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Jobs

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Lección 5 de 5

Retries, timeout y notificaciones

Run history, repairs y alertas convierten un DAG fallido en una recuperación auditable.

17 min aprox.

Detalles

Lakeflow Jobs: DAG, tareas y triggers

Convierte ejecuciones manuales en workflows parametrizados, idempotentes y observables.

Reto observable

Define un DAG parametrizado con trigger, retry y dependencias, y demuestra una recuperación parcial que no repite efectos ya confirmados.

Al terminar podrás
  • Diseñar un DAG con paralelismo seguro
  • Configurar tareas, parámetros y dependencias
  • Elegir triggers temporales o dirigidos por datos
Prerrequisitos
m09
Última revisión
25 ago 2026
Nivel
Associate + Professional
Ruta relacionada
core
Dominios blueprint
Working with Lakeflow Jobs · Orchestration
Estado
Revisión editorial interna
Fuentes principales
Lakeflow Jobs · Control flow
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05
Decisión de diseño

Retries, timeout y notificaciones

Run history, repairs y alertas convierten un DAG fallido en una recuperación auditable.

Repair run reejecuta tareas fallidas y dependientes sin repetir éxitos innecesarios; parameter override permite corregir una partición.

Las alertas deben indicar owner, run y acción. Spark UI atiende ejecución; run history atiende tendencia y estado del workflow.

SQLHistorial en system table
SELECT job_id, run_id, result_state, period_start_time
FROM system.lakeflow.job_run_timeline
ORDER BY period_start_time DESC;

Une jobs para obtener nombre y segmenta por workspace.

¿Qué evita repetir tareas ya correctas?

Profundiza

Run history explica el estado del workflow; Spark UI explica la ejecución distribuida dentro de tareas Spark; alertas movilizan a un owner; repair run recupera un subconjunto conservando éxitos previos. Estas superficies responden preguntas diferentes y deben formar un runbook. Primero se identifica job, run, task e intento; después se clasifica si el fallo es de orquestación, dependencia, datos, compute o plan. Repair no corrige una causa y no debe pulsarse antes de verificar idempotencia. Las system tables de Lakeflow permiten analizar tendencias y SLA más allá de la retención visual disponible. Una alerta útil incluye impacto, enlace, owner y primera acción, no solo el texto FAILED.

Repair run

Reejecución selectiva de tareas fallidas o elegidas y de sus dependientes dentro de un run existente.

Reduce tiempo y riesgo al conservar trabajo exitoso, siempre que las fronteras de tareas sean idempotentes.
Run history

Registro de ejecuciones, estados, parámetros, intentos y tiempos de Jobs disponible para diagnóstico y auditoría.

Localiza dónde falló el workflow antes de investigar detalles de compute o datos.
Runbook

Procedimiento operativo versionado que conecta síntomas, evidencia, owner, decisión de recuperación y criterios de cierre.

Hace que una alerta se convierta en una respuesta consistente en lugar de improvisación personal.
Resumen

Puntos clave

  • Repair preserva éxitos
  • Override corrige el run
  • Alertas deben ser accionables

Evita

  • Relanzar todo tras una única tarea fallida
  • Alerta sin enlace al run

Vista de lectura · sin ejecución

Learn Databricks

Learn Databricks · commit 08c378c

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Módulo 10

Contenido del módulo