Bagikan melalui


Referensi properti DLT

Artikel ini menyediakan referensi untuk spesifikasi pengaturan DLT JSON dan properti tabel di Azure Databricks. Untuk detail selengkapnya tentang menggunakan berbagai properti dan konfigurasi ini, lihat artikel berikut ini:

konfigurasi jalur DLT

Bidang
id
Jenis: string
Pengidentifikasi unik global untuk pipa ini. Pengidentifikasi ditetapkan oleh sistem dan tidak dapat diubah.
name
Jenis: string
Nama yang mudah digunakan untuk alur ini. Nama dapat digunakan untuk mengidentifikasi pekerjaan pipeline di antarmuka pengguna.
configuration
Jenis: object
Daftar pengaturan opsional untuk ditambahkan ke konfigurasi Spark dari cluster yang akan menjalankan pipeline. Pengaturan ini dibaca oleh runtime DLT dan tersedia pada kueri pipeline melalui konfigurasi Spark.
Elemen harus diformat sebagai pasangan key:value.
libraries
Jenis: array of objects
Sekumpulan notebook yang berisi kode pipeline dan artefak yang diperlukan.
clusters
Jenis: array of objects
Sekumpulan spesifikasi untuk kluster menjalankan jalur pemrosesan.
Jika tidak ditentukan, pipeline akan memilih konfigurasi kluster default secara otomatis untuk alur tersebut.
development
Jenis: boolean
Indikator yang menunjukkan apakah akan menjalankan pipeline di
mode development atau production.
Nilai defaultnya adalah true
notifications
Jenis: array of objects
Array spesifikasi opsional untuk pemberitahuan email saat pembaruan pipeline selesai, gagal dengan kesalahan yang dapat diulang, gagal dengan kesalahan yang tidak dapat diulang, atau alur kerja gagal.
continuous
Jenis: boolean
Bendera yang menunjukkan apakah akan menjalankan pipeline secara terus-menerus.
Nilai defaultnya adalah false.
catalog
Jenis: string
Nama katalog default untuk pipeline, di mana semua himpunan data dan metadata untuk pipeline tersebut diterbitkan. Mengatur nilai ini akan mengaktifkan Unity Catalog untuk pipeline.
Jika dibiarkan tidak diatur, alur akan menerbitkan ke metastore Hive lama menggunakan lokasi yang ditentukan dalam storage.
Dalam mode penerbitan lama, menentukan katalog yang berisi skema target di mana semua himpunan data dari alur kerja saat ini diterbitkan. Lihat skema LIVE (versi lama).
schema
Jenis: string
Nama skema default untuk pipa, di mana semua himpunan data dan metadata dalam skema default pipa diterbitkan secara default. Lihat Atur katalog target dan skema.
target (warisan)
Jenis: string
Nama skema target tempat semua himpunan data yang ditentukan dalam alur saat ini diterbitkan.
Mengatur target alih-alih schema mengonfigurasi jalur untuk menggunakan mode penerbitan lama. Lihat skema LIVE (warisan).
storage (warisan)
Jenis: string
Lokasi di DBFS atau penyimpanan cloud tempat data output dan metadata yang diperlukan untuk eksekusi alur disimpan. Tabel dan metadata disimpan dalam subdirektori lokasi ini.
Ketika pengaturan storage tidak ditentukan, sistem akan default ke lokasi di dbfs:/pipelines/.
Pengaturan storage tidak dapat diubah setelah pipa saluran dibuat.
channel
Jenis: string
Versi runtime DLT yang akan digunakan. Nilai yang didukung adalah:
  • preview untuk menguji alur Anda dengan perubahan yang akan datang pada versi runtime.
  • current untuk menggunakan versi runtime saat ini.

Bidang channel bersifat opsional. Nilai defaultnya adalah
current. Databricks merekomendasikan penggunaan versi runtime saat ini untuk beban kerja produksi.
edition
Ketik string
Edisi produk DLT untuk menjalankan alur kerja. Pengaturan ini memungkinkan Anda memilih edisi produk terbaik berdasarkan persyaratan alur Anda:
  • CORE untuk menjalankan beban kerja pengambilan data streaming.
  • PRO untuk menjalankan beban kerja ingestion streaming dan penangkapan perubahan data (CDC).
  • ADVANCED untuk menjalankan beban kerja ingest streaming, beban kerja CDC, dan beban kerja yang memerlukan ekspektasi DLT untuk memberlakukan batasan kualitas data.

