जब आप काम करते हैं जबकि Databricks कार्य विफलताओं के लिए अंतर्निहित सूचनाएं प्रदान करता है, ये चेतावनी अक्सर और विशिष्ट रिपोर्टिंग या प्रारूपण आवश्यकताओं के अनुरूप नहीं हो सकता है. एक अधिक लचीला और लागत प्रभावी दृष्टिकोण जिसमें एक संरचित प्रारूप में पाइपलाइन विवरण और त्रुटि संदेश शामिल हैं, जैसे कि एक Excel संलग्नक। Databricks pipelines and workflows not customizable custom email notifications यह ब्लॉग अनुकूलित सूचनाओं को लागू करने के दृष्टिकोणों के माध्यम से चलता है , , और . SMTP SendGrid Azure Logic Apps Microsoft Graph API Why Custom Notifications? 
 
 
 
 
 लचीला प्रारूपण: पाइपलाइन मेटाडेटा, त्रुटि संदेश और रनटाइम विवरण शामिल हैं। संलग्नक: साधारण पाठ के बजाय संरचित रिपोर्टों (Excel, CSV, आदि) को साझा करें। लागत प्रभावी: अतिरिक्त तृतीय-पक्ष निगरानी समाधानों से बचें। एकीकरण विकल्प: मौजूदा ईमेल बुनियादी ढांचे को आसानी से जोड़ें। Approach 1: SMTP-Based Notifications का उपयोग एक Databricks नोटबुक के अंदर Python के साथ, आप एक Excel रिपोर्ट उत्पन्न कर सकते हैं और एक पाइपलाइन विफल होने पर इसे ईमेल के माध्यम से भेज सकते हैं। 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 आप नोटबुक की योजना बनाकर सूचना ट्रिगर को स्वचालित कर सकते हैं: Option 1: Databricks Jobs 
 
 
 
 एक Databricks नौकरी बनाएं या संपादित करें। एक कार्य निर्भरता जोड़ें ताकि नोटिस स्क्रिप्ट केवल तब चलाया जा सके जब पिछले कार्य विफल हो। यह सुनिश्चित करता है कि त्रुटि विवरण पकड़े जाते हैं और तुरंत रिपोर्ट करते हैं। Option 2: Azure Logic Apps 
 
 
 
 एक तर्क ऐप सेट करें जो पाइपलाइन विफलताओं के लिए सुनता है। JSON प्रारूप में एक API कॉल के माध्यम से पाइपलाइन विवरण और संलग्नक पारित करें। Logic Apps ईमेल वितरण और रिट्री तंत्रों को संभालता है। Conclusion जबकि Databricks बुनियादी विफलता सूचनाएं प्रदान करता है, उन्हें सुनिश्चित करें: custom SMTP or Logic App workflows 
 
 
 
 अमीर, प्रारूपित रिपोर्ट। विस्तृत संदर्भ के साथ टीम दृश्यता। उद्यम संचार उपकरणों के साथ सुचारू रूप से एकीकरण। यह दृष्टिकोण लागत प्रभावी है, स्केलेबल है, और बड़े पैमाने पर पाइपलाइन निगरानी के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है।

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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Databricks पाइपलाइन विफलताओं के लिए अनुकूलित ईमेल सूचनाएं

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