Cuando trabajamos con , los errores son inevitables. Mientras que Databricks proporciona notificaciones integradas para errores de trabajo, estas alertas a menudo son y puede no adaptarse a necesidades específicas de informes o formatación.Un enfoque más flexible y rentable es configurar que incluyen detalles de tuberías y mensajes de error en un formato estructurado, como un apéndice de Excel. Databricks pipelines and workflows not customizable custom email notifications Este blog recorre los enfoques para implementar notificaciones personalizadas utilizando , de , de , y . SMTP SendGrid Azure Logic Apps Microsoft Graph API Why Custom Notifications? 
 
 
 
 
 Formatación flexible: Incluye metadatos de tubería, mensajes de error y detalles de tiempo de ejecución. Anexos: Compartir informes estructurados (Excel, CSV, etc.) en lugar de texto simple. Eficiencia de costes: Evite soluciones de seguimiento adicionales de terceros. Opciones de integración: Se conecta fácilmente a la infraestructura de correo electrónico existente. Approach 1: SMTP-Based Notifications Uso Con Python dentro de un notebook de Databricks, puede generar un informe de Excel y enviarlo por correo electrónico cada vez que un tubo falla. SMTP Example Implementation import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email.mime.text import MIMEText
from email import encoders
from io import BytesIO
import pandas as pd

#Sample pipeline history
df = spark.createDataFrame([ ('pipeline1', 'success', '7min'), ('pipeline1', 'fail', '3min'), ('pipeline1', 'success', '10min') ], ["PipelineName", "Status", "Duration"])

# Convert DataFrame to Excel
output = BytesIO() 
with pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter') as writer: 
df_pd = df.toPandas() 
df_pd.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') 
workbook = writer.book 
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
 # Apply formatting
header_format = workbook.add_format({
    'bold': True,
    'bg_color': '#FFF00',
    'border': 1,
    'align': 'center',
    'valign': 'vcenter'
})
for col_num, value in enumerate(df_pd.columns):
    worksheet.write(0, col_num, value.upper(), header_format)

cell_format = workbook.add_format({'border': 1})
for row in range(1, len(df_pd) + 1):
    for col in range(len(df_pd.columns)):
        worksheet.write(row, col, df_pd.iloc[row-1, col], cell_format)

for i, col in enumerate(df_pd.columns):
    worksheet.set_column(i, i, 20)
output.seek(0)

# Email configuration
sender = "from@example.com"
receiver = "to@example.com"
subject = "Pipeline Execution Report"
body = """Hello Team,

Please find the attachment of the latest pipeline report.

Thanks,
Pipeline Team"""

msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = sender
msg['To'] = receiver
msg['Subject'] = subject
msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))

part = MIMEBase('application', 'vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet')
part.set_payload(output.read())
encoders.encode_base64(part)
part.add_header('Content-Disposition', 'attachment; filename="pipeline_report.xlsx"')
msg.attach(part)

smtp_server = "smtp.office.com"
smtp_port = 587

with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as server:
    server.starttls()
    server.login(sender, "sender_password")
    server.send_message(msg)

print("Email sent successfully with Excel attachment")
 Scheduling Notifications Puede automatizar el desencadenante de notificaciones programando el cuaderno: Option 1: Databricks Jobs 
 
 
 
 Crear o editar un trabajo de Databricks. Añade una dependencia de tareas para que el script de notificaciones solo se ejecute si la tarea anterior falla. Esto asegura que los detalles de los errores se capturan y se reportan de inmediato. Option 2: Azure Logic Apps 
 
 
 
 Configurar una aplicación de lógica que escuche fallos de tuberías. Pasar los detalles de la tubería y los anexos a través de una llamada de API en formato JSON. Logic Apps maneja los mecanismos de entrega de correo electrónico y retry. Conclusion Mientras que Databricks proporciona notificaciones básicas de fallos, ampliándolas con Se asegura: custom SMTP or Logic App workflows 
 
 
 
 Informes ricos y formalizados. Visibilidad del equipo con contexto detallado. Integración sin problemas con las herramientas de comunicación empresarial. Este enfoque es rentable, escalable y fácilmente adaptable para el monitoreo de tuberías a gran escala.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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Notificaciones de correo electrónico personalizadas para fallas de tuberías de Databricks

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