10、使用Databricks工作流编排数据分析

使用Databricks工作流编排数据分析

1. Databricks Workflows简介

对于数据驱动的企业来说，数据分析师在从数据中提取洞察并以有意义的方式呈现方面扮演着至关重要的角色。然而，许多分析师可能不熟悉数据编排，无法自动化他们的工作负载以投入生产。虽然一些临时查询可以迅速为最后一刻的报告提供正确的数据，但数据团队必须确保各种处理、转换和验证任务能够可靠地并且按正确的顺序执行。如果没有适当的编排，数据团队将失去监控管道、排查故障和管理依赖关系的能力。

Databricks Workflows是一个完全托管的编排服务，与Databricks平台集成，具备高可靠性和高级可观测性功能。这使得所有用户，无论其角色或背景如何，都能轻松地在生产环境中编排他们的工作负载。Databricks Workflows允许用户监控各个作业运行情况，提供对任务结果和整体执行时间的洞察。这种可见性有助于分析师理解查询性能，识别瓶颈并高效解决问题。

2. 简化编排

使用Databricks Workflows，数据分析师可以将查询、警报和仪表板等核心工具无缝集成到工作流中。通过这种方式，分析师可以使用他们已经熟悉的工具来构建和工作，然后轻松地通过用户界面将它们作为任务带入工作流中。例如，创建一个仪表板任务类型，一旦数据集准备就绪，它将用最新数据更新所有先前定义的可视化，并在成功完成后通知所有订阅者。

用户甚至可以在定义任务时向仪表板传递特定参数，这有助于根据最终用户的需求生成仪表板的默认视图。这不仅简化了数据处理和分析管道的编排，还提高了分析师的工作效率。

3. SQL任务的编写

数据分析师可以通过Dat