Entender os principais componentes dos Fluxos de Trabalho do Azure Databricks
Os fluxos de trabalho do Azure Databricks consistem em vários componentes importantes que permitem a orquestração e a execução de tarefas de processamento de dados com eficiência na nuvem. Aqui estão os principais componentes:
Trabalhos: Os trabalhos são o componente principal nos fluxos de trabalho do Databricks. Eles permitem que você defina e agende tarefas automatizadas, como executar notebooks, scripts ou JARs (Java ARchives) compilados. Os trabalhos podem ser disparados em um agendamento ou executados manualmente e podem ser configurados para lidar com dependências e fluxos de trabalho complexos.
Tarefas: Em um trabalho, as tarefas representam as unidades individuais de trabalho. Cada tarefa pode ser um notebook, um script Python, um arquivo JAR ou um aplicativo spark-submit. As tarefas em um trabalho podem ser configuradas para serem executadas sequencialmente ou em paralelo, dependendo das dependências definidas entre elas.
Clusters: O Azure Databricks pode gerenciar automaticamente a criação e o encerramento de clusters para executar tarefas. Você pode configurar trabalhos para usar clusters novos ou existentes e, para fluxos de trabalho maiores, tarefas diferentes podem ser executadas em clusters separados. Os clusters podem ser ajustados para o desempenho com base na carga de trabalho.
Gatilhos: Os gatilhos determinam como e quando os trabalhos são executados. Trabalhos podem ser disparados manualmente, em uma base agendada (usando expressões cron) ou pelo sucesso ou falha de outros trabalhos. Isso fornece flexibilidade na forma como os fluxos de trabalho são orquestrados.
Notebooks: Os notebooks do Databricks são documentos colaborativos que contêm código executável, visualizações e texto narrativo. Eles são uma unidade comum de execução em fluxos de trabalho do Databricks e podem ser usados para orquestrar transformações de dados complexas, visualizações e modelos de machine learning.
Bibliotecas: As bibliotecas no Databricks contêm pacotes ou módulos que podem ser usados por notebooks e trabalhos. Os módulos podem incluir pacotes Python, bibliotecas Java/Scala ou pacotes R. As bibliotecas podem ser anexadas a clusters e disponibilizadas para tarefas a serem usadas durante a execução.
Agendador: O agendador no Azure Databricks é um recurso poderoso que gerencia o tempo e a execução de trabalhos. Ele dá suporte a cenários de agendamento complexos, como a execução de trabalhos em horários específicos, em um agendamento recorrente ou em resposta a gatilhos específicos.
Monitoramento e registro em log: O Azure Databricks fornece ferramentas para monitorar o desempenho de trabalhos e clusters. Logs e métricas são coletados automaticamente, ajudando você a diagnosticar problemas e otimizar o desempenho. A integração com o Azure Monitor permite monitoramento e alertas abrangentes em todo o ecossistema do Azure.
APIs: O Databricks oferece APIs REST que permitem a criação, gerenciamento e execução programáticas de trabalhos e fluxos de trabalho, permitindo a integração com sistemas externos e ferramentas de automação.
Esses componentes trabalham juntos para fornecer uma estrutura robusta para gerenciar fluxos de trabalho de dados, permitindo processamento e colaboração eficientes em um ambiente de nuvem seguro e escalonável.