Керування й конфігурація кластерів

Вступ до Databricks Lakehouse

Gang Wang

Senior Data Scientist

Пошук ваших кластерів

$$

  • All Clusters — усе у робочому середовищі
  • My Clusters — створені вами
  • Shared with Me — кластери з наданим доступом
  • Фільтр за станом: Running, Terminated

$$

recraft: half: Картотека з папками різних кольорів і підписами, що показує впорядкування та фільтрування кластерів

Вступ до Databricks Lakehouse

Стани кластера

flowchart: Pending, Running, Restarting, Terminating, Terminated

Вступ до Databricks Lakehouse

Завершення: що зберігається, а що ні

comparison: Зберігається, Конфігурація, Ноутбуки, Хмарне сховище | Втрачається, Дані в пам'яті, Встановлені бібліотеки, Тимчасові файли

  • Завершення роботи — це не видалення: конфігурація й ноутбуки лишаються
  • Дані в пам'яті, кеші та пакети, встановлені через pip, очищаються
Вступ до Databricks Lakehouse

Коли перезапускати

$$

  • Встановили нову бібліотеку, але вона не вантажиться
  • Кластер працює нестабільно або повільно
  • Потрібно очистити кешовані дані з пам'яті
  • Оновили init script або змінну середовища

$$

recraft: half: Іконка кнопки живлення з круговими стрілками, що світяться синім і зеленим, символізує перезапуск або оновлення системи

Вступ до Databricks Lakehouse

Autoscaling і auto-termination

$$

Autoscaling and Auto-termination

$$

  • Autoscaling додає або прибирає воркери за потреби
  • Обробляє пікові навантаження без надмірного резерву
  • Auto-termination вимикає після заданого простою
  • Не дає «забутим» кластерам витрачати бюджет
Вступ до Databricks Lakehouse

Політики кластерів

$$

  • Обмеження від адміна для створення кластерів
  • Ліміти типів вузлів, макс. воркерів і версій середовища
  • Примусове авто-вимкнення та тегування
  • Користувачі створюють кластери в межах політики

$$

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

Підсумок

$$

  • Фільтруйте кластери, щоб швидко знайти потрібні
  • Завершення економить кошти, але очищає пам'ять і бібліотеки
  • Перезапускайте, щоб підхопити нові бібліотеки чи усунути збої
  • Autoscaling і auto-termination автоматично контролюють витрати
  • Політики кластерів дають адмінам впроваджувати стандарти
Вступ до Databricks Lakehouse

Давайте потренуємось!

Вступ до Databricks Lakehouse

Preparing Video For Download...