Komputasi tanpa server untuk buku catatan

Artikel ini menjelaskan cara menggunakan komputasi tanpa server untuk buku catatan. Untuk informasi tentang menggunakan komputasi tanpa server untuk pekerjaan, lihat Menjalankan pekerjaan Azure Databricks Anda dengan komputasi tanpa server untuk alur kerja.

Untuk informasi harga, lihat Harga Databricks.

Persyaratan

• Ruang kerja Anda perlu diaktifkan untuk Katalog Unity.
• Ruang kerja Anda harus berada di wilayah yang didukung. Lihat Wilayah Azure Databricks.
• Akun Anda harus diaktifkan untuk komputasi tanpa server. Lihat Mengaktifkan komputasi tanpa server.

Melampirkan buku catatan ke komputasi tanpa server

Jika ruang kerja Anda diaktifkan untuk komputasi interaktif tanpa server, semua pengguna di ruang kerja memiliki akses ke komputasi tanpa server untuk buku catatan. Tidak diperlukan izin tambahan.

Untuk menyambungkan ke komputasi serverless, klik menu drop-down Sambungkan di notebook dan pilih Serverless. Untuk notebook baru, komputasi terlampir secara otomatis default ke tanpa server setelah eksekusi kode jika tidak ada sumber daya lain yang dipilih.

Pilih kebijakan anggaran untuk penggunaan tanpa server Anda

Kebijakan anggaran memungkinkan organisasi Anda menerapkan tag kustom pada penggunaan tanpa server untuk atribusi penagihan terperinci.

Jika ruang kerja Anda menggunakan kebijakan anggaran untuk mengaitkan penggunaan tanpa server, Anda bisa memilih kebijakan anggaran yang ingin Anda terapkan ke buku catatan. Jika pengguna hanya ditetapkan ke satu kebijakan anggaran, kebijakan tersebut akan dipilih secara default.

Anda dapat memilih kebijakan anggaran setelah buku catatan Anda tersambung ke komputasi tanpa server dengan menggunakan panel samping Environment:

1. Di UI buku catatan, klik panel Environment side panelsisi Lingkungan .
2. Di bawah kebijakan anggaran pilih kebijakan anggaran yang ingin Anda terapkan ke buku catatan Anda.
3. Klik Terapkan.

Sejak saat itu, semua penggunaan dari buku catatan Anda akan mewarisi tag kustom kebijakan anggaran.

Mengonfigurasi memori tinggi untuk beban kerja tanpa server Anda

Jika Anda memerlukan lebih banyak memori untuk menjalankan beban kerja tanpa server, Anda dapat mengonfigurasi notebook Anda untuk menggunakan ukuran memori yang lebih tinggi. Penggunaan tanpa server dengan memori tinggi memiliki tingkat emisi DBU yang lebih tinggi daripada memori standar.

1. Di UI buku catatan, klik panel Environment side panelsisi Lingkungan .
2. Di bawah Memori, pilih Memori tinggi.
3. Klik Terapkan.

Pengaturan ini juga berlaku untuk tugas pekerjaan buku catatan, yang berjalan menggunakan preferensi memori buku catatan. Memperbarui preferensi memori di notebook memengaruhi eksekusi pekerjaan berikutnya.

Menampilkan wawasan kueri

Komputasi tanpa server untuk notebook dan pekerjaan menggunakan wawasan kueri untuk menilai performa eksekusi Spark. Setelah menjalankan sel di buku catatan, Anda bisa menampilkan wawasan yang terkait dengan kueri SQL dan Python dengan mengklik tautan Lihat performa .

Anda dapat mengklik salah satu pernyataan Spark untuk menampilkan metrik kueri. Dari sana Anda bisa mengklik Lihat profil kueri untuk melihat visualisasi eksekusi kueri. Untuk informasi selengkapnya tentang profil kueri, lihat Profil kueri.

Riwayat Kueri

Semua kueri yang dijalankan pada komputasi tanpa server juga akan direkam di halaman riwayat kueri ruang kerja Anda. Untuk informasi tentang riwayat kueri, lihat Riwayat kueri.

Batasan wawasan kueri

• Profil kueri hanya tersedia setelah eksekusi kueri berakhir.
• Metrik diperbarui secara langsung meskipun profil kueri tidak ditampilkan selama eksekusi.
• Hanya status kueri berikut yang tercakup: BERJALAN, DIBATALKAN, GAGAL, SELESAI.
• Menjalankan kueri tidak dapat dibatalkan dari halaman riwayat kueri. Mereka dapat dibatalkan di buku catatan atau pekerjaan.
• Metrik verbose tidak tersedia.
• Unduhan Profil Kueri tidak tersedia.
• Akses ke antarmuka pengguna Spark tidak tersedia.
• Teks pernyataan hanya berisi baris terakhir yang dijalankan. Namun, mungkin ada beberapa baris sebelum baris ini yang dijalankan sebagai bagian dari pernyataan yang sama.