Cómputo sin servidor para notebooks

En este artículo se explica cómo usar la computación sin servidor para notebooks. Para obtener información sobre el uso del proceso sin servidor para trabajos, consulte Ejecución de trabajos de Lakeflow con proceso sin servidor para flujos de trabajo.

Para obtener información sobre cómo usar cómputo sin servidor en cuadernos, consulte Precios de Databricks.

Requisitos

• Su área de trabajo debe estar habilitada para Unity Catalog.

• El área de trabajo debe estar en una región admitida para la computación sin servidor.

Adjuntar un notebook a recursos de computación sin servidor

Si el área de trabajo está habilitada para la computación interactiva sin servidor, todos los usuarios del área de trabajo tienen acceso a la computación sin servidor para cuadernos. No se requieren permisos adicionales.

Para adjuntar al cómputo sin servidor, haga clic en el menú desplegable de cómputo en el cuaderno y seleccione Sin Servidor. En el caso de los cuadernos nuevos, el proceso adjunto pasa automáticamente al modo sin servidor cuando se ejecuta el código si no se ha seleccionado ningún otro recurso.

Visualización de información de consulta

El cómputo sin servidor para cuadernos y trabajos usa insights de consulta para evaluar el rendimiento de la ejecución de Spark. Después de ejecutar una celda en un cuaderno, puede ver las conclusiones relacionadas con las consultas SQL y Python haciendo clic en el vínculo Ver rendimiento.

Puede hacer clic en cualquiera de las instrucciones de Spark para ver las métricas de consulta. Desde allí puede hacer clic en Ver perfil de consulta para ver una visualización de la ejecución de la consulta. Para más información sobre los perfiles de consulta, consulte Perfil de consulta.

Historial de consultas

Todas las consultas que se realicen en el cómputo sin servidor serán registradas también en la página del historial de consultas del área de trabajo. Para obtener información sobre el historial de consultas, consulte Historial de consultas.

Limitaciones de información de consultas

• El perfil de consulta solo está disponible una vez finalizada la ejecución de la consulta.
• Las métricas se actualizan en directo aunque el perfil de consulta no se muestra durante la ejecución.
• Solo se cubren los siguientes estados de consulta: EN EJECUCIÓN, CANCELADO, FALLIDO, FINALIZADO.
• No se pueden cancelar las consultas en ejecución desde la página del historial de consultas. Se pueden cancelar en cuadernos o trabajos.
• Las métricas detalladas no están disponibles.
• La descarga del perfil de consulta no está disponible.
• El acceso a la interfaz de usuario de Spark no está disponible.
• El texto de la instrucción solo contiene la última línea que se ejecutó. Sin embargo, puede haber varias líneas anteriores a esta línea que se ejecutaron como parte de la misma instrucción.

Protección contra exceso de gasto en arquitectura sin servidor

Para controlar las consultas de ejecución prolongada, los cuadernos sin servidor tienen un tiempo de espera de ejecución predeterminado de 2,5 horas (9000 segundos). Las consultas que superan el tiempo de espera se cancelan.

Configuración del tiempo de espera para todos los cuadernos del área de trabajo

Los administradores del área de trabajo pueden cambiar el tiempo de espera de ejecución predeterminado para cuadernos sin servidor. En la configuración de administración del espacio de trabajo, vaya a Configuración>Proceso y, en la sección Interactivo sin servidor, configure la opción Tiempo de espera de ejecución interactiva sin servidor. Los cambios tardan aproximadamente 5 minutos en propagarse.

Modificar el tiempo de espera para un único notebook

Para invalidar el valor predeterminado del área de trabajo para un cuaderno individual, establezca spark.databricks.execution.timeout en el cuaderno. El valor por cuaderno tiene prioridad sobre la configuración del área de trabajo. Consulte Configuración de las propiedades de Spark para cuadernos y trabajos sin servidor.