34、编写SQL任务：在Databricks Workflows中实现数据处理和分析的自动化

编写SQL任务：在Databricks Workflows中实现数据处理和分析的自动化

1. 编写SQL任务

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。Databricks Workflows为数据分析师提供了一个强大的工具，使他们能够使用熟悉的SQL语言编写和管理SQL任务，从而实现数据处理和分析的自动化。

在Databricks Workflows中编写SQL任务非常简单。现在，工作流无缝集成了数据分析师常用的核心工具——查询、警报和仪表板——在其框架内，通过SQL任务类型增强了其功能。这允许数据分析师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。

示例：创建SQL任务

假设我们已经从数据工程团队那里收到了上游数据，这使我们可以开始我们的仪表板刷新过程。我们可以定义像下面这样的以SQL为中心的任务来自动化我们的流程：

// 创建状态速度记录
Create_State_Speed_Records: 
首先，我们使用查询任务在Gold层中定义我们的刷新数据。这会将数据插入到Gold表中，然后对其进行优化以提高性能。

// 数据可用性警报
Data_Available_Alert: 
一旦插入这些数据，我们想要通知其他消费这个表的数据分析师有新的记录被添加。我们可以通过创建一个警报来实现，当有新记录添加时触发这个警报。这将向我们的利益相关者群组发送一个警报。

// 更新仪表板数据集
Update_Dashboa