Comprendre les principaux composants des flux de travail Azure Databricks
Les flux de travail Azure Databricks se composent de plusieurs composants clés qui permettent l’orchestration et l’exécution de tâches de traitement de données de manière efficace dans le cloud. Les principaux composants sont les suivants :
Travaux : Les travaux sont le composant principal des flux de travail Databricks. Ils vous permettent de définir et de planifier des tâches automatisées telles que l’exécution de notebooks, de scripts ou d’ARchives Java compilées (JAR). Les travaux peuvent être déclenchés selon un calendrier ou exécutés manuellement, et ils peuvent être configurés pour gérer les dépendances et les flux de travail complexes.
Tâches : Dans un travail, les tâches représentent les unités de travail individuelles. Chaque tâche peut être un notebook, un script Python, un fichier JAR ou une application Spark-submit. Les tâches d’un travail peuvent être configurées pour s’exécuter séquentiellement ou en parallèle, en fonction des dépendances définies entre elles.
Clusters : Azure Databricks peut gérer automatiquement la création et l’arrêt des clusters pour les tâches en cours d’exécution. Vous pouvez configurer les travaux pour qu’ils utilisent de nouveaux clusters ou des clusters existants, et pour les flux de travail plus importants, différentes tâches peuvent être exécutées sur des clusters distincts. Les clusters peuvent être ajustés avec précision en fonction de la charge de travail.
Déclencheurs : Les déclencheurs déterminent comment et quand les travaux sont exécutés. Les travaux peuvent être déclenchés manuellement, selon une planification (à l’aide d’expressions Cron) ou en fonction de la réussite ou de l’échec d’autres travaux. Cela permet une certaine souplesse dans l’orchestration des flux de travail.
Notebooks : Les notebooks Databricks sont des documents collaboratifs qui contiennent du code exécutable, des visualisations et du texte narratif. Ils constituent une unité d’exécution commune dans les flux de travail Databricks et peuvent être utilisés pour orchestrer des transformations de données complexes, des visualisations et des modèles du Machine Learning.
Bibliothèques : Les bibliothèques de Databricks contiennent des packages ou des modules qui peuvent être utilisés par des notebooks et des travaux. Les modules peuvent inclure des packages Python, des bibliothèques Java/Scala ou des packages R. Les bibliothèques peuvent être attachées à des clusters et mises à la disposition des tâches pendant l’exécution.
Planificateur : Le planificateur d’Azure Databricks est une fonctionnalité puissante qui gère le minutage et l’exécution des travaux. Il prend en charge des scénarios de planification complexes, tels que l’exécution de travaux à des horaires spécifiques, selon un calendrier récurrent ou en réponse à des déclencheurs particuliers.
Supervision et journalisation : Azure Databricks fournit des outils pour superviser les performances des travaux et des clusters. Les journaux et les métriques sont collectés automatiquement, ce qui vous aide à diagnostiquer les problèmes et à optimiser les performances. L’intégration à Azure Monitor permet une surveillance et des alertes complètes dans l’écosystème Azure.
API : Databricks propose des API REST qui permettent la création, la gestion et l’exécution programmatique de travaux et de flux de travail, ce qui permet l’intégration avec des systèmes externes et des outils d’automatisation.
Ces composants fonctionnent ensemble pour fournir une infrastructure robuste pour la gestion des flux de travail de données, ce qui permet un traitement et une collaboration efficaces dans un environnement cloud sécurisé et évolutif.