serverless compute para Notebook
Este artigo explica como usar o site serverless compute para Notebook. Para obter informações sobre como usar serverless compute para Job, consulte executar seu Databricks Job com serverless compute para fluxo de trabalho.
Para obter informações sobre preços, consulte Databricks preços.
Requisitos
Seu site workspace deve estar habilitado para Unity Catalog.
Seu workspace deve estar em uma região compatível. Consulte Databricks clouds e regiões.
Seu account deve estar habilitado para serverless compute. Consulte Ativar serverless compute .
Anexe um Notebook a serverless compute
Se o seu workspace estiver habilitado para o serverless interativo compute, todos os usuários no workspace terão acesso ao serverless compute para Notebook. Não são necessárias permissões adicionais.
Para anexar ao site serverless compute, clique no menu suspenso Connect (Conectar ) no site Notebook e selecione serverless. Para o novo Notebook, o compute anexado é automaticamente padronizado para serverless na execução do código se nenhum outro recurso tiver sido selecionado.
Selecione uma política de orçamento para seu uso sem servidor
Prévia
Esse recurso está em Pré-lançamento público.
As políticas de orçamento permitem que sua organização aplique tags personalizadas no uso do serverless para atribuição de faturamento granular.
Se o seu workspace usa políticas de orçamento para atribuir o uso do serverless, o senhor pode selecionar a política de orçamento que deseja aplicar ao Notebook. Se o senhor estiver atribuído a apenas uma política orçamentária, essa política será selecionada por default.
Para selecionar a política de orçamento antes de o senhor se conectar a serverless compute:
Na interface do usuário do Notebook, clique em Connect dropdown.
Clique em Mais...
Selecione sem servidor e, em seguida, selecione a política de orçamento.
Clique em começar e anexar.
O senhor pode selecionar a política de orçamento depois que o Notebook estiver conectado ao site serverless compute usando o painel lateral Environment:
Na interface do usuário do Notebook, clique no painel lateral Environment (Ambiente) .
Em Budget policy (Política de orçamento ), selecione a política de orçamento que deseja aplicar ao seu Notebook.
Clique em Aplicar.
A partir desse momento, todo o uso do seu Notebook herdará a política de orçamento personalizada tags.
Observação
Se o Notebook for originário de um repositório Git ou não tiver uma política orçamentária atribuída, ele será default atribuído à última política orçamentária escolhida na próxima vez em que for anexado ao serverless compute.
view percepções de consulta
serverless compute para Notebook e Job usa percepções de consulta para avaliar o desempenho da execução do Spark. Depois de executar uma célula em um Notebook, o senhor pode view percepções relacionadas às consultas SQL e Python clicando no link See desempenho.
O senhor pode clicar em qualquer uma das declarações Spark para view as métricas de consulta. A partir daí, o senhor pode clicar em See query profile (Ver perfil da consulta) para ver uma visualização da execução da consulta. Para obter mais informações sobre perfis de consulta, consulte Perfil de consulta.
Observação
Para view percepções de desempenho para sua execução de trabalho, consulte visualizar percepções de consulta de execução de trabalho.
Histórico de consultas
Todas as consultas executadas no site serverless compute também serão registradas na página de histórico de consultas do site workspace. Para obter informações sobre a história da consulta, consulte História da consulta.
Limitações de entendimento da consulta
O perfil de consulta só fica disponível após o término da execução da consulta.
As métricas são atualizadas em tempo real, embora o perfil da consulta não seja mostrado durante a execução.
Somente os seguintes status de consulta são abordados: RUNNING, CANCELED, FAILED, FINISHED.
As consultas em execução não podem ser canceladas na página de histórico de consultas. Eles podem ser cancelados no Notebook ou no Job.
As métricas detalhadas não estão disponíveis.
O download do Query Profile não está disponível.
O acesso ao site Spark UI não está disponível.
O texto da declaração contém apenas a última linha que foi executada. No entanto, pode haver várias linhas anteriores a essa linha que foram executadas como parte da mesma declaração.