coût des travaux qui utilisent le calcul serverless pour les flux de travail en interrogeant le tableau système d’utilisation facturable. Ce tableau est mis à jour pour inclure des attributs utilisateur et de charge de travail sur les coûts serverless. Consultez la Référence de table système d’utilisation facturable.

Pour plus d’informations sur les tarifs actuels et les promotions, consultez la page de tarification flux de travail.

Afficher les détails de la requête pour les exécutions de travaux

Vous pouvez afficher des informations d’exécution détaillées pour vos instructions Spark, telles que les métriques et les plans de requête.

Pour accéder aux détails de la requête à partir de l’interface utilisateur des travaux, procédez comme suit :

1. Cliquez sur Workflows dans la barre latérale.

2. Cliquez sur le nom du travail à afficher.

3. Cliquez sur l’exécution spécifique à afficher.

4. Cliquez sur Chronologie pour afficher l’exécution sous forme de chronologie, fractionnée en tâches individuelles.

5. Cliquez sur la flèche en regard du nom de la tâche pour afficher les instructions de requête et leurs runtimes.

   

6. Cliquez sur une instruction pour ouvrir le panneau détails de la requête. Consultez afficher les détails de la requête pour en savoir plus sur les informations disponibles dans ce panneau.

Pour afficher l’historique des requêtes d’une tâche :

1. Dans la section Calcul du panneau latéral Exécution de la tâche, cliquez sur Historique des requêtes.
2. Vous êtes redirigé vers l’Historique des requêtes, préfiltré sur l’ID d’exécution de la tâche dans laquelle vous étiez.

Pour plus d’informations sur l’utilisation de l’historique des requêtes, consultez l’historique des requêtes Access pour les pipelines Delta Live Tables et l’historique des requêtes.

Limites

Pour obtenir la liste des limitations de calcul serverless pour les flux de travail, consultez Limitations de calcul serverless dans les notes de publication du calcul serverless.