20、使用Databricks工作流实现统一的数据编排

使用Databricks工作流实现统一的数据编排

1. 概述

在数据驱动的企业中，数据分析师扮演着至关重要的角色，他们从数据中提取洞察并以有意义的方式呈现，以支持业务决策。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编排数据处理、机器学习和分析管道。它是一个与Databricks平台集成的全托管编排服务，具有高可靠性和高级可观测性能力。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。

2. 编排的重要性

对于数据分析师来说，查询和可视化数据的过程应该是无缝的。Databricks Workflows提供了一个强大的工具，使他们能够专注于从数据中提取价值。随着数据规模的增长和管道复杂性的增加，管道自动化和编排变得尤为重要。传统上，这些职责落在数据工程师身上，但随着数据分析师开始在湖仓中开发更多资产，编排和自动化成为解决问题的关键部分。

2.1 数据处理和转换的挑战

在数据处理和转换过程中，数据团队必须确保各种任务能够可靠地并且按正确的顺序执行。这些任务包括但不限于：
- 数据清洗和转换
- 模型训练
- 数据质量检查
- 报告生成

这些任务的复杂性和多样性使得手动管理变得困难且容易出错。因此，自动化的编排工具变得不可或缺。

2.2 编