Správa a konfigurace clusterů

Introduction to Databricks Lakehouse

Gang Wang

Senior Data Scientist

Hledání clusterů

$$

  • All Clusters – vše v pracovním prostoru
  • My Clusters – clustery, které jsi vytvořil/a
  • Shared with Me – clustery sdílené ostatními
  • Filtrovat podle stavu: Running, Terminated

$$

recraft: half: Kartotéka s barevně oddělenými složkami a štítky znázorňující filtrování a organizaci clusterů

Introduction to Databricks Lakehouse

Stavy clusteru

flowchart: Pending, Running, Restarting, Terminating, Terminated

Introduction to Databricks Lakehouse

Ukončení: co zůstane a co se ztratí

comparison: Preserved, Configuration, Notebooks, Cloud storage | Lost, In-memory data, Installed libraries, Temp files

  • Ukončení není smazání – konfigurace a notebooky zůstanou
  • Data v paměti, mezipaměti a pip balíčky se smažou
Introduction to Databricks Lakehouse

Kdy restartovat

$$

  • Nainstalovaná knihovna se nenačítá
  • Cluster se chová nepředvídatelně nebo je pomalý
  • Je potřeba vymazat data z mezipaměti
  • Byl aktualizován init skript nebo proměnná prostředí

$$

recraft: half: Ikona tlačítka napájení s kruhovými šipkami v modrozelené záři znázorňující restart systému

Introduction to Databricks Lakehouse

Autoscaling a auto-termination

$$

Autoscaling and Auto-termination

$$

  • Autoscaling přidává nebo odebírá uzly podle zatížení
  • Zvládá nárazové úlohy bez zbytečného předimenzování
  • Auto-termination cluster vypne po nastavené době nečinnosti
  • Zabrání zapomenutým clusterům zbytečně utrácet kredit
Introduction to Databricks Lakehouse

Politiky clusterů

$$

  • Limity definované adminem pro vytváření clusterů
  • Omezení typů uzlů, max. počtu uzlů a verzí runtime
  • Vynucení auto-termination a tagování
  • Uživatelé vytvářejí clustery v rámci dané politiky

$$

{
  "max_workers": 8,
  "auto_termination_minutes": 30,
  "allowed_node_types": [
    "Standard_DS3_v2",
    "Standard_DS4_v2"
  ]
}
Introduction to Databricks Lakehouse

Shrnutí

$$

  • Filtrování clusterů pro rychlé vyhledání
  • Ukončení šetří náklady, ale maže paměť a knihovny
  • Restart načte nové knihovny nebo pomůže při potížích
  • Autoscaling a auto-termination hlídají náklady automaticky
  • Politiky clusterů umožňují adminům vynucovat standardy
Introduction to Databricks Lakehouse

Pojďme cvičit!

Introduction to Databricks Lakehouse

Preparing Video For Download...