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Lección 3 de 5
Widgets y parámetros de tareas
Los parámetros de Job y widgets convierten una ejecución en un contrato reproducible, no en una colección de valores editados a mano.
- Duración
- 17 min aprox.
- Objetivo
- Los parámetros de Job y widgets convierten una ejecución en un contrato reproducible, no en una colección de valores editados a mano.
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Notebooks, SQL, Python y PySpark en el workspace
Trabaja con notebooks y archivos como código mantenible, reproducible y parametrizable.
- Distinguir SQL, Python y PySpark por carga
- Gestionar parámetros y dependencias
- Evitar estado oculto en notebooks
03OperaciónWidgets y parámetros de tareas
Los parámetros de Job y widgets convierten una ejecución en un contrato reproducible, no en una colección de valores editados a mano.
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Widgets y parámetros de tareas
Los parámetros de Job y widgets convierten una ejecución en un contrato reproducible, no en una colección de valores editados a mano.
Un widget recibe valores de texto en un notebook y puede ser alimentado por parámetros de tarea. Conviene validar formato, rango y valores permitidos al comienzo para fallar antes de modificar datos.
Los parámetros deben representar variación de ejecución, como fecha o catálogo objetivo; secretos y credenciales no deben viajar como texto. Para compartir valores pequeños entre tareas se usan task values, mientras que datasets se publican en almacenamiento gobernado.
Modelo mental
Un parámetro es parte del contrato de una ejecución: tiene nombre, origen, tipo esperado, valor permitido y efecto. Un widget es solo una interfaz para recibir valores en un notebook; no debe convertirse en almacenamiento de configuración ni en secreto. Los parámetros de Job se resuelven para un run y pueden transmitirse a tareas compatibles. La transformación convierte cadenas recibidas en tipos de dominio y falla pronto si son inválidas. Separar parámetros de datos evita pasar grandes payloads por la orquestación: una fecha, ruta o identificador referencia entradas persistidas; la tabla o Volume contiene el dataset. Así una ejecución puede reconstruirse leyendo run, código y valores registrados.
Valor declarado y registrado que configura una ejecución o tarea concreta.
Permite reusar código y reconstruir por qué un run procesó una entrada determinada.Control de notebook que expone un valor textual a la sesión interactiva o parametrizada.
Es una interfaz de entrada, no un sistema de tipos ni un almacén de secretos.Expresión que resuelve metadatos del run o valores producidos por tareas en tiempo de ejecución.
Conecta tareas sin valores manuales y mantiene trazabilidad del contexto.from datetime import date
dbutils.widgets.text("process_date", "")
raw = dbutils.widgets.get("process_date")
process_date = date.fromisoformat(raw)
if process_date > date.today():
raise ValueError("process_date no puede ser futura")El Job puede pasar process_date sin editar el notebook.
Puntos clave
- Los widgets reciben strings
- Valida parámetros antes de escribir
- No uses task values para transportar datasets
Evita
- Leer un widget sin validar su tipo
- Incluir contraseñas directamente en parámetros del Job
Recuerdo activo