Serverlös beräkning för notebook-filer

Den här artikeln beskriver hur du använder serverlös beräkning för notebook-filer. Information om hur du använder serverlös beräkning för jobb finns i Köra lakeflow-jobb med serverlös beräkning för arbetsflöden.

Prisinformation finns i Databricks-priser.

Krav

• Arbetsytan måste vara aktiverad för Unity Catalog.
• Din arbetsyta måste finnas i en region som stöds för serverlös beräkning. Se Azure Databricks-regioner.

Koppla en notebook-fil till serverlös beräkning

Om din arbetsyta är aktiverad för serverlös interaktiv beräkning har alla användare på arbetsytan åtkomst till serverlös beräkning för notebook-filer. Inga ytterligare behörigheter krävs.

Om du vill ansluta till den serverlösa beräkningen klickar du på den nedrullningsbara menyn Anslut i anteckningsboken och väljer Serverlös. För nya notebook-filer är den anslutna beräkningen automatiskt serverlös vid kodkörning om ingen annan resurs har valts.

Visa frågeinsikter

Serverlös beräkning för notebook-filer och jobb använder frågeinsikter för att utvärdera Spark-körningsprestanda. När du har kört en cell i en notebook-fil kan du visa insikter relaterade till SQL- och Python-frågor genom att klicka på länken Se prestanda .

Du kan klicka på någon av Spark-uttrycken för att visa frågemåtten. Därifrån kan du klicka på Se frågeprofil för att se en visualisering av frågekörningen. Mer information om frågeprofiler finns i Frågeprofil.

Frågehistorik

Alla frågor som körs på serverlös beräkning registreras också på arbetsytans frågehistoriksida. Information om frågehistorik finns i Frågehistorik.

Frågeinsiktsbegränsningar

• Frågeprofilen är endast tillgänglig när frågekörningen har avslutats.
• Mått uppdateras live även om frågeprofilen inte visas under körningen.
• Endast följande frågestatusar omfattas: RUNNING, CANCELED, FAILED, FINISHED.
• Det går inte att avbryta frågor som körs från frågehistoriksidan. De kan avbrytas i notebook-filer eller jobb.
• Utförliga mått är inte tillgängliga.
• Nedladdningen av frågeprofilen är inte tillgänglig.
• Åtkomst till Spark-användargränssnittet är inte tillgänglig.
• Instruktionstexten innehåller bara den sista raden som kördes. Det kan dock finnas flera rader före den här raden som kördes som en del av samma instruktion.

Serverlöst överförbrukningsskydd

För att kontrollera tidskrävande frågor har serverlösa notebooks en standardtidsgräns för exekvering på 2,5 timmar. Du kan manuellt ställa in tidsgränsen genom att konfigurera spark.databricks.execution.timeout i notebook-en. Se Konfigurera Spark-egenskaper för serverlösa anteckningsböcker och jobb.