Bidang edition bersifat opsional. Nilai defaultnya adalah
ADVANCED.
photon
Jenis: boolean
Sebuah indikator yang menunjukkan apakah akan menggunakan Apa itu Photon? untuk menjalankan pipeline. Photon adalah mesin Spark berperforma tinggi Azure Databricks. Saluran yang diaktifkan oleh Photon dikenai tarif yang berbeda dari saluran non-Photon.
Bidang photon bersifat opsional. Nilai defaultnya adalah false.
pipelines.maxFlowRetryAttempts
Jenis: int
Jika kegagalan yang dapat diulang terjadi selama pembaruan alur, ini adalah jumlah maksimum kali untuk mencoba kembali alur sebelum gagal memperbarui alur
Default: Dua kali percobaan ulang. Ketika terjadi kegagalan yang dapat diulang, runtime DLT mencoba menjalankan proses tersebut sebanyak tiga kali, termasuk percobaan awal.
pipelines.numUpdateRetryAttempts
Jenis: int
Jika kegagalan yang dapat diulang terjadi selama pembaruan, jumlah maksimum untuk mencoba kembali pembaruan sebelum pembaruan gagal secara permanen adalah sebagai berikut. Upaya ulang dilakukan sebagai pembaruan penuh.
Parameter ini hanya berlaku untuk alur yang berjalan dalam mode produksi. Percobaan ulang tidak dicoba jika alur Anda berjalan dalam mode pengembangan atau saat Anda menjalankan pembaruan Validate.
Bawaan
  • Lima untuk pipeline yang dipicu.
  • Tidak terbatas untuk alur berkelanjutan.

properti tabel DLT

Selain properti tabel yang didukung oleh Delta Lake, Anda bisa mengatur properti tabel berikut ini.

Properti tabel
pipelines.autoOptimize.managed
Bawaan: true
Mengaktifkan atau menonaktifkan pengoptimalan terjadwal tabel ini secara otomatis.
pipelines.autoOptimize.zOrderCols
Standar: Tidak ada
String opsional yang berisi daftar nama kolom yang dipisahkan dengan koma untuk mengurutkan tabel ini dengan z-order. Misalnya, pipelines.autoOptimize.zOrderCols = "year,month"
pipelines.reset.allowed
Bawaan: true
Mengontrol apakah refresh penuh diizinkan untuk tabel ini.

Interval pemicu jalur kerja

Anda dapat menentukan interval pemicu alur untuk seluruh alur DLT atau sebagai bagian dari deklarasi himpunan data. Silakan lihat Menetapkan interval pemicu untuk alur pipa berkelanjutan.

pipelines.trigger.interval
Pengaturan bawaan didasarkan pada jenis alur.
  • Lima detik untuk kueri streaming.
  • Satu menit untuk kueri lengkap saat semua data input berasal dari sumber Delta.
  • Diperlukan sepuluh menit untuk kueri lengkap ketika beberapa sumber data mungkin bukan Delta.

Nilainya adalah angka ditambah unit waktu. Berikut ini adalah unit waktu yang valid:
  • second, seconds
  • minute, minutes
  • hour, hours
  • day, days

Anda dapat menggunakan unit tunggal atau jamak saat menentukan nilai, misalnya:
  • {"pipelines.trigger.interval" : "1 hour"}
  • {"pipelines.trigger.interval" : "10 seconds"}
  • {"pipelines.trigger.interval" : "30 second"}
  • {"pipelines.trigger.interval" : "1 minute"}
  • {"pipelines.trigger.interval" : "10 minutes"}
  • {"pipelines.trigger.interval" : "10 minute"}

Atribut Kluster yang tidak dapat diatur pengguna

Karena DLT mengelola siklus hidup kluster, banyak pengaturan kluster diatur oleh DLT dan tidak dapat dikonfigurasi secara manual oleh pengguna, baik dalam konfigurasi alur atau dalam kebijakan kluster yang digunakan oleh alur. Tabel berikut mencantumkan pengaturan ini dan mengapa tidak dapat diatur secara manual.

Bidang
cluster_name
DLT mengatur nama kluster yang digunakan untuk menjalankan pembaruan alur. Nama-nama ini tidak dapat digantikan.
data_security_mode
access_mode
Nilai-nilai ini secara otomatis diatur oleh sistem.
spark_version
Kluster DLT berjalan pada versi kustom Databricks Runtime yang terus diperbarui untuk menyertakan fitur terbaru. Versi Spark sudah dibundel dengan versi Databricks Runtime dan tidak dapat diubah.
autotermination_minutes
Karena DLT mengatur logika penghentian otomatis dan logika penggunaan ulang kluster, waktu penghentian otomatis kluster tidak dapat diubah.
runtime_engine
Meskipun Anda dapat mengontrol bidang ini dengan mengaktifkan Photon untuk alur Anda, Anda tidak dapat mengatur nilai ini secara langsung.
effective_spark_version
Nilai ini secara otomatis diatur oleh sistem.
cluster_source
Bidang ini diatur oleh sistem dan hanya bisa dibaca.
docker_image
Karena DLT mengelola siklus hidup kluster, Anda tidak dapat menggunakan kontainer kustom dengan kluster alur.
workload_type
Nilai ini diatur oleh sistem dan tidak dapat digantikan.