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Lakeflow 可观察性:从 UI 监控到深度分析.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718675 2025-06-22 57页 6.71MB

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本文主要介绍了Databricks的Lakeflowobservability工具,涵盖了从UI监控到深度分析的功能。以下是关键点: 1. **监控与警报**:提供统一的工具来组织、管理和监控工作空间中的作业和管道,包括搜索、近期访问和收藏功能,以及失败时的通知和SQL警报。 2. **数据质量**:通过期望、数据分析和数据质量工具,实施数据质量控制,确保数据符合公司标准。 3. **根因分析**:使用时间线视图、查询性能分析和管道事件日志,定位并优化性能瓶颈。 4. **规模化监控**:通过系统表对跨区域工作负载进行历史数据分析,以优化使用和成本。 5. **工具定位**:针对数据工程师、DevOps和管理员,提供不同的监控和优化工具。 文章中提到核心数据包括:超过300万次每月的查询,以及系统表的延迟改进,表明了Lakeflowobservability工具的广泛使用和持续改进。
"如何高效监控Lakeflow作业?" "数据质量监控怎么做才到位?" "深入分析,Lakeflow能帮你解决哪些痛点?"
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