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Lección 3 de 5
Parámetros y task values
Retries, if/else y for-each modelan recuperación y control flow sin duplicar lógica.
- Duración
- 17 min aprox.
- Objetivo
- Retries, if/else y for-each modelan recuperación y control flow sin duplicar lógica.
- Siguiente paso
- Continuar con la siguiente lección
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Lakeflow Jobs: DAG, tareas y triggers
Convierte ejecuciones manuales en workflows parametrizados, idempotentes y observables.
- Diseñar un DAG con paralelismo seguro
- Configurar tareas, parámetros y dependencias
- Elegir triggers temporales o dirigidos por datos
03OperaciónParámetros y task values
Retries, if/else y for-each modelan recuperación y control flow sin duplicar lógica.
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Parámetros y task values
Retries, if/else y for-each modelan recuperación y control flow sin duplicar lógica.
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- Dificultad
- Associate + Professional
- Prerrequisitos
- m09
Retry atiende fallos transitorios si la tarea es idempotente; if/else evalúa una condición y for-each repite sobre una lista acotada.
Una rama no sustituye validación de datos y un bucle masivo puede crear demasiadas tareas.
Modelo mental
Retries recuperan fallos transitorios; if/else elige una rama por una condición; for each repite una tarea parametrizada sobre una colección acotada. Son primitivas de control flow, no sustitutos de lógica de datos ni de un diseño idempotente. Un retry seguro presupone que volver a ejecutar la tarea no duplica efectos. La condición debe depender de un valor pequeño y estable, no del estado invisible de una sesión. Un loop necesita límite de concurrencia, identidad por elemento y estrategia para fallos parciales. Modelar estos caminos en Jobs hace visibles intentos y ramas; esconderlos en un gran notebook reduce observabilidad y obliga a repetir trabajo ya correcto.
Nuevo intento automático de una tarea fallida bajo una política de número, intervalo y timeout determinada.
Solo es seguro cuando los efectos de la tarea son idempotentes y el error puede ser transitorio.Nodo de control que evalúa dos operandos y determina qué dependencias de outcome quedan habilitadas.
Hace visible una decisión operacional como publicar, cuarentenizar o detener según una métrica pequeña.Control que ejecuta una tarea anidada por cada elemento de una colección parametrizada con concurrencia limitada.
Simplifica backfills o fan-out acotados sin confundir orquestación con paralelismo de filas de Spark.task_key: publish
max_retries: 2
min_retry_interval_millis: 60000
timeout_seconds: 1800Clasifica errores permanentes para no reintentarlos inútilmente.
Puntos clave
- Retry exige idempotencia
- If/else decide rutas
- For-each requiere límites
Evita
- Retry de append no idempotente
- For-each con miles de elementos
Recuerdo activo