Déployer des charges de travail à l’aide des flux de travail Azure Databricks

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Le déploiement de charges de travail à l’aide des flux de travail Azure Databricks se fait en plusieurs étapes qui vont de la configuration de votre environnement Databricks à l’orchestration en passant par la supervision de vos pipelines de données. Ce guide étape par étape vous aidera à démarrer :

Configurer votre environnement Azure Databricks

  • Configurer les clusters Databricks : Configurez des clusters dans votre espace de travail Databricks. En fonction de vos besoins, vous pouvez choisir entre des clusters standard et des clusters à concurrence élevée. Configurer la mise à l’échelle automatique pour optimiser l’utilisation des ressources.

Développer vos pipelines de données

  • Créer des notebooks ou des scripts : Utilisez des notebooks ou des scripts Databricks pour développer vos tâches de traitement des données. Les notebooks prennent en charge Python, Scala, SQL et R. Assurez-vous que votre code est modulaire et bien documenté pour faciliter la maintenance et la collaboration.

  • Tester localement : Exécutez manuellement vos scripts ou notebooks pour tester la logique et les performances avant de les planifier dans le cadre d’un flux de travail.

Dépendances de package

  • Gérer les bibliothèques : Si vos tâches nécessitent des bibliothèques externes, chargez-les sur vos clusters Databricks ou référencez-les dans votre notebook ou vos scripts. Databricks prend en charge PyPI, Maven, CRAN et d’autres référentiels de packages.

Créer des travaux pour Automation

  • Définir des travaux : Dans l’espace de travail Databricks, accédez à la section « Travaux » et créez des travaux. Vous pouvez configurer des travaux pour exécuter des notebooks, des scripts ou des ARchives Java compilés (JAR).

  • Configurer les tâches et les dépendances : Définissez les tâches au sein de chaque travail, définissez des paramètres et configurez les dépendances entre les tâches si votre flux de travail nécessite l’exécution de tâches dans un ordre spécifique.

Planifier et déclencher des flux de travail

  • Planifier des travaux : Utilisez le planificateur intégré pour configurer des travaux Cron afin d’exécuter vos flux de travail à des heures ou des intervalles spécifiques. Vous pouvez également déclencher des travaux à partir d’événements externes ou des appels d’API.

  • Dépendances de déclencheur : Configurez les dépendances de travaux pour vous assurer que certains travaux ne s’exécutent qu’après l’achèvement d’autres travaux, ce qui facilite les flux de données complexes.

Surveiller et optimiser

  • Outils de supervision : Utilisez les outils de supervision intégrés de Databricks pour suivre l’exécution et les performances de vos flux de travail. Pour optimiser les coûts et l’efficacité, ajustez les ressources et les configurations en fonction des données de performance.

  • Journalisation et débogage : Vérifiez les journaux des erreurs ou des goulots d’étranglement dans vos flux de travail. Databricks fournit des journaux détaillés qui peuvent vous aider à résoudre les problèmes et à perfectionner vos processus.

Collaborer et partager

  • Collaborez à l’aide de notebooks : Partagez vos notebooks avec les membres de l’équipe pour un développement et une révision en collaboration. Utilisez les fonctionnalités de l’espace de travail Databricks pour gérer les accès et les autorisations.

  • Gérer le contrôle de version : Intégrez Git pour gérez le contrôle de version de vos notebooks et de vos scripts, en vous assurant que les modifications sont suivies et réversibles.

Sécuriser et se conformer

  • Implémenter des mesures de sécurité : Appliquez des stratégies de sécurité et gérez le contrôle d’accès pour protéger vos données et respecter les réglementations. Utilisez les fonctionnalités Databricks pour le chiffrement des données, le contrôle d’accès basé sur les rôles et les pistes d’audit.

En suivant ces étapes, vous pouvez déployer et gérer efficacement vos charges de travail de traitement et d’analyse de données à l’aide des flux de travail Azure Databricks, en utilisant les capacités de la plateforme pour les projets Big Data et Machine Learning.