Udostępnij za pośrednictwem

Informacje o wersji usługi Delta Live Tables i proces uaktualniania wersji

  • Artykuł

W tym artykule wyjaśniono proces wydawania tabel delta Live Tables, sposób zarządzania środowiskiem uruchomieniowym usługi Delta Live Tables i zawiera linki do informacji o wersji dla każdej wersji usługi Delta Live Tables.

Kanały środowiska uruchomieniowego usługi Delta Live Tables

Uwaga

Aby wyświetlić wersje środowiska Databricks Runtime używane w wersji delta Live Tables, zobacz informacje o wersji dla tej wersji.

Klastry delta Live Tables używają środowisk uruchomieniowych na podstawie wersji informacji o wersji środowiska Databricks Runtime i zgodności. Usługa Databricks automatycznie uaktualnia środowiska uruchomieniowe tabel delta Live Tables w celu obsługi ulepszeń i uaktualnień do platformy. Możesz użyć channel pola w ustawieniach potoku Delta Live Tables, aby kontrolować wersję środowiska uruchomieniowego delta Live Tables, która uruchamia potok. Obsługiwane wartości to:

  • current aby użyć bieżącej wersji środowiska uruchomieniowego.
  • preview aby przetestować potok przy użyciu nadchodzących zmian w wersji środowiska uruchomieniowego.

Domyślnie potoki są uruchamiane przy użyciu wersji środowiska uruchomieniowego current . Usługa Databricks zaleca używanie środowiska uruchomieniowego current dla obciążeń produkcyjnych. Aby dowiedzieć się, jak używać preview ustawienia do testowania potoków przy użyciu następnej wersji środowiska uruchomieniowego, zobacz Automatyzowanie testowania potoków przy użyciu następnej wersji środowiska uruchomieniowego.

Ważne

Funkcje oznaczone jako ogólnie dostępne lub publiczna current wersja zapoznawcza są dostępne w kanale.

Aby uzyskać więcej informacji na temat kanałów Delta Live Tables, zobacz channel pole w ustawieniach potoku Delta Live Tables.

Aby dowiedzieć się, jak usługa Delta Live Tables zarządza procesem uaktualniania dla każdej wersji, zobacz Jak działają uaktualnienia tabel usługi Delta Live Tables?.

Jak mogę znaleźć wersję środowiska Databricks Runtime dla aktualizacji potoku?

Możesz wysłać zapytanie do dziennika zdarzeń usługi Delta Live Tables, aby znaleźć wersję środowiska Uruchomieniowego usługi Databricks dla aktualizacji potoku. Zobacz Informacje o czasie wykonywania.

Informacje o wersji usługi Delta Live Tables

Informacje o wydaniu usługi Delta Live Tables są uporządkowane według roku i tygodnia roku. Ponieważ tabele delta Live Tables są bez wersji, zmiany zarówno obszaru roboczego, jak i środowiska uruchomieniowego są wykonywane automatycznie. Poniższe informacje o wersji zawierają omówienie zmian i poprawek błędów w każdej wersji:

Jak działają uaktualnienia tabel delta live?

Delta Live Tables jest uważana za produkt bez wersji, co oznacza, że usługa Databricks automatycznie uaktualnia środowisko uruchomieniowe delta Live Tables w celu obsługi ulepszeń i uaktualnień do platformy. Usługa Databricks zaleca ograniczenie zależności zewnętrznych dla potoków delty tabel na żywo.

Usługa Databricks aktywnie działa, aby zapobiec automatycznym uaktualnieniu podczas wprowadzania błędów lub problemów z potokami produkcyjnych tabel delta live tables. Zobacz Proces uaktualniania tabel delta Live Tables.

Szczególnie w przypadku użytkowników, którzy wdrażają potoki delta Live Tables z zależnościami zewnętrznymi, usługa Databricks zaleca proaktywne testowanie potoków za pomocą preview kanałów. Zobacz Automatyzowanie testowania potoków przy użyciu następnej wersji środowiska uruchomieniowego.

Proces uaktualniania tabel delta Live Tables

Usługa Databricks zarządza środowiskiem Databricks Runtime używanym przez zasoby obliczeniowe usługi Delta Live Tables. Delta Live Tables automatycznie uaktualnia środowisko uruchomieniowe w obszarach roboczych usługi Azure Databricks i monitoruje kondycję potoków po uaktualnieniu.

Jeśli funkcja Delta Live Tables wykryje, że potok nie może uruchomić się z powodu uaktualnienia, wersja środowiska uruchomieniowego potoku zostanie przywrócona do poprzedniej wersji, która jest znana jako stabilna, a następujące kroki są wyzwalane automatycznie:

  • Środowisko uruchomieniowe delta live tables potoku jest przypięte do poprzedniej znanej dobrej wersji.
  • Obsługa usługi Databricks jest powiadamiana o problemie.
    • Jeśli problem jest związany z regresją w środowisku uruchomieniowym, usługa Databricks rozwiązuje problem.
    • Jeśli problem jest spowodowany przez bibliotekę niestandardową lub pakiet używany przez potok, usługa Databricks skontaktuje się z Tobą, aby rozwiązać ten problem.
  • Po rozwiązaniu problemu usługa Databricks ponownie inicjuje uaktualnienie.

Ważne

Tabele delta Live Tables przywracają tylko potoki uruchomione w trybie produkcyjnym z kanałem ustawionym na currentwartość .

Automatyzowanie testowania potoków przy użyciu następnej wersji środowiska uruchomieniowego

Aby upewnić się, że zmiany w następnej wersji środowiska uruchomieniowego delta Live Tables nie mają wpływu na potoki, użyj funkcji kanałów Delta Live Tables:

  1. Utwórz potok przejściowy i ustaw kanał na preview.
  2. W interfejsie użytkownika delty tabel na żywo utwórz harmonogram uruchamiania potoku co tydzień i włącz alerty w celu otrzymywania powiadomień e-mail dotyczących niepowodzeń potoku. Usługa Databricks zaleca zaplanowanie cotygodniowych przebiegów testów potoków, zwłaszcza jeśli używasz niestandardowych zależności potoku.
  3. Jeśli otrzymasz powiadomienie o niepowodzeniu i nie możesz go rozwiązać, otwórz bilet pomocy technicznej w usłudze Databricks.

Zależności potoku

Funkcja Delta Live Tables obsługuje zależności zewnętrzne w potokach; Na przykład można zainstalować dowolny pakiet języka Python przy użyciu %pip install polecenia . Funkcja Delta Live Tables obsługuje również używanie skryptów inicjowania o zakresie globalnym i klastra. Jednak te zależności zewnętrzne, szczególnie skrypty inicjowania, zwiększają ryzyko problemów z uaktualnieniami środowiska uruchomieniowego. Aby ograniczyć te zagrożenia, zminimalizuj użycie skryptów inicjowania w potokach. Jeśli przetwarzanie wymaga skryptów inicjowania, zautomatyzuj testowanie potoku w celu wczesnego wykrywania problemów; Zobacz Automatyzowanie testowania potoków przy użyciu następnej wersji środowiska uruchomieniowego. Jeśli używasz skryptów init, usługa Databricks zaleca zwiększenie częstotliwości testowania.