Implantar cargas de trabalho usando os Fluxos de Trabalho do Azure Databricks

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Implantar cargas de trabalho usando fluxos de trabalho do Azure Databricks envolve várias etapas, desde configurar seu ambiente do Databricks até orquestrar e monitorar seus pipelines de dados. Aqui está um guia passo a passo para ajudá-lo a começar:

Configurar o ambiente do Azure Databricks

  • Configurar clusters do Databricks: Configure clusters no workspace do Databricks. Você pode escolher entre clusters padrão e de alta simultaneidade, dependendo de suas necessidades. Configure o dimensionamento automático para otimizar o uso de recursos.

Desenvolver pipelines de dados

  • Criar notebooks ou scripts: Use notebooks ou scripts do Databricks para desenvolver suas tarefas de processamento de dados. Os notebooks dão suporte a Python, Scala, SQL e R. Verifique se o código é modular e bem documentado para facilitar a manutenção e a colaboração.

  • Testar localmente: Execute seus scripts ou notebooks manualmente para testar a lógica e o desempenho antes de agendá-los como parte de um fluxo de trabalho.

Dependências do pacote

  • Gerencie bibliotecas: Se suas tarefas exigirem bibliotecas externas, carregue-as nos clusters do Databricks ou faça referência a elas em seu notebook/scripts. O Databricks dá suporte a PyPI, Maven, CRAN e outros repositórios de pacotes.

Criar trabalhos para automação

  • Definir trabalhos: No workspace do Databricks, navegue até a seção 'Trabalhos' e crie novos trabalhos. Você pode configurar trabalhos para executar notebooks, scripts ou JARs (Java ARchives) compilados.

  • Configurar tarefas e dependências: Defina as tarefas em cada trabalho, defina parâmetros e configure dependências entre tarefas se o fluxo de trabalho exigir a execução de tarefas em uma ordem específica.

Agendar e disparar fluxos de trabalho

  • Agendar trabalhos: Use o agendador interno para configurar trabalhos cron para executar seus fluxos de trabalho em intervalos ou horários específicos. Como alternativa, dispare trabalhos por eventos externos ou chamadas à API.

  • Dependências de gatilho: Configure dependências de trabalho para garantir que determinados trabalhos sejam executados somente após a conclusão bem-sucedida de outras pessoas, facilitando fluxos de trabalho de dados complexos.

Monitorar e otimizar

  • Ferramentas de monitoramento: Utilize as ferramentas de monitoramento internas do Databricks para acompanhar a execução e o desempenho de seus fluxos de trabalho. Para otimizar os custos e a eficiência, ajuste os recursos e as configurações com base nos dados de desempenho.

  • Registro em log e depuração: Verifique se há erros ou gargalos em seus fluxos de trabalho. O Databricks fornece logs detalhados que podem ajudar na solução de problemas e na refinação de seus processos.

Colaborar e compartilhar

  • Colabore usando Notebooks: Compartilhe seus blocos de anotações com os membros da equipe para desenvolvimento colaborativo e revisão. Use os recursos do workspace do Databricks para gerenciar o acesso e as permissões.

  • Gerenciar controle de versão: Integre-se ao Git para gerenciar o controle de versão de seus notebooks e scripts, garantindo que as alterações sejam controladas e reversíveis.

Proteger e cumprir regulamentos

  • Implementar medidas de segurança: Aplique políticas de segurança e gerencie o controle de acesso para proteger seus dados e cumprir as normas. Utilize os recursos do Databricks para criptografia de dados, controle de acesso baseado em função e trilhas de auditoria.

Seguindo estas etapas, você pode implantar e gerenciar com eficiência suas cargas de trabalho analíticas e de processamento de dados usando fluxos de trabalho do Azure Databricks, usando os recursos da plataforma para projetos de Big Data e machine learning.