で働くとき , failures are inevitable. While Databricks provides built-in notifications for job failures, these alerts are often 特定のレポートまたはフォーマットのニーズに適合しない場合があります。より柔軟かつコスト効率的なアプローチは、 パイプラインの詳細と、Excel 添付ファイルなどの構造化された形式のエラー メッセージを含む。 Databricks pipelines and workflows not customizable custom email notifications このブログでは、カスタム通知を使用して実装するアプローチを進めています。 で、 で、 そして、 . SMTP SendGrid Azure Logic Apps Microsoft Graph API Why Custom Notifications? 
 
 
 
 
 柔軟な形式化:パイプラインメタデータ、エラーメッセージ、ランタイムの詳細を含む。 添付ファイル: 単純なテキストの代わりに構造化されたレポート(Excel、CSVなど)を共有します。 コスト効率:追加の第三者の監視ソリューションを避ける。 統合オプション:既存の電子メールインフラストラクチャに簡単に接続します。 Approach 1: SMTP-Based Notifications 利用 Databricks ノートブック内の Python を使用すると、Excel レポートを生成し、パイプラインが失敗するたびにメールで送信できます。 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 ノートブックをスケジュールすることで、通知トリガーを自動化できます: Option 1: Databricks Jobs 
 
 
 
 Databricks ワークを作成または編集します。 タスク依存性を追加して、前のタスクが失敗した場合にのみ通知スクリプトを実行します。 これは、エラーの詳細が捕捉され、すぐに報告されることを保証します。 Option 2: Azure Logic Apps 
 
 
 
 パイプラインの故障に耳を傾けるLogic Appを設定します。 パイプラインの詳細と添付ファイルを JSON 形式の API 呼び出しで送信します。 Logic Apps は、メール配信とリリースメカニズムを処理します。 Conclusion Databricks は、基本的な故障通知を提供する一方で、それらを 保証: custom SMTP or Logic App workflows 
 
 
 
 豊かでフォーマットされたレポート。 詳細なコンテキストを含むチームの可視性。 エンタープライズ通信ツールとのシームレスな統合。 このアプローチはコスト効率的で、スケーラブルで、大規模なパイプラインモニタリングに容易に適応できます。

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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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

Databricks パイプラインの故障に関するカスタマイズされた電子メール通知

